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DeepTech深科技|设定中国为其最大市场，一家英国明星芯片公司“悄然”入华！叫板英伟达A100

“计算革命在计算机历史上只发生过三次 ， 第一次是70年代的CPU ， 第二次是90年代的GPU ， 而Graphcore就是第三次革命 ， 他们的芯片（IPU ， 智能处理单元）是这个世界伟大新架构的一种 。 ”说这话的是ARM公司创始人、英国半导体之父赫尔曼·豪瑟（HermannHauser） 。 他口中的Graphcore ， 是来自英国的AI芯片公司 。 这家公司创办于2016年 ， 在芯片领域有着多年经验的奈杰尔·图恩（NigelToon）担任联合创始人和CEO ， 曾创办过两家处理器公司的西蒙·诺尔斯（SimonKnowles）担任联合创始人和CTO 。
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图|Graphcore（来源：Graphcore）这家分公司遍布多个国家和地区的公司 ， 于2019年进入中国 。 9月19日 ， DeepTech和Graphcore高级副总裁兼中国区总经理卢涛 ， 就相关问题进行了交流 。 【DeepTech深科技|设定中国为其最大市场，一家英国明星芯片公司“悄然”入华！叫板英伟达A100】
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图|卢涛（来源：Graphcore）他表示 ， Graphcore的主要技术是以IPU处理器、为IPU打造的Poplar软件 。 基于IPU处理器和Poplar软件栈 ， Graphcore的产品最后以用在IPU服务器中的PCIe卡、IPU系统产品IPU-Machine和IPU-POD的形式呈现给用户 。 Graphcore已经取得了一些阶段性进展 。 截止目前 ， IPU已达到一万多片的发货规模 ， 并服务于全球超过100家的机构 ， 其主要应用在互联网大规模数据中心、高校和科研机构等 。 同时 ， IPU也在支撑医疗、金融、生命科学、汽车、金融和计算领域方面的应用 。 2019年初 ， AI教父杰夫·欣顿（GeoffHinton）在接受采访人员采访的时候 ， 被问未来什么样的计算系统会更像大脑？他的回答是：“我认为我们需要转向不同类型的计算机 。 幸运的是 ， 我这里有一个...”欣顿伸手进入他的钱包 ， 拿出一个又大又亮的硅片——一个GraphcoreIPU芯片 。 IPU带来可持续发展路径2016年 ， 全球AI产业进入高速发展阶段 。 在过去 ， 大概每隔三个月 ， 模型参数规模就会提高一倍 。 2018年10月 ， 谷歌的ResNet模型有3.3亿个参数 。 2019年3月 ， OPENAI的大型语言模型GPT-2达到15.5亿个参数 。 2020年 ， GPT-3达到1750亿个参数 。 GPT-3模型完成一次完整训练 ， 要耗费千万美金级别的花销 。 这样的密集计算 ， 很难带来持续发展 。 那么 ， 是否有可持续发展的路径？在论文《EfficientNet：对卷积神经网络的模型缩放的重新思考》（EfficientNet:RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworks）中 ， 论文作者通过平衡神经网络的深度、宽度、准确率 ， 再通过找到平衡点、并把底层卷积改变之后 ， 找到了大幅减小参数数量的方法 ， 与此同时准确度也得到提升 。 卢涛认为 ， 这是未来的代表方向之一 。 2020年上半年 ， 微软机器学习科学家SujeethBharadwaj分享了IPU训练CXR模型的卓越性能 ， IPU在运行微软COVID-19影像分析算法EfficientNet和SONIC时表现亮眼 ， 在30分钟内完成了英伟达传统芯片需5个小时的训练工作量 。
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图|微软用IPU和GPU训练用于新冠算法模型的对比从Graphcore的角度来看 ， 不管是CPU还是GPU ， 都不是针对AI应用而生 。 CPU是标量处理器 ， 它主要做模拟性判断 ， 用于帮助程序员针对固定模式进行编程 。 CPU特别适合的架构是通过大量的模拟处理器开发手机App和外包服务器 。 GPU是针对图像处理而生 ， 相比CPU来说GPU在并行度和向量机上都有很大提升 。 概括来说 ， GPU主要应用在主流AI平台 ， 它并不是为AI而生的处理器 。 Graphcore进行大量分析后发现 ， AI计算具有高度并行、低密度计算等特点 ， 不管做图像处理模型、还是语言处理模型 ， 都会在底层表达成一个计算图 。 卢涛认为 ， 真正面向未来的AI处理器 ， 必须是针对计算图来进行处理 ， 而Graphcore的IPU正是以计算图为核心的智能处理器 。 三项变革性技术：计算、数据、通信进入中国后 ， Graphcore一直努力接近开发者 ， 卢涛在9月19日中关村论坛的演讲结尾 ， 特意提到该公司在中文网站graphcore.cn、微信和知乎的开发者创新社区 ， 并鼓励更多开发者来到上述平台 ， 获取Graphcore的资源和支持来进行创新 。 对此做法 ， 他解释称 ， Graphcore希望将权利移交给创新者 。 那么 ， 首先要给创新者提供新的平台 ， 让他有新的可能性 。 如果开发者的算法不适合GPU ， 并不一定代表你的算法无效 ， 而是你需要一个新平台 。 基于此 ， Graphcore提供了非常先进的AI处理器、以及大规模IPU集群系统 。 2020年7月15日 ， Graphcore发布基于7nm的第二代IPU处理器——GC200 ， 以及用于Mk2mIPU和IPU系统产品的技术：计算、数据、通信 。


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