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09月15日

这家后起之秀将挑战英伟达在AI晶片的地位

作者 : admin | 分类 : 无锡市产业资讯 | 超过 12 人围观 | 已有 0 人发表了看法
原题目:这个后来居上将挑戰英伟达在AI晶片的影响力

Graphcore为AI工作中出示了更划算,更简易的计划方案。

美国晶片设计创意公司Graphcore最近发布Colossus MK2,别名为GC200 IPU(智能化控制部件),在AI运用方面上,企业称作全世界最繁杂的晶片。新晶片的特性是前代商品Colossus MK1的八倍,由594亿次晶体三极管驱动器─超过英伟达全新顶尖A100数据中心GPU的540亿次晶体三极管。

Graphcore方案把四颗GC200 IPU安裝至一台名叫M2000的新设备,其尺寸与玉米饼盒相若,可以出示1 petaflop(每秒钟一千万亿次)的运算能力。系统软件自身比英伟达的A100慢,后面一种的独立运算能力达5 petaflop。

殊不知,Graphcore的M2000是随插即用的系统软件,客户能够 把高达64,000个IPU联接,完成16 exaflop(每exaflop等于1,000 petaflop)的解决能力。从总体上,假定人们每秒钟实行一次运算,便必须近317亿光年,才可以匹敌1 exaflop系统软件在一秒钟内可进行的工作中。

GC200和A100均属作用十分强劲的设备,但Graphcore在持续提高的AI销售市场,有着三项更胜英伟达的与众不同优点。

1.Graphcore正为不一样工作中开发设计特殊晶片

英伟达把GPU由手机游戏和技术专业视象化主要用途扩张至AI销售市场,Graphcore不同于此,专业设计方案用以机器学习工作中的订制IPU,与GPU或CPU不一样。

Graphcore在官网上宣称:CPU设计方案作办公室主要用途、GPU用以图像运算,而IPU则用以设备智能化。企业表述,CPU为标量解决而设计方案,一次解决一项数据信息,GPU则为矢量素材解决而设计方案,一次解决很多整数金额和浮点数。

Graphcore的IPU高新科技应用图象处理,可一次解决每个单一图像标识的全部数据信息。企业指IPU的构造比CPU和GPU更能合理解决机器学习工作中。很多机器学习架构(包含TensorFlow、MXNet和Caffe)已援助图象处理。

Graphcore表明,GPU应用的矢量素材解决实体模型,比图像实体模型认真细致得多,科学研究工作人员可在AI科学研究中探寻新实体模型或再次探寻各行各业

2.Graphcore GC200每petaflop解决能力的成本费较低

英伟达的A100使用价值199,000美金,等同于每petaflop 39,800美元。相对性下,Graphcore M2000系统软件出示1 petaflop解决能力的价钱为32,450美元。每petaflop 7,350美元的差别,能够 为数据中心的多种exflop系统软件节约数百万美元。

这很有可能使英伟达的数据中心业务流程应对不容乐观挑戰,其上一季度盈利按年提升80%至11.4亿美金,占该晶片生产商总盈利的37%。英伟达最近回收了数据中心计算机设备生产商Mellanox,期待发展壮大该业务流程,但经营规模扩张也无法阻拦Graphcore的颠覆性产品研发。

3.Graphcore获创投基金适用

英伟达是一家发售晶片生产商,必须按时反省其支出国际惯例,Graphcore则为一家私营企业初创公司,能够 致力于产品研发和提高,并非短期内盈利。

Graphcore仅在四年前创立,但在2月份最后一次股权融资后,公司估值已达到19.五亿美金。企业的赞助人包含Merian Chrysalis和Amadeus Capital Partners等投资管理公司,及其微软公司等大企业。微软公司已应用Graphcore的IPU,在Azure云空间运算服务平台解决机器学习工作中,别的云空间巨企很有可能在未来多年追随其步伐。

英伟达投资人应当担忧吗?

英伟达在数据中心GPU具有优先优点,但企业应对的挑战者愈来愈多,包含来源于amazon、Facebook 和Alphabet Google的第一方晶片。Graphcore步歩进迫,英伟达投资人应当警醒Graphcore的新晶片─它好像有能力出示更划算,更精减灵便的方法,解决机器学习和AI工作中。

来源于:金融界网站

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