今年已經(jīng)是Graphcore連續(xù)第二年參加世界智能大會了。
在本次大會上,Graphcore聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO Nigel Toon受邀通過視頻發(fā)表了以“IPU驅動智能計算,開創(chuàng)智能新格局”為主題的演講。Graphcore高級副總裁兼中國區(qū)總經(jīng)理盧濤參加了第三屆工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)之智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)城人文協(xié)同發(fā)展論壇的高峰對話環(huán)節(jié),并多次與合作伙伴及政府機構洽談,接受媒體采訪等。在大會同期舉辦的展會上,Graphcore展臺被裝飾成“網(wǎng)紅打卡點”,并率先在公開場合首次展示了IPU-M2000機器智能刀片式計算單元,并且舉辦了多場次展臺演講。
這么緊密且豐富的活動安排,也透露出Graphcore對于AI,對于中國市場的重視及承諾。
AI產(chǎn)業(yè)的革命
Toon和他的老伙伴Simon Knowles 2011年將Icera賣給了NVIDIA,彼時智能手機的浪潮剛剛開啟,黃仁勛希望借助整合Icera的基帶技術,將NVIDIA觸角伸向移動領域,但是最后很遺憾并沒有成功。Toon與Knowles在2016年成立Graphcore之時,NVIDIA已經(jīng)成為AI市場的領軍企業(yè)之一,NVIDIA密集發(fā)布了全線AI GPU 芯片、系統(tǒng)、軟件和服務,公司定位也轉向成為“世界上偉大的AI公司之一”。
如今五年過去,NVIDIA在AI芯片界已然成為了絕對的霸主,但是也有著眾多的挑戰(zhàn)者,Graphcore就是其中之一,留給Graphcore等小公司的機會還有多少呢?Toon在主題演講中表示:“五年前,當我與Knowles共同創(chuàng)立Graphcore時,我們看到世界正處于技術驅動轉型的邊緣,在醫(yī)學、物理學和氣候研究等領域,AI實現(xiàn)新突破的可能性巨大。而傳統(tǒng)的處理器架構的能力已經(jīng)達到了極限,新型的計算需要一種新型的處理器。于是,我們從芯片到系統(tǒng),構建了這種新型的處理器?!?p>
Graphcore的智能處理器(IPU)是為滿足AI需求而專門設計的,具有1,472個真正獨立的處理器內(nèi)核,以及在硅片上具有近千兆字節(jié)的超高速存儲。Graphcore的數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)使客戶能夠輕松地縱向和橫向擴展其IPU計算規(guī)模,從單個IPU到多達數(shù)以千計的IPU,具有百億億級計算能力的潛力。盧濤具體解釋道,IPU和GPU相比,具有兩個最大的差異,首先是處理器內(nèi)核更多,更擅長做并行處理。其次,是內(nèi)存架構不一樣,片上有900MB的片內(nèi)存儲,而GPU大概只有幾十MB。對于LSTM和RNN等需要頻繁內(nèi)存讀寫的計算來講,IPU比GPU更具優(yōu)勢。
“隨著AI模型的規(guī)模和復雜性逐步升級,最終決定了此種規(guī)模的系統(tǒng)是必不可少的。這就是為什么我們需要更高效的AI計算能力,也是為什么客戶轉向Graphcore的原因。但IPU不僅于此,IPU不僅只加速當今的AI工作負載,它還是一種高度靈活的處理器,旨在運行利用稀疏計算等技術的下一代模型?!盩oon說道。
不止于IPU
在Graphcore推出第一代IPU時,采用了和第三方聯(lián)合開發(fā)的形式,推出了以加速卡為主的產(chǎn)品。而第二代IPU則是直接以1U即插即用的刀片式計算單元方式呈現(xiàn),集成了4顆MK2 IPU,可提供1 petaFLOPS AI計算。該產(chǎn)品具備易于擴展的靈活性和突出的易用性,可以根據(jù)工作負載需求,和戴爾、浪潮等服務器OEM廠商所提供的、經(jīng)Graphcore認證的主機服務器以靈活的比例構成IPU-POD系統(tǒng),如IPU-POD4、IPU-POD16和IPU-POD64等。
對此,盧濤表示,產(chǎn)業(yè)鏈涉及的環(huán)節(jié)越多,整個產(chǎn)品落地時間就會越長。為了縮短產(chǎn)品開發(fā)周期,采用標準1U結構可以更好地交付到用戶手中。
Graphcore高級副總裁兼中國區(qū)總經(jīng)理 盧濤
根據(jù)盧濤的介紹,Graphcore第一代產(chǎn)品比NVIDIA的V100晚了18個月發(fā)布,第二代產(chǎn)品只晚了兩個月?!鞍雽w在過去幾十年很重要的一個產(chǎn)品和商業(yè)邏輯,就是要保持穩(wěn)定且高效的迭代速度?!北R濤說道。
軟件是AI的最大護城河
“如果一個做AI處理器的公司沒有意識到軟件的重要性,將會是一個很嚴重的問題?!北R濤說道。從軟件層次化方面,Graphcore和NVIDIA比較類似。比如對應CUDA的有Poplar;對應cuDNN、cuBLAS是PopLibs;再往上面包括對于TensorFlow、PyTorch等都提供支持。
“軟件是GPU最大的護城河,也是用戶從GPU遷移到別的平臺的最大阻力。我們最近也在做一些工作,希望能夠盡量降低用戶的移植工作量。在這一過程中,TensorFlow、PyTorch這些平臺型的軟件幫助很大。對于TensorFlow或者PyTorch的用戶來說,他們對底層硬件的感知不是那么明顯。很多AI算法科學家可能都不知道也不關心底層用的是GPU還是CPU。TensorFlow、PyTorch等一些類似的工具軟件從某種意義上對于幫助我們縮短同GPU生態(tài)的距離很重要?!北R濤表示,開放、開源及擁抱社區(qū)是Graphcore當前軟件方面的策略。
目前Graphcore在中國將近40人的團隊中,有一半以上從事軟件相關工作。據(jù)盧濤透露,公司已經(jīng)于4月份決定,在未來12-18個月內(nèi),在中國打造一支超過兩百人的軟件團隊,圍繞框架、算法等工作。
Graphcore的中國團隊在很短的時間內(nèi),就已經(jīng)做出諸多成績,無論是水平還是執(zhí)行力都得到了公司層面的認可。目前中國團隊的成績包括,支持阿里巴巴的HALO,支持微軟亞洲研究院的深度神經(jīng)網(wǎng)絡編譯器NNFusion,并且加入了百度的飛槳硬件生態(tài)聯(lián)盟,在該生態(tài)聯(lián)盟中,Graphcore將同百度推廣新的AI應用程序,并幫助建立行業(yè)標準。
盧濤總結道:“我們認為目前的瓶頸就是生態(tài),建立生態(tài)是一個需要長期投入和努力的事情,我們現(xiàn)在還是一個比較新的公司,建立生態(tài)不是一蹴而就的,我們正在不停地加大這方面的投入?!?p>
應用廣泛落地
根據(jù)Graphcore的實測,對比NVIDIA的數(shù)據(jù)并不差,但Graphcore經(jīng)過最近一輪融資后,盡管估值已經(jīng)上升到接近30億美元,相對NVIDIA 4000多億美元的估值來說,相距甚遠。
對此,盧濤也是深有感觸?!爱斘覀兣c客戶接觸后,客戶首先會對我們的產(chǎn)品性能感到驚訝,但之后就會懷疑我們的產(chǎn)品是否具有普適性,從GPU移植過來是否簡便?!?p>
但也正是客戶的不確定性,促使Graphcore不斷加碼產(chǎn)品的創(chuàng)新。目前Graphcore的產(chǎn)品已經(jīng)得到了諸多商用,包括針對云計算領域的搜索引擎、信息流的推薦;針對智能零售;新藥研發(fā);蛋白質合成、折疊等等領域都有Graphcore的身影。
值得一提的是,目前Graphcore在自動駕駛領域的一些項目上“已經(jīng)有了進展”。盧濤表示,自動駕駛技術很多傳感器相關算法由于時延等原因,都需要在本地執(zhí)行,目前Graphcore正在同潛在合作伙伴進行相應的技術評估和論證。結合Graphcore在低時延,高速處理,低功耗以及稀疏化矩陣處理等方面的優(yōu)勢,實現(xiàn)更好的點云圖處理。
針對目前幾大互聯(lián)網(wǎng)廠商都在投身于芯片產(chǎn)業(yè),盧濤也明確表示這并不會對Graphcore的業(yè)務帶來沖擊。“首先企業(yè)在做選擇時還是要看產(chǎn)品和服務,其次,戰(zhàn)略投資和業(yè)務實踐可能還有一定距離。因此核心競爭力還是在產(chǎn)品本身。”
仰望星空與腳踏實地
如今,AI的應用已經(jīng)非常場景化、具體化。從汽車到金融再到互聯(lián)網(wǎng),每個領域所涉及的應用完全不同。盧濤總結道:“我們既要仰望星空,但是更要腳踏實地。一般而言,我們會在某一個垂直領域找一兩家頭部合作企業(yè),先把相關的行業(yè)Know-How建立起來,落實典型案例之后,再‘以點帶面’地鋪開。”
Graphcore的中文名字是“擬未”,對于名字的含義,盧濤解釋道:“其含義就是共同定義并建立未來,我們希望構建一個先進的計算平臺,幫助創(chuàng)新者實現(xiàn)下一個突破,我們一直做的就是面向未來的事情?!?p>
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史海拾趣
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