机器智能标志着（zhe）一（yī）个新的计算时（shí）代的开始，这个时代需（xū）要（yào）一种从（cóng）根本上不同于（yú）以往的处理器和软（ruǎn）件工（gōng）具。这（zhè）个迅速增长的新市（shì）场为Graphcore创造了（le）打造一家大型全球科技公司（sī）的机会。

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基于AI算法的更大需求

众所周知，使用AI算法的公司通常会选择使用（yòng）GPU，而机器学习（xí）算法（fǎ）需要快（kuài）速处理海量（liàng）数据，这使得（dé）企业对硬件的需求日益攀升。

与传统处（chù）理器不同，Graphcore所设计的（de）这款芯片是专为机器学（xué）习系统打（dǎ）造，这种芯片可以部（bù）署（shǔ）于各种机器（qì）学习的应（yīng）用，例如联网（wǎng）设备、自动驾驶（shǐ）、云计算（suàn）以及机器人等领（lǐng）域（yù），他们相（xiàng）信越来越多的企业将（jiāng）使用这些技术（shù）。

芯（xīn）片产业链复杂，从技术研发（fā）、产品迭（dié）代及资金链需求角度而言，初创公（gōng）司的成长挑战都是巨大（dà）的。尽管（guǎn）如（rú）此，Graphcore还是迅速（sù）打开了行（háng）业知名度，原因之一离不开英（yīng）国（guó）产业市（shì）场的特殊性。

在（zài）这（zhè）样的大（dà）环（huán）境下（xià），Graphcore想（xiǎng）要在AI硬件这个快速发展的（de）行业中对标巨头英特尔和英伟达，成长为一个英国本土大型上市企业，并且不会出售给竞争对手。

根据IDC数据（jù）预测，认知（zhī）和人工智能（néng）系统（tǒng）在2017年全球收入将达到（dào）125亿（yì）美（měi）元，并预计在2020年增长到460亿（yì）美元。投资者之（zhī）所以纷纷押注芯片（piàn）制造商，也是因为这项技术（shù）是这一增长趋势背后最（zuì）为（wéi）重要基础支持。

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Graphcore的诞生和目标

与一般（bān）的新（xīn）锐公司不（bú）同（tóng），Graphcore在人工智能学（xué）习的反应速度以及低能耗方面，其（qí）开发的（de）产（chǎn）品要比目前市场（chǎng）上所有的（de）图像（xiàng）处（chù）理解决方案好10到100倍。

Graphcore成立（lì）于2016年，其总部位于英国布里斯（sī）托，两位联合创始人Nigel Toon、Simons Knowles此前还共同创立过（guò）市值4.35亿美金的3G蜂窝芯片公司Icera，后卖（mài）给英伟达。

Graphcore频受资本和学界青睐，主要来自于其核（hé）心产品（pǐn）一（yī）款名为IPU的AI芯片，与常见的IPU（ImageProcessingUnit，图像处（chù）理（lǐ）器（qì））不同（tóng），其IPU主要应用于无人驾驶汽车和（hé）云计（jì）算，专（zhuān）门为（wéi）强（qiáng）大的机（jī）器习得系（xì）统设计。

此外还（hái）开发了一（yī）套可（kě）以帮助用户无缝使（shǐ）用TensorFlow和MXNet等机器学（xué）习框架的接口，并为此提供了一个包含工（gōng）具、驱动和应用库的开源软件框架Poplar。

总的来说，Graphcore认（rèn）为先做（zuò）Training然后做（zuò）Inference的机制，未来（lái）一（yī）定（dìng）会被（bèi）Learning取代，即未来理想的人工智能应该能（néng）够在（zài）部署之后还能保持持续（xù）的学习和（hé）进化。

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市（shì）场看好融资多轮顺畅（chàng）

自创立以来，Graphcore就吸收了不少战略投资方，其（qí）中A轮包（bāo）括三星和（hé）博（bó）世，以及该轮融资中的宝（bǎo）马和微软。

在（zài）2017年初（chū），Graphcore完成的3000万美元融（róng）资就备受关注，因为这次（cì）投资方（fāng）里包括了三星集团、德国汽车（chē）巨头Bosch以及Arm创（chuàng）始人HermannHauser，还吸引了（le）DeepMind联合（hé）创始人DemisHassabis、Uber首（shǒu）席科学家ZoubinGhahramani以（yǐ）及AtomicoandDellTechnologiesCapital的投资。

2017年10月，Graphcore接受了红（hóng）杉资本5千万美元的投资，这是最近成为风险投资新宠的（de）AI芯片公司之（zhī）一。

2018年12月，英国AI芯片（piàn）公司Graphcore宣（xuān）布完（wán）成新一轮2亿美元融资，宝马（mǎ）旗下风投公司iVentures和微软作为战略投资方加入，公（gōng）司估值达到17亿（yì）美元。这（zhè）样一（yī）来，其融资总额超过3亿美（měi）元。

本轮融资（zī）为Graphcore的D轮融资，在最近一个（gè）月里敲（qiāo）定（dìng），新晋投资（zī）人和早期投（tóu）资人各占一（yī）半（bàn）金额（é）。由其早期投（tóu）资（zī）人Skype创始（shǐ）人NiklasZennstrm'sAtomico以及（jí）欧（ōu）洲大型投资（zī）公司Sofina领投。宝马iVentures和微软（ruǎn）、美利（lì）安全球投资者均是该轮融资的新晋投（tóu）资方。

合理的推（tuī）测是，博世和（hé）宝（bǎo）马将（jiāng）为Graphcore推进自（zì）动驾驶（shǐ）和车联网市场提供便利，而三星则是手机和语音助手领域（yù）的窗口，戴尔还将为其提供云计算（suàn）芯片市场的DOE和渠道资（zī）源。

此外，罗（luó）伯特博世风险投资公司、C4风险投资（zī）公司、戴尔科技（jì）资（zī）本、以（yǐ）色（sè）列最大（dà）风投（tóu）Pitango、三星和红杉资本等跟投。

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IPU的（de）核心特征（zhēng）及难点（diǎn）

根据公开资料显示（shì），GraphcoreIPU的一些（xiē）关键特（tè）征包（bāo）括：

①同时（shí）支持Training和Inference。

②采用同构多核（hé）（many-core）架构，超（chāo）过1000个独立的（de）处理器。每（měi）个处理器核的处理能（néng）力和（hé）具体支持的操（cāo）作还不清楚。支持all-to-all的核间通信，采用Bulk Synchronous Parallel的同步计算模型（xíng）。

③采用（yòng）大（dà）量（liàng）片上memory，不直（zhí）接连接（jiē）DRAM，这可能是他们的架构中（zhōng）最激进的一个选择。

Graphcore IPU的多功能性，即支持（chí）多（duō）种（zhǒng）机（jī）器（qì）学习技术的高效表现适（shì）合各种应用，无（wú）论（lùn）是智能语音助手还（hái）是自动（dòng）驾驶车辆。因（yīn）为GraphcoreIPU的灵活性，能（néng）够在数据中心（xīn）和车辆中（zhōng）使用相同（tóng）的处理器，以减少用户的开发时间和工作量。

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此外，Graphcore IPU的（de）规模很（hěn）大，通常包括数千到数百万个顶点，这也意味着巨大的并行（háng）性。同时IPU是稀疏（shū）的，大多（duō）数顶（dǐng）点只连接到其他一（yī）小部（bù）分顶点，即（jí）低（dī）精度。

对于新架构，几乎Graphcore运行神（shén）经网络模型的所有计算（suàn）机系统，甚至包括Google的特殊（shū）硬件（jiàn），都使（shǐ）用RAM存储。从RAM中获取神经（jīng）网络的（de）权（quán）重需要耗费大（dà）量的计算资源，所以处理器可以帮忙（máng）解决。

在Graphcore的芯片上，权（quán）重存（cún）储（chǔ）在处理器中的（de）高（gāo）速（sù）缓（huǎn）存中，而不（bú）是存储在RAM中，也不需要（yào）移动，因（yīn）此，事情就变得（dé）比（bǐ）较简单了。可能我们会得（dé）到一个（gè）系统，比如一万（wàn）亿个权重。

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与（yǔ）微（wēi）软戴尔的紧（jǐn）密合作（zuò）

11月（yuè）18日至（zhì）22日，Graphcore在美国丹佛举办的SC19上展示与微软最新联合发布的微（wēi）软Azure上GraphcoreIPU相关产品与介绍，并提供相关的（de）注册（cè）信息（xī）。

另（lìng）外，使用了Graphcore第一个IPU技术的（de）戴尔（ěr）易安信DSS8440也将首次对（duì）外（wài）展示。

微软和Graphcore的开发（fā）人（rén）员使用（yòng）BERT语言（yán）模型实现（xiàn）了最先进的（de）性能和准确性，仅用一个IPU服务器系统和8个C2IPU处理（lǐ）器PCIe卡就可以在56个小（xiǎo）时内（nèi）训练BERTbase。通过BERT推理，吞吐量提高了3倍，延迟改（gǎi）善了20％以上，从而可以更快地交（jiāo）付结果。

微软和Graphcore已经紧密合（hé）作了两年（nián）多。就在11月14日，Graphcore宣（xuān）布了与微软（ruǎn）的具体（tǐ）合作内容（róng），并正式发布MicrosoftAzure上Graphcore智能处理单元（yuán）（IPU）的预览版（bǎn）。这是（shì）重大公有云供应商首次（cì）提（tí）供（gòng）Grapchore IPU，这些IPU从构建之初便旨在支持（chí）下一（yī）代机器（qì）学习。

其强大的（de）并行处理能力实现（xiàn）了快速训（xùn）练模型并进行超低延（yán）时（shí）运（yùn）行，这也使的Graphcore能（néng）够在自然语言处理以及（jí）在理解自（zì）动驾（jià）驶视频（pín）方面取得（dé）重（chóng）大进展。因（yīn）此，IPU强大的并行处（chù）理能力是我（wǒ）们区（qū）别于其他处理器的一个重要因素。

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Graphcore还（hái）将与戴尔公（gōng）司一起展示第一（yī）个IPU技术，该技（jì）术旨在（zài）满足企业客户构（gòu）建本地（dì）机器（qì）智能计算的需求（qiú）。在（zài）戴尔公司的DellEMCDSS8440是一（yī）款采用Graphcore技术的机器学习服务器。

该系（xì）统使用8个（gè）GraphcoreC2IPU处理器PCIe卡提供1.6PetaFlops的（de）机器智能计算，每个卡有2个IPU处理器，所有（yǒu）卡都（dōu）在标准4U机箱中与高速IPU-link技术（shù）连接。

这个全（quán）新的芯片速度会非常（cháng）快，可（kě）以支撑很多不同的神经系统，拥有极（jí）高的扩展性。Arm联合创（chuàng）始（shǐ）人甚至把Graphcore IPU成为（wéi）芯片（piàn）产业的第（dì）三次革命。

结尾：

随着人工（gōng）智能对（duì）芯（xīn）片算力和带（dài）宽的需求越（yuè）来越高，现（xiàn）在大多数的ASIC AI芯（xīn）片并不能满足当下的需求。为此打（dǎ）造一个全（quán）新架构的AI芯（xīn）片就成为迫切（qiē）需求，这也正是（shì）Graphcore IPU正在做的事情。