一家英國芯片初創公司推出了它聲稱是世界上最復雜的AI芯片Colossus MK2或GC200 IPU（智能處理單元）。Graphcore將其MK2與Nvidia的適用于AI應用的Ampere A100 GPU進行對比。

MK2及其前身MK1專為處理非常大型的機器學習模型而設計。MK2處理器具有1，472個獨立的處理器核心和8，832個獨立的并行線程，所有這些均由900MB的處理器內RAM支持。

Graphcore表示，MK2的BERT-Large訓練性能比MK1改進了9.3倍，BERT-3Layer推理性能提高了8.5倍，EfficientNet-B3培訓的性能提高了7.4倍。

BERT，即來自變壓器的雙向編碼器表示形式，是Google為基于自然語言的搜索而開發的自然語言處理預訓練技術。

Graphcore不僅會提供芯片。對于一家相對較新的創業公司（成立于2016年），Graphcore圍繞其芯片構建了卓越的生態系統。大多數芯片初創公司只關注其硅片，但是Graphcore提供了更多的東西。

它通過其新的IPU機器M2000出售GC200，該IPU機器M2000在1U盒中包含四個GC200芯片，并提供1 petaflop的總計算能力。Graphcore指出，您可以從直接連接到現有x86服務器的單個IPU-Machine M2000盒子開始，或者添加總共八個連接到一臺服務器的IPU-Machine M2000。對于大型系統，它提供IPU-POD64，其中包括內置在標準19英寸機架中的16臺IPU-Machine M2000。

通過Graphcore的全新IPU-Fabric技術可以大規模連接IPU-Machine M2000和IPU-POD，該技術是專為機器智能通信而設計的，并提供了專用的低延遲結構，可以在整個數據中心連接IPU。

Graphcore的Virtual-IPU軟件與工作量管理和編排軟件集成在一起，可為許多不同的用戶提供培訓和推理服務，并且它允許對可用資源進行調整，并根據工作進行重新配置。

這家初創公司表示，其新硬件完全是即插即用的，客戶將能夠將多達64，000個IPU連接在一起，總共擁有16 exaFLOP的計算能力。

這是一個很大的要求。英特爾，ARM，AMD，富士通和Nvidia仍在朝著exaflop的目標邁進，而Graphcore聲稱是后者的16倍。

Graphcore的另一個關鍵要素是其Poplar軟件堆棧，該堆棧由IPU從頭開始設計，并與標準機器學習框架完全集成，因此開發人員可以輕松移植現有模型，并在熟悉的環境中快速啟動并運行。對于希望完全控制以利用IPU發揮最大性能的開發人員，Poplar支持使用Python和C ++直接進行IPU編程。

Graphcore有一些重要的MK2系統早期采用者，包括牛津大學，美國能源部的勞倫斯·伯克利國家實驗室和JP Morgan，后者致力于自然語言處理和語音識別。

IPU-Machine M2000和IPU-POD64系統現已開始預訂，并于2020年第四季度開始批量生產。早期訪問客戶可以通過Graphcore的云合作伙伴Cirrascale在云中評估IPU-POD系統。它計劃在未來幾個月內宣布OEM和渠道合作伙伴。