Graphcore , стартап из Бристоля, Великобритания, разрабатывающий чипы и системы для ускорения рабочих нагрузок ИИ, объявил сегодня о привлечении 222 миллионов долларов в рамках раунда финансирования серии E, проводимого Советом пенсионного плана учителей Онтарио. Представитель компании сообщил VentureBeat, что инвестиции, которые оценивают компанию в 2,77 миллиарда долларов после вычета денег и доводят общую сумму привлеченных на сегодняшний день до 710 миллионов долларов, будут использованы для поддержки дальнейшего глобального расширения и дальнейшего ускорения разработки микросхем, систем и программного обеспечения в будущем.
Ускорители искусственного интеллекта, разрабатываемые Graphcore, которые компания называет блоками обработки информации (IPU), представляют собой тип специализированного оборудования, предназначенного для ускорения работы приложений искусственного интеллекта, особенно нейронных сетей, глубокого обучения и машинного обучения. Они многоядерные по конструкции и ориентированы на арифметические операции с низкой точностью или вычисления в памяти, что может повысить производительность больших алгоритмов ИИ и привести к самым современным результатам в обработке естественного языка, компьютерном зрении и другие домены.
Компания Graphcore, основанная в 2016 году Саймоном Ноулзом и Найджелом Туном, выпустила свой первый коммерческий продукт в виде 16-нанометровой карты PCI Express - C2 - которая стала доступна в 2018 году. Этот пакет был запущен в Microsoft Azure в ноябре 2019 года для клиентов » сосредоточены на расширении границ [обработки естественного языка] »и« разработке новых достижений в области машинного интеллекта ». Microsoft также использует продукты Graphcore внутри компании для различных инициатив в области ИИ.
Ранее в этом году Graphcore объявила о доступности IPU-сервера DSS8440 в партнерстве с Dell и запустила Cirrascale IPU-Bare Metal Cloud, управляемую услугу на базе IPU от облачного провайдера Cirrascale. Совсем недавно компания раскрыла некоторых из своих первых клиентов - в том числе Citadel Securities, Carmot Capital, Оксфордский университет, JP Morgan, Национальную лабораторию Лоуренса Беркли и европейскую поисковую компанию Qwant - и открыла исходный код своих библиотек на GitHub для создание и выполнение приложений на IPU.
В июле Graphcore представила второе поколение своих IPU, которые вскоре будут доступны в M2000 IPU Machine . (Graphcore заявляет, что ее IPU-продукты M2000 теперь поставляются клиентам в «производственных объемах».) Компания утверждает, что этот новый чип GC200 позволит M2000 достичь петафлопс вычислительной мощности в корпусе блейд-модуля центра обработки данных 1U, который измеряет ширину и длину коробка для пиццы.
M2000 оснащен четырьмя новыми 7-нанометровыми микросхемами GC200, каждый из которых содержит 1472 процессорных ядра (выполняющих 8832 потока) и 59,4 миллиарда транзисторов на одном кристалле, и обеспечивает более чем в 8 раз производительность обработки по сравнению с существующим IPU Graphcore. продукты. В тестовых тестах компания заявляет, что GC200 M2000 использует модель классификации изображений - Google EfficientNet B4 с 88 миллионами параметров - более чем в 32 раза быстрее, чем система на базе Nvidia V100, и более чем в 16 раз быстрее, чем последняя 7-нанометровая графика. карта. Один GC200 может выполнять до 250 терафлопс, или 1 триллион операций с плавающей запятой в секунду.э
Graphcore заявляет, что помимо M2000 клиенты смогут подключить до 64000 микросхем GC200 с вычислительной мощностью до 16 экзафлопс и петабайтами памяти, поддерживая модели искусственного интеллекта с теоретически триллионами параметров. Это стало возможным благодаря технологии межсоединений Graphcore IPU-POD и IP-Fabric, которая поддерживает передачу данных с малой задержкой со скоростью до 2,8 Тбит / с и напрямую подключается к системам на базе IPU (или через коммутаторы Ethernet).
GC200 и M2000 предназначены для работы с заказным Poplar от Graphcore, набором графических инструментов, оптимизированным для ИИ и машинного обучения. Он интегрируется с платформой Google TensorFlow и Open Neural Network Exchange (экосистема для взаимозаменяемых моделей ИИ), в последнем случае обеспечивая полное обучение. Предварительная совместимость с PyTorch от Facebook появилась в четвертом квартале 2019 года, а полная поддержка функций - в начале 2020 года. В новейшей версии Poplar представлены функции управления обменной памятью, предназначенные для использования преимуществ уникального аппаратного и архитектурного дизайна GC200 в отношении памяти и доступа к данным.
Graphcore может иметь импульс на своей стороне, но у него есть конкуренция на рынке, который, как ожидается, достигнет 91,18 миллиарда долларов к 2025 году. В марте Hailo, стартап, занимающийся разработкой оборудования, предназначенного для ускорения вывода ИИ на периферии, привлек 60 миллионов долларов венчурного капитала. Калифорнийская компания Mythic собрала 85,2 миллиона долларов на разработку собственной архитектуры в памяти. Компания Flex Logix, основанная в Маунтин-Вью, в апреле выпустила сопроцессор логических выводов, который, как утверждается, обеспечивает в 10 раз большую пропускную способность, чем существующие микросхемы. А в ноябре прошлого года Esperanto Technologies получила 58 миллионов долларов на разработку 7-нанометрового чипа AI.
Помимо Совета по пенсионному плану учителей Онтарио, в серии E Graphcore участвовали фонды, которыми управляют Fidelity International и Schroders. Они присоединились к существующим спонсорам Бэйли Гиффорд, Draper Esprit и другим.
Спасибо за статью Kyle Wiggers