2月26日消息,Graphcore获投1.5亿美元D+轮融资,该轮融资由Amadeus Capital Partners、Baillie Gifford、Sofina投资。加上之前微软、宝马等投资者的几轮融资,使得该公司总估值高达19.5亿美元(约合人民币137.18亿)。
Graphcore是一家英国人工智能芯片硬件设计初创公司,成立于 2016 年,总部位于英国布里斯托,主要业务是设计用于人工智能应用程序的处理器,为智能驾驶、云服务等应用提供更灵活、更易用、更高技术水准的产品支持。
Graphcore 的知名技术是一款被称为智能处理单元(intelligence processing unit,IPU)的新型 AI 加速器和相应的“Poplar”软件。IPU处理器完全不同于 CPU、GPU 到 FPGA 再到 ASIC 这几类处理器类型,是一款拥有全新架构的 AI 处理器产品,它专门针对 AI 应用程序所需要的密集型计算而设计的。它提供了更低的延迟和更高的计算吞吐量,并具备比传统GPU更少的功耗比。配套软件Poplar以开源形式共享给开发社区,帮助用户无缝使用 TensorFlow 和 MXNet 等机器学习框架的接口。
2019年重要里程碑
Graphcore强调了自2019年以来的许多重要里程碑
- 与战略投资者Dell Technologies合作,共同开发并推出了DSS8440,这是一种基于Graphcore
IPU构建的可投入生产的服务器。 - 与另一位战略投资者Microsoft一起,该公司还推出了Microsoft Azure
IPU-Cloud服务以及与Cirrascale合作推出的IPU-Bare Metal Cloud服务。 - 2019年10月21日,胡润研究院发布《2019胡润全球独角兽榜》,Graphcore排名第138位
- 其在布里斯托尔总部以及位于挪威奥斯陆的工程中心的员工总数增加了一倍。其位于加利福尼亚州帕洛阿尔托的销售和支持办事处在2019年也进行了类似的扩大。
- 该公司还在北京开设了新的销售支持和工程办事处,在英国剑桥开设了工程中心,在台湾设立了新竹运营中心。
IPU的起源:模糊计算的价值
AI 通常被认为是挖掘大量数据集的复杂软件,但诺尔斯及其联合创始人、Graphcore 首席执行官奈杰尔·图恩(Nigel Toon)认为,运行该软件的电脑仍然存在更大的障碍。坐在位于英国港口城市布里斯托尔通风良好的办公室里,诺尔斯和图恩表示,问题在于芯片本身(基于它们的功能,可分为中央处理单元 CPU 或图形处理单元 GPU),它们并没有以任何可识别的类人方式进行“思考”。
人类的大脑利用直觉来简化某些问题,比如识别一个正在接近的朋友,而计算机可能会尝试分析那个人脸部的每个像素,并将其与包含数十亿张图像的数据库进行比较,然后才会试图打招呼。当计算机主要充当计算器时,这种精确度是有意义的,但对 AI 来说,它的效率却非常低下,需要消耗大量能量来处理所有相关数据。
2016 年,诺尔斯和更有商业头脑的图恩创建了 Graphcore,他们把“不那么精确”的计算作为芯片的核心,称之为智能处理单元(IPU)。诺尔斯表示:“你大脑中的概念相当模糊。它实际上是非常近似的数据点的集合,使你可以产生精确的想法。”
关于人类智慧为何会以这种方式形成,有各种各样的理论。但对于机器学习系统来说,它们需要处理庞大且不规则无组织的信息结构(即图形),为此建立专门用于连接类似大脑节点数据点的芯片,可能是 AI 继续演变的关键。诺尔斯说:“我们想建造一台高性能的计算机,它可以非常不精确的方式处理数字。”
如果其联合创始人的想法是对的,它将能够更像人类那样处理信息,而不是通过大规模的数字运算来伪造信息。图恩解释称:“几十年来,我们始终在步步为营地告诉机器该做什么,但现在我们不再这样做了。”他描述了 Graphcore 的芯片是如何教机器学习的:“这就像回到了 20 世纪 70 年代,那时微处理器刚刚问世,我们需要彻底改造英特尔。”
原创文章,作者:xgl,如若转载,请注明出处:https://edgeaitech.com/p/104