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处理器|获“AlphaGo之父”背书，英AI芯片独角兽正打入中国AI生态圈，IPU参与混战之中


【处理器|获“AlphaGo之父”背书，英AI芯片独角兽正打入中国AI生态圈，IPU参与混战之中】提起来自英国的芯片公司 ， ARM 可谓独揽美誉：这家只有不到 2000 人的公司 ， “统治” 着世界上 90% 以上的手机芯片 ， 苹果、华为、三星所发布的各类芯片 ， 归根结底还是 ARM-Base Chips 。
不过 ， 新生代力量也未缺席 。 Graphcore 是其中的代表性公司 。
首先引发外界注意的是 ， 这家公司的投资者名单中有不少 AI 领域的领袖级人物 ， 包括 AlphaGo 之父、DeepMind 联合创始人哈萨比斯 ， 剑桥大学教授 Uber 首席科学家 Zoubin Ghahramani ， 加州大学伯克利分校教授 Pieter Abbeel ， OpenAI 联合创始人 Greg Brockman 等 。 明星机构投资者则有红杉等 。

处理器|获“AlphaGo之父”背书，英AI芯片独角兽正打入中国AI生态圈，IPU参与混战之中
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随着今年年初宣布 1.5 亿美元 D 轮融资 ， 成立于 2016 年的 Graphcore 已筹集了超过 4.5 亿美元的风险投资基金 ， 其估值达 19.5 亿美元 。
英国半导体之父、ARM 的联合创始人 Hermann 爵士曾对 Graphcore 的芯片给出很高期望：“在计算机历史上只发生过三次革命 ， 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 。 ”
充足的资金弹药 ， 又有如此高的评价 ， 也让 Graphcore 对其 2020 年的工作重点之一— — 吸引中国客户、打开中国市场颇有信心 。
详解另类AI芯片产品代表 — — IPU
Graphcore 将其开发的人工智能芯片命名为 IPU（Intelligent Processing Unit / 智能处理器） ， 在 2018 年就已量产上市 。
过去几年 ， AI 芯片品类迎来物种大爆发 ， 因此不乏一些颇为另类、甚至堪称疯狂的产品 。 比如在去年于顶会 Hot Chips ， Cerebras Systems 就发布了史上最大半导体芯片 WSE ， 拥有 1.2 万亿晶体管 ， 比最大的 GPU 大 56.7 倍 。
Graphcore 开发的 IPU 也有一些大胆的想法 。 在近日接受 DeepTech 采访中 ， Graphcore 高级副总裁兼中国区总经理卢涛详细介绍了 IPU 背后的技术逻辑 。

处理器|获“AlphaGo之父”背书，英AI芯片独角兽正打入中国AI生态圈，IPU参与混战之中
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Graphcore 认为 ， AI 应是一个全新的应用架构 ， 它底层表征是以计算图作为表征的 ， 所以需要一种全新的处理器架构 ， 而且 ， 常见的将 AI 计算区分为训练和推理也不是可取的分类方向 ， 新的 AI 计算架构本来就应该要具备同时处理二者工作的能力 。
回顾处理器近年来的发展 ， 从一个 teraflops 到十个 teraflops 再到现在的一百个 teraflops ， 算力提升的速度非常之快 。 但在发布会上展示的算力规格无论是几个 teraflops ， 与现实往往有差距：有效的算力远远达不到峰值 。
造成这个现象的原因在于 ， 芯片内存的带宽非常限制性能 。
当处理器算力提高 10 倍 ， 那内存应该如何提高 10 倍的性能？传统的 DDR4、DDR5、HBM、HBM1、HBM2、HBM3 的内存解决方案等 ， 基本上每一代大概能有 30%、40% 的提升 。 在这方面 ， 与传统的 CPU、GPU 相比 ， IPU 用了大规模并行 MIMD 的处理器核 。 另外做了一个非常大的分布式的片上 SRAM ， 在片内做到 300MB 的 SRAM ， 相对 CPU 的 DDR2 子系统或者是相对于 GPU 的 GDDR、HBM 来说 ， 可以做到 10 到 320 倍的性能提升 。 从时延的角度来看 ， 与访问外存相比较 ， 时延基本上就是 1% ， 可以忽略不计 。
另外 ， IPU 是一个标准的神经网络处理芯片 ， 而且规模很大 ， 通常具备数千到数百万个顶点 ， 除了标准神经网络之外 ， 也适用于贝叶斯网络（也称为信度网络、因果网络 ， 是指基于概率分析、图论的一种不确定性知识的表达和推理的模型）和马尔科夫网络（马尔可夫网络类似贝叶斯网络用于表示依赖关系 。 但是 ， 一方面它可以表示贝叶斯网络无法表示的一些依赖关系 ， 如循环依赖；另一方面 ， 它不能表示贝叶斯网络能够表示的某些关系 ， 如推导关系） ， 而因为架构具备弹性 ， 未来的新模型与算法理论上也都能够完美支持 。


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