Graphcore es una empresa británica de semiconductores que desarrolla aceleradores para inteligencia artificial y aprendizaje automático . Su objetivo es crear una Unidad de Procesamiento de Inteligencia (UIP) masivamente paralela que contenga el modelo completo de aprendizaje automático dentro del procesador. [1]
Tipo | Privado |
---|---|
Industria | Semiconductores |
Fundado | 2016 |
Sede | , |
Gente clave | Nigel Toon (director ejecutivo) Simon Knowles (director de tecnología) |
Productos | UIP, álamo |
Sitio web | https://www.graphcore.ai/ |
Historia
Graphcore fue fundada en 2016 por Simon Knowles y Nigel Toon.
En el otoño de 2016, Graphcore aseguró una primera ronda de financiación liderada por Robert Bosch Venture Capital. Otros patrocinadores incluyen Samsung , Amadeus Capital Partners , C4 Ventures, Draper Esprit , Foundation Capital y Pitango . [2] [3]
En julio de 2017, Graphcore obtuvo una ventaja de financiación de la ronda B por parte de Atomico , [4] que fue seguida unos meses más tarde por 50 millones de dólares en financiación de Sequoia Capital . [5]
En diciembre de 2018, Graphcore cerró su serie D con 200 millones de dólares recaudados a una valoración de 1.700 millones de dólares, lo que convierte a la empresa en un unicornio . Los inversores incluyeron Microsoft, Samsung y Dell Technologies. [6]
El 13 de noviembre de 2019, Graphcore anunció que sus IPU Graphcore C2 están disponibles para su vista previa en Microsoft Azure . [7]
Productos
En 2016, Graphcore anunció la primera cadena de herramientas gráficas del mundo diseñada para inteligencia de máquinas llamada Poplar Software Stack. [8] [9] [10]
En julio de 2017, Graphcore anunció su primer chip, llamado Colossus GC2, un "procesador de punto flotante de precisión mixta, paralelo masivo de 16 nm", disponible por primera vez en 2018. [11] [12] Empaquetado con dos chips en un solo PCI Express tarjeta llamada Graphcore C2 IPU, se afirma que desempeña el mismo papel que una GPU junto con marcos de aprendizaje automático estándar como TensorFlow . [11] El dispositivo depende de la memoria del bloc de notas para su rendimiento en lugar de las jerarquías de caché tradicionales. [13]
En julio de 2020, Graphcore presentó hardware utilizando un procesador de segunda generación llamado GC200 integrado en el proceso de fabricación FinFET de 7 nm de TSMC . GC200 es un transistor de 59 mil millones, un circuito integrado de 823 milímetros cuadrados con 1.472 núcleos computacionales y 900 Mbytes de memorias locales. [14]
Tanto los chips más antiguos como los más nuevos pueden usar 6 subprocesos por mosaico (para un total de 8.832 subprocesos, por chip GC200) "paralelismo MIMD (instrucción múltiple, datos múltiples) y tiene memoria local distribuida como su única forma de memoria en el dispositivo" ( excepto los registros), y el chip GC200 más nuevo tiene aproximadamente 630 KiB por mosaico, frente a 256 KiB por mosaico en el chip C2 más antiguo, que están organizados en islas (4 mosaicos por isla), [15] que están organizados en columnas y latencia es mejor dentro del azulejo. La IPU utiliza IEEE FP16, con redondeo estocástico, y también FP32 de precisión simple, con un rendimiento más bajo. [16] El código y los datos ejecutados localmente deben caber en un mosaico, pero con el paso de mensajes, se puede usar toda la memoria dentro o fuera del chip, y el software para IA lo hace transparente, por ejemplo, tiene soporte para PyTorch .
Ver también
Referencias
- ↑ Peter Clarke (1 de noviembre de 2016). "AI Chip Startup Shares Insights:" Chip FinFET "muy grande en las obras en TSMC" . eetimes . Consultado el 2 de agosto de 2017 .
- ^ Arjun Kharpal (31 de octubre de 2016). "El fabricante de chips AI Graphcore recauda $ 30 millones para enfrentarse a Intel" . CNBC . Consultado el 31 de julio de 2017 .
- ^ Madhumita Murgia (31 de octubre de 2016). "La puesta en marcha de chips del Reino Unido Graphcore recauda 30 millones de libras esterlinas para enfrentarse a los gigantes de la inteligencia artificial" . Financial Times . Consultado el 2 de agosto de 2017 .
- ^ Jeremy Kahn e Ian King (20 de julio de 2017). "Graphcore diseñador de chips del Reino Unido obtiene $ 30 millones para financiar la expansión" . Bloomberg . Consultado el 31 de julio de 2017 .
- ^ Lynley, Matthew (12 de noviembre de 2017). "Graphcore recauda $ 50 millones en medio de una ráfaga de actividad de chips de IA" . TechCrunch . Consultado el 7 de diciembre de 2017 .
- ^ "La startup de chips AI Graphcore cierra la Serie D de $ 200M, agrega a BMW y Microsoft como inversionistas estratégicos" . TechCrunch . Consultado el 19 de diciembre de 2018 .
- ^ Toon, Nigel. "Microsoft y Graphcore colaboran para acelerar la Inteligencia Artificial" . www.graphcore.ai . Consultado el 16 de noviembre de 2019 .
- ^ Fyles, Matt. "Dentro de un 'cerebro' de IA: ¿cómo es el aprendizaje automático?" . www.graphcore.ai . Consultado el 16 de noviembre de 2019 .
- ^ Doherty, Sally. "Presentamos Poplar® - nuestro software IPU-Processor en NeurIPS" . www.graphcore.ai . Consultado el 16 de noviembre de 2019 .
- ^ Fyles, Matt. "Computación gráfica para inteligencia de máquinas con Poplar ™" . www.graphcore.ai . Consultado el 16 de noviembre de 2019 .
- ^ a b Comerciante, Tiffany (20 de julio de 2017). "Graphcore prepara el lanzamiento del chip Colossus-IPU de 16nm" . hpcwire.com . Alambre HPC . Consultado el 11 de diciembre de 2017 .
- ^ Lucchesi, Ray (19 de noviembre de 2018). "Nuevos chips GraphCore GC2 con rendimiento 2PFlop en un servidor Dell" . silvertonconsulting.com . Consultoría Silverton . Consultado el 16 de diciembre de 2018 .
- ^ Equipo de I + D de informática de alto rendimiento de Citadel (2019). "Disección de la arquitectura IPU Graphcore a través de Microbenchmarking" (PDF) .
- ^ "Graphcore presenta sistemas IPU de segunda generación para IA a escala" . Consultado el 9 de agosto de 2020 .
- ^ "Disección de la arquitectura IPUA de Graphcore a través de Microbenchmarking" (PDF) .
- ^ "LA UIP DE SEGUNDA GENERACIÓN DE GRAPHCORE" (PDF) .
enlaces externos
- Graphcore
Coordenadas : 51 ° 27′19.0 ″ N 2 ° 35′33.3 ″ W / 51,455278 ° N 2,592583 ° W / 51.455278; -2,592583