Graphcore為AI工作提供了更便宜,更簡(jiǎn)單的方案。
英國(guó)晶片設(shè)計(jì)公司Graphcore近期推出Colossus MK2,又名為GC200 IPU(智能處理單元),在AI應(yīng)用層面上,公司稱之為全球最復(fù)雜的晶片。新晶片的性能是上代產(chǎn)品Colossus MK1的八倍,由594億個(gè)晶體管驅(qū)動(dòng)─超越英偉達(dá)最新頂級(jí)A100數(shù)據(jù)中心GPU的540億個(gè)晶體管。
Graphcore計(jì)劃把四顆GC200 IPU安裝至一臺(tái)名為M2000的新機(jī)器,其大小與薄餅盒相若,能夠提供1 petaflop(每秒一千萬億次)的運(yùn)算能力。系統(tǒng)本身比英偉達(dá)的A100慢,后者的單獨(dú)運(yùn)算能力達(dá)5 petaflop。
然而,Graphcore的M2000是隨插即用的系統(tǒng),用戶可以把多達(dá)64,000個(gè)IPU連接,實(shí)現(xiàn)16 exaflop(每exaflop等于1,000 petaflop)的處理能力。具體來說,假設(shè)人類每秒執(zhí)行一次運(yùn)算,便需要近317億年,才能媲美1 exaflop系統(tǒng)在一秒鐘內(nèi)可完成的工作。
GC200和A100均屬功能非常強(qiáng)大的機(jī)器,但Graphcore在不斷增長(zhǎng)的AI市場(chǎng),擁有三項(xiàng)更勝英偉達(dá)的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。
1.Graphcore正為不同工作開發(fā)特定晶片
英偉達(dá)把GPU由游戲和專業(yè)視象化用途擴(kuò)大至AI市場(chǎng),Graphcore有別于此,專門設(shè)計(jì)用于機(jī)器學(xué)習(xí)工作的定制IPU,與GPU或CPU不同。
Graphcore在官方網(wǎng)站上聲稱:CPU設(shè)計(jì)作辦公用途、GPU用于圖象運(yùn)算,而IPU則用于機(jī)器智能。公司解釋,CPU為標(biāo)量處理而設(shè)計(jì),一次處理一項(xiàng)數(shù)據(jù),GPU則為矢量處理而設(shè)計(jì),一次處理大量整數(shù)和浮點(diǎn)數(shù)。
Graphcore的IPU科技運(yùn)用圖象處理,可一次處理各個(gè)單一圖象標(biāo)示的所有數(shù)據(jù)。公司指IPU的結(jié)構(gòu)比CPU和GPU更能有效處理機(jī)器學(xué)習(xí)工作。許多機(jī)器學(xué)習(xí)框架(包括TensorFlow、MXNet和Caffe)已支援圖象處理。
Graphcore表示,GPU使用的矢量處理模型,比圖象模型嚴(yán)謹(jǐn)?shù)枚啵芯咳藛T可在AI研究中探索新模型或重新探索各個(gè)領(lǐng)域。
2.Graphcore GC200每petaflop處理能力的成本較低
英偉達(dá)的A100價(jià)值199,000美元,相當(dāng)于每petaflop 39,800美元。相對(duì)之下,Graphcore M2000系統(tǒng)提供1 petaflop處理能力的價(jià)格為32,450美元。每petaflop 7,350美元的差異,可以為數(shù)據(jù)中心的多重exflop系統(tǒng)節(jié)省數(shù)百萬美元。
這可能使英偉達(dá)的數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)面對(duì)嚴(yán)峻挑戰(zhàn),其上季度收益按年增加80%至11.4億美元,占該晶片制造商總收益的37%。英偉達(dá)近期收購(gòu)了數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)設(shè)備制造商Mellanox,希望壯大該業(yè)務(wù),但規(guī)模擴(kuò)大也難以阻止Graphcore的革命性研發(fā)。
3.Graphcore獲創(chuàng)投基金支持
英偉達(dá)是一家上市晶片制造商,需要定期檢討其開支慣例,Graphcore則為一家私營(yíng)初創(chuàng)企業(yè),可以專注于研發(fā)和增長(zhǎng),而非短期利潤(rùn)。
Graphcore僅在四年前成立,但在2月份最后一次融資后,估值已高達(dá)19.5億美元。公司的贊助人包括Merian Chrysalis和Amadeus Capital Partners等投資公司,以及微軟等大公司。微軟已使用Graphcore的IPU,在Azure云端運(yùn)算平臺(tái)處理機(jī)器學(xué)習(xí)工作,其他云端巨企可能在未來數(shù)年跟隨其腳步。
英偉達(dá)投資者應(yīng)該擔(dān)心嗎?
英偉達(dá)在數(shù)據(jù)中心GPU享有先行優(yōu)勢(shì),但公司面對(duì)的挑戰(zhàn)者越來越多,包括來自亞馬遜、Facebook 和Alphabet Google的第一方晶片。Graphcore步步進(jìn)迫,英偉達(dá)投資者應(yīng)該警惕Graphcore的新晶片─它似乎有能力提供更便宜,更精簡(jiǎn)靈活的方式,處理機(jī)器學(xué)習(xí)和AI工作。
來源:金融界網(wǎng)站
-
AI
+關(guān)注
關(guān)注
91文章
39793瀏覽量
301453 -
晶片
+關(guān)注
關(guān)注
1文章
413瀏覽量
32912
發(fā)布評(píng)論請(qǐng)先 登錄
無源晶振的輸出電平和晶片切割解析
智能開關(guān)的軟硬件協(xié)同,讓復(fù)雜場(chǎng)景下的用電計(jì)量更穩(wěn)定
AutoDrill 推出創(chuàng)新型在線產(chǎn)品配置器,提升客戶體驗(yàn)
亞馬遜云科技推出兩項(xiàng)Amazon Lambda新功能 進(jìn)一步應(yīng)對(duì)復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景
TO功率器件晶片粘接強(qiáng)度檢測(cè):一套完整的推拉力測(cè)試機(jī)解決方案
功率放大器賦能:壓電雙晶片動(dòng)力學(xué)研究的突破之旅
利用Zone Trigger輕松捕捉復(fù)雜信號(hào)
復(fù)雜電磁環(huán)境構(gòu)建與測(cè)試軟件系統(tǒng)解析(精簡(jiǎn)版)
技術(shù)資訊 I 基于芯粒(小晶片)的架構(gòu)掀起汽車設(shè)計(jì)革命
一文看懂全自動(dòng)晶片清洗機(jī)的科技含量
IBM ELM解決復(fù)雜產(chǎn)品研發(fā)管理難題
晶片機(jī)械切割設(shè)備的原理和發(fā)展
Graphcore推出最復(fù)雜的晶片
評(píng)論