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鑫发环保科技 |
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AI芯片初创企业Graphcore宣布，其的超大型AI芯片将在机架式四芯片服务器计算机中出售。Graphcore进入了不断扩展的专用AI服务器计算机市场。
AI芯片初创企业Graphcore宣布，其的超大型AI芯片将在机架式四芯片服务器计算机中出售。Graphcore进入了不断扩展的专用AI服务器计算机市场。
总部位于英国布里斯托尔的Graphcore已经获得了超过3亿美元的风险投资，2018年推出了用于AI加速的智能处理单元（IPU）。
今天，该公司推出了第二代AI产品，称为Mk2 GC200或Mark-2，这是一款大规模并行芯片，具有594亿个晶体管，每秒可实现约250万亿次运算（TOPS）。该公司致力于处理神经网络的机器学习操作的处理器。它将开始销售名为M2000的四芯片计算机，该计算机安装在标准的1U披萨盒机箱中。
图：Graphcore的1U机架式M2000“ IPU机器”是专用于AI算法处理的服务器。只需$ 32,450，能获得4芯片的千万亿处理能力，每秒2.8 TB的网络连接以及高达450 GB的内存。
Graphcore执行官Nigel Toon 在接受Zoom采访时对ZDNet表示：“这确实是自公司成立以来我们一直在进行的工作。”
对于Graphcore而言，建造自己的计算机与现有的商业模式背道而驰，在该模式下，该公司出售可插入他人服务器计算机中的插入式PCIe卡。此前，Graphcore已与Dell合作开发基于这些卡的系统。
Toon说，但是对机器集群的需求不断增加，这意味着有人必须解决将芯片扩展到超大型系统的问题。
“关键在于，您知道人们想要做的是真正的大模型，” Toon说，他指的是人工智能中的神经网络计算机模型。Google和其他公司的程序越来越需要大量计算，以至于它们可能需要数十或数百个并行工作的芯片。Toon 此前曾告诉ZDNet，这种模型更适合Graphcore的处理方法。
“他们想要构建这些大型计算机系统，并且他们想要真正，非常快地进行培训，因此我们在这里要做的是构建更高效的计算机。”
“您希望能够扩展系统，那么如何将这些设备连接在一起？” 他反问道。“您需要专用的AI [网络]结构，因此我们已经在IPU机器中做到了这一点。”
Graphcore在系统回声方面的重心在过去一年左右的时间里被多家AI芯片芯片供应商所采用。
Nvidia是AI芯片中的主导力量，在五月份谈到了其新的DGX100服务器，该服务器运行了多个针对AI设计的A100处理器，强调了其主板所体现的系统工程的复杂性。去年秋天，初创公司Cerebras Systems 推出了一种类似于超级计算机的系统，该系统运行在一个具有宿舍冰箱大小的盒子中，运行着全球的芯片。人工智能初创公司SambaNova的负责人Rodrigo Liang在今年早些时候告诉ZDNet时表示，新兴的世界观是“必须构建整个系统”。
Graphcore计算机的核心是Mk2 GC200处理器芯片，该芯片甚至比已经巨大的公司款产品Mk1大。该公司从台积电的16nm制程技术转移到7nm制程，从而产生了594亿个晶体管芯片，尺寸为823平方毫米。这是Mk1中236亿个晶体管的两倍多，但仅略大于Mk1的815平方毫米。
处理器的并行计算核心数量已经从1,280个增加到1,472个，而快速的片上SRAM存储器已经增加了三倍，达到900兆字节。该芯片可以执行相当于并行运行9,000个独立程序的功能，Toon表示。
所有这些立即产生了巨大的提速，例如训练Google的BERT-Large自然语言神经网络的速度提高了9.3倍。
目前尚无法与Nvidia进行性能直接比较，直接的原因是Graphcore尚未获得Nvidia DGX A100的支持，尽管Toon表示计划在未来几个月直接进行基准测试。
但是Toon证明了原始功率和连接性使M2000成为更加经济的机器购买。基本的四向服务器售价为32,450美元。以259,600美元的价格购买8台机器所产生的规格至少在纸面上远远高于以199,000美元的可比价格购买8台DGX机器所获得的能力：两个能够处理32位浮点精度的千万亿次运算的计算机数学，而DGX只有156 teraflops；3.6 TB的内存，而DGX则为320 Gb。
“要获得相同的吞吐量，您需要在Nvidia套件上花费300万美元，而在IPU机器上花费不到30万美元，” Toon说。
Toon说，通过将多台计算机组装到一个集群中，这一想法得到了进一步的传播。可以在公司称为Pod-64的机柜中连接16台四芯片服务器，总共64块芯片。其中的1024个Pod可以联网，总共有64000个处理器并行工作。这样一来，总共可以进行16 exaflops的计算，每秒带宽为3.2 petabits。
使用集群系统，工作量可以通过Graphcore的软件动态分配给这64,000个处理器中的任何一个，从而使白天从事不同工作的处理器组合可以改变。
“也许您在白天进行推理，然后在晚上重新训练模型，” Toon说道。“或者也许您有一个研究团队，然后他们切换到一些需要将不同IPU配置连接在一起的不同模型，从而创建了一个完全无缝的配置。”
为了实现群集，该公司发明了自己的群集连接技术，称为“ IPU-Fabric”。该技术既可以作为M2000之间的直接连接，也可以通过以太网连接，它支持的带宽高达每秒2.8 TB，这是该公司声称的低延迟。该公司表示，IPU-Fabric针对支持多台机器的AI工作负载所需的全缩减和其他数据移动等操作进行了优化。
Toon借此机会在Nvidia上取笑，该公司于4月份以70亿美元的价格完成对Mellanox Technologies的收购，以为其DGX系统获得高速互连。
“我们已经有一支由100名员工组成的团队在奥斯陆工作了三年多，从头开始为AI打造这件事，而Nvidia则斥资70亿美元收购了Mellanox，也许只是为了跟上我们的步伐。”
除了扩展的好处，Toon表示，该服务器产品将消除其他人构建定制服务器的需求，这对于戴尔等原始设备制造商而言是一个昂贵的过程。“我们正在说的是，看，您可以使用客户已经想购买的服务器。”
“您只需将我们的IPU机器插入旁边的机架中，并根据需要插入任意数量，就可以在系统中添加AI处理。” Nvidia执行官Jensen Huang在6月份推出DGX机器时也提出了类似的论点-减轻了Nvidia硬件合作伙伴的负担。
在被ZDNet询问只想购买PCIe卡的大公司该怎么做时，Toon指出，实际上，大多数客户不会将旧卡换成新卡，因为新卡比原卡交付的功率更多。因此，卡片相对于密闭盒的吸引力要小于看起来的吸引力。
“我们在这里所做的就是通过管理系统为人们提供一个平台，这样您就可以更改并设置功能来为您提供所需的性能。
Toon指出，Graphcore在内部开发了PCIe卡，“我们可以去构建该产品，”他说。“我们正在研究它，我们可以沿着那条路线走，” Toon说。他说：“我认为到此为止，我们认为IPU机器具有很多优势，如果客户真的转过来说：不，我们只希望插入卡，那么我们可以打开它。”
就目前而言，早期评论似乎很热情。Graphcore为M2000的客户提供了报价，包括牛津大学材料系的安德鲁·布里格斯教授（Andrew Briggs教授）正在使用该机器来加快量子计算的工作。他说，国防部对这项新技术及其将如何“推动我们进一步，更快地进入量子计算的未来”感到“异常兴奋”。
劳伦斯·伯克利国家实验室，牛津nm孔和中国AI公司EspresoMedia也发表了类似的言论。Graphcore表示，摩根大通（JP Morgan Chase）表示，正在评估该系统，以“看看我们的解决方案是否可以加速他们在AI方面的进步，特别是在NLP和语音识别领域。”
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