司马半芹Graphcore二代IPU发布，7nm制程片上存储高达900MB
_本文原题：Graphcore二代IPU发布 ， 7nm制程片上存储高达900MB
2020年7月15日 ， Graphcore（中文名称：拟未）在布里斯托和北京同步推出了两款硬件产品 。
第二代 IPU（智能处理单元）——Colossus? MK2 GC200 和基于前者、可用于大规模集群系统的 IPU-Machine——M2000 。 同时 ， 他们还宣布同金山云达成合作 ， 并已推出面向开发者的 IPU 云服务 。
专门为人工智能计算设计
从名字就可以看出 ， Graphcore 的 IPU 产品是专门为人工智能计算所设计 ， 在这个赛道 ， IPU 被其缔造者们认为具有天然的优势 。
据悉 ， 本次发布的 GC200 仍然延续了第一代的“同构众核”架构 ， 所不同的是 ， 制造工艺从 16nm ， 提升为最新的 7nm 。
得益于此 ， 加之技术迭代 ， GC200 的处理器片上存储从 300MB 提升到了 900MB ， 晶体管数量更是达到了惊人的 594 亿（裸片823平方毫米） ， 较 NVIDIA 今年5月发布最新旗舰 A100 的 540 亿还要多 。
它的处理器核心从上一代的 1217 提升到了 1472 ， 能够执行 8832 个单独的并行线程 ， 系统性能提升了 8 倍以上 。
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图 | GC200
在数据处理方面 ， GC200 也延续了之前的高带宽高容量表现 ， 这对于应对一些复杂的 AI 模型及算法很有帮助 ， 官方声明它足以支持具有数千亿个参数的最大模型 。
通信方面 ， Graphcore 推出了自创的 AI 专属的 IPU-FABRIC 横向扩展结构 。
官方表示 ， 该结构的延迟为 2.8Tbps ， 最多支持 64000 个 IPU 之间的横向扩展 。
M2000 是 Graphcore 推出的基于 GC200 的刀片型服务器 ， 每片能提供 1PetaFlop 的算力支持 。 M2000 可以被看作是 Graphcore IPU 系统产品部署的最小单元 ， 基于它可以很方便地创建各种规模的集群 。
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图 | M2000
性能PK
Graphcore 对外一直宣传 IPU 可以同时进行很好的“训练”和“推理” ， 本次其官方虽然因对标的 A100 未公布结果而无法对比 ， 但通过与自家上一代的对比 ， 仍能间接看出明显的进步 。
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图 | BERT-Base:Inference（C2 & V100）
可以看到 ， 在 NLP 中 ， 相同框架的情况下进行推理运算 ， NVIDIA V100 表现仅为 C2 的一半 。
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图 | BERT-Base:Training（C2 & V100）
C2 的训练时间较 V100 缩短 25% ， 耗费 36.3小时 。
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图 | 百度 DEEP VOICE3 训练（C2 & GC200 & V100）
同样的条件 ， 一代 C2 较 V100 提高了6.8倍 ， GC200 较 V100 提高了14.8倍 。
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图 | C2 & GC200
综上 ， 第一代IPU 相较于 NVIDIA 上代旗舰 V100 的表现可圈可点 ， 而二代 IPU GC200 的表现与 C2 相比有了 7 倍以上的提升 。
【司马半芹Graphcore二代IPU发布，7nm制程片上存储高达900MB】可凡事也总有两面 ， GC200 同构众核的设计方案 ， 虽然非常擅长处理大规模的并行计算 ， 但也并非没有弱点 ， 如在做稠密矩阵这类并行特征较弱运算时表现就要稍逊 。
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