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Graphcore瞄准中国市场,加速推动IPU落地

发布日期:2021-06-09 浏览次数:4315 来源:机器之能作者:网络

 自Graphcore正式定名「拟未科技」以来,不断向中国用户抛出橄榄枝,在5月份刚刚结束的WIC 2021上,Graphcore集中展示了包括IPU-Machine:M2000(IPU-M2000)、IPU-POD系统在内的MK2全线产品。IPU-M2000是一款即插即用的机器智能刀片式计算单元,集成了4颗MK2 IPU,可提供1 petaFLOPS机器智能计算。

IPU-M2000可以根据工作负载需求,和戴尔、浪潮等服务器OEM厂商所提供的、经Graphcore认证的主机服务器以灵活的比例构成IPU-POD系统。在与IPU配套的Poplar软件的支持下,这一系统具有百亿亿级计算能力的潜力,可以加速IPU在云和数据中心、互联网、金融、医疗和生命科学、汽车、教育、智慧零售等各个AI领域的创新和应用。

MK2 IPU在7纳米的芯片上集成了594亿个晶体管,具有1472个真正独立的处理器内核。能够在IPU-POD系统中训练BERT-Large模型,IPU加快了BERT-Large模型的训练和推理速度,可以以很低的推理时延提供更短的训练时间和更高的吞吐量。

在生态方面,Graphcore一直与中国的领先技术公司合作,确保Graphcore系统可以与AI平台一起发挥作用。Graphcore联合创始人兼CEO Nigel Toon表示,「目前Graphcore已经支持阿里巴巴的HALO,并加入了百度的飞桨硬件生态联盟,与这些生态联盟共同推广新的AI应用程序,并帮助建立行业标准。」

IDC报告预计,2019年至2024年,中国人工智能市场年复合增长率将高达30.4%,中国的AI应用市场正在蓬勃发展。

「Graphcore将全球的区域市场划分为三个板块,中国、北美和其它,足见我们对中国市场的重视。」Graphcore高级副总裁兼中国区总经理卢涛认为,中国是全球AI应用落地最领先的市场,中国有大量的数据,各种各样的大型互联网公司,大型AI公司,大量的落地场景。中国企业和开发者非常擅长把各种各样的创新技术快速做成大量落地的应用。而对于Graphcore来说,应用市场广阔就代表算力需求旺盛,芯片市场潜力巨大。

4月21日,Graphcore与神州数码宣布总代合作,共同在中国范围内发展销售渠道网络,使中国的商业客户与广大创新者能够更便捷和快速地获取IPU系统,以及配套的本地AI专家服务和工程支持。

神州数码企业业务集团相关业务负责人湛羽表示,作为Graphcore中国区总代理,神州数码与Graphcore的合作是多层级的。「从客户的角度来讲,神州数码把合作分成Major Account、Consumer、SOHO等类别,每个层面都有不同的合作模式,并根据不同的细分领域、应用场景和生态,定制化搭建合作平台。」

据悉,神州数码将为Graphcore在中国范围内搭建覆盖各区域和各级城市、覆盖各个垂直细分市场的立体化分销渠道网络,并共同为IPU系统产品和解决方案提供销售助力与相关服务。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。自此,Graphcore可以通过全国的各级分销商快速响应并满足全国各地客户的购买需求,更快地交付IPU系统和服务。

神州数码同时也是Graphcore精英合作伙伴计划的重要成员,并在Graphcore在中国的立体化分销渠道中发挥着重要的作用。而由各级销售代理商、服务器OEM厂商,和云服务厂商组成的Graphcore中国区立体化销售渠道,正是Graphcore触达中国机器智能创新者,真正落地人工智能产业实践的基础。

GPU在AI研发领域已经深耕多年,围绕GPU的AI底层框架和生态十分完善,在应用层面上,无论是开发者还是用户都很难马上接受全新的芯片产品。而卢涛却认为,「用户的需求逻辑其实很简单,他们只会考虑收益和困难。只要能帮助用户提高收益,解决困难,用户就会愿意买单。」 

作为AI芯片的后起之秀,IPU与前辈GPU相比最大的差距在于产品生态的丰富程度。「曾经有很多人问我,GPU花了很长的时间来构建AI生态,IPU是不是也得花几十年构建生态。实际上,今天的开发模式与当初基于CUDA编程的时代有了很大变化。有了TensorFlow、PyTorch这样的框架,AI工程师、科学家可以基于Python等很高层的编程语言构建他们的算法模型。IPU现在已经支持TensorFlow、PyTorch、阿里云HALO,以及正在适配的PaddlePaddle等,这样的框架可以大幅提高我们开拓生态的速度。」

目前,IPU对TensorFlow算子库的覆盖率约为95%。刚刚推出的PyTorch产品化版本覆盖率约60%左右,卢涛表示,PyTorch算子库覆盖率从60%到95%预计需要两个季度左右的时间。

2020年底,Graphcore第二代IPU产品进入量产阶段,并在IPU行业落地方面取得了一定进展。目前,IPU已经服务于全球上百家不同组织,发货量以万为量级。
IPU应用落地最快的是互联网行业,尤其在以搜索为核心的自然语言处理业务方面。在智能零售领域Graphcore主要集中在传统视觉处理场景,例如通过AI方式帮助店铺实现BI。此外,Graphcore还开展了与金融、材料、医药行业的合作。
在科学研究方面,Graphcore公开的高校、科研机构合作列表中,包括牛津大学、布里斯托大学、帝国理工学院、加州大学伯克利分校,以及马萨诸塞大学(UMass)阿默斯特分校等知名院校。
其中,布里斯托大学利用IPU进行了应用物理前瞻性研究,布里斯托大学的研究人员还针对利用IPU系统解决科学超级计算问题发表了相关论文。帝国理工学院则利用IPU进行了机器人的相关研究。来自马萨诸塞大学(UMass)阿默斯特分校、Facebook与Graphcore的研究人员也发表了一篇关于在IPU上加速预测新冠病毒扩散趋势的算法模型的论文
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