Graphcore的IPU系统产品和解决方案落地进入加速阶段

2021-05-14 15:41:27来源：TechWeb

5月14日消息，近期AI芯片制造商Graphcore宣布神州数码正式成为其中国区总代理，双方将在中国范围内发展销售渠道网络进行合作。此举或意味着Graphcore的IPU(智能处理器)系统产品和解决方案落地进入加速阶段。

这家总部位于英国布里斯托、诞生于2016年的AI芯片初创公司Graphcore，旗下IPU硬件和Poplar软件旨在帮助创新者在机器智能领域取得新突破。公司成立4年即被EE Times评选为“十大AI芯片创企”，英国半导体之父、Arm的联合创始人Hermann更是评价称，继CPU、GPU之后，Graphcore IPU将带来计算机的第三次革命。

Graphcore目前已经推出两代IPU，第一代是Colossus MK1 IPU，采用台积电的16nm工艺，集成236亿个晶体管;第二代是2020年推出的Colossus MK2 IPU，采用的是台积电的7nm工艺，集成594亿个晶体管。

2019年，Graphcore将业务拓展至中国。Graphcore高级副总裁兼中国区总经理卢涛向TechWeb介绍，去年12月份第二代IPU产品量产之后，公司产品及服务在中国落地取得了很多进展。此番通过和神州数码合作，希望将Graphcore打造的行业解决方案通过神州数码庞大的市场能力在全产业铺开，为IPU系统的大规模部署做好准备。

IPU出货量已过万

Graphcore联合创始人兼CEO Nigel Toon此前在接受媒体采访时曾透露，Graphcore产品已服务于全球上百家不同组织，出货量也已达万量级。

卢涛表示，做处理器，要打磨产品、构建生态，还要寻找落地的场景，对于一个还不满五年的企业来说这是一个非常好的成绩。

而在卢涛看来，Graphcore IPU产品之所以能取得如此成绩，得益于其产品独特的竞争力。

“和CPU和GPU不同，IPU(智能处理器)是Graphcore为机器智能工作负载从零设计的处理器，是针对计算图的处理而设计，专门适用于算力密集型的机器学习和深度学习任务，能在目前用于训练和推理的机器智能模型上实现优异的性能。”卢涛强调，“在自然语言处理、计算机视觉类应用和概率类算法中，IPU的表现在现有以及下一代模型上，性能均领先于GPU。”

以Graphcore大规模系统级产品IPU-M2000为例，IPU-M2000是一个1U数据中心刀片，围绕四个Graphcore Colossus MK2 GC200 IPU处理器构建，能够支持一个petaFLOP(注：1 petaFLOP等于每秒钟进行1千万亿次数学运算)的AI计算。对于许多AI训练和推理任务，IPU系统的性能明显优于基于GPU的最新系统。同时，每个IPU系统以IPU-M2000为单元模块进行堆叠，可扩展至超大规模计算级别。

“IPU产品能广泛适用于数据中心、互联网、研究机构、高校、医疗生命科学、金融、智能汽车等领域”，卢涛表示，中国市场毫无疑问是全球领先的AI应用落地区域。

联手神州数码加速产品落地

卢涛介绍，在中国市场上Graphcore一直坚持“两条腿”走路，将IPU系统带给客户。“一条腿”是自己构建，一条是通过合作伙伴完成。截至目前Graphcore第二代产品在国内互联网、智能零售、金融、材料分析、医药研发等行业企业和研究机构中均取得了不错的进展。

“进入中国将近两年，我们看到市场对IPU应用的需求已经到即将爆发的阶段，我们要找一个非常强的合作伙伴，一起来迎接这个井喷和爆发。”卢涛表示，此次神州数码代理的产品范围为以IPU系统和解决方案为主的IPU全线产品，包括基于第二代IPU构建的可扩展至超大规模的IPU系统等。

跟神州数码合作包括两部分：第一，共同进行客户方面的探索;第二，共同探索一些合适的分销商、增值服务商等，更加贴近用户，一起把IPU产品在更多用户里面进行落地。

Graphcore主要打造垂直行业的应用案例。通过与神州数码共同建立庞大立体的分销渠道网络，Graphcore可以更快地满足全国各地区的来自不同垂直市场的客户购买需求，使客户能够快速获取IPU系统产品和相关服务。

下一代产品或采用3nm工艺

在2020年8月的台积电全球技术论坛上在介绍3nm的工艺时，台积电透露，正在和Graphcore进行3nm工艺的研发。

对此，卢涛表示，不管是CPU、GPU还是IPU，半导体产品要保持足够的市场竞争力一定要保持足够好的产品迭代周期和执行力。Graphcore产品迭代能力也从侧面证明了公司的竞争力。不过卢涛也并未透露Graphcore下一代产品的具体情况。

“AI产业处在产业初期结束阶段，即将进入产业大规模的蓬勃发展，并落地在各种各样行业应用里。Graphcore的IPU产品希望在智能计算领域帮助AI的创新者获得更多突破。”卢涛称。

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