Graphcore presenta el nuevo chip GC200 y la máquina expandible TechCrunch M2000 IPU que se ejecuta en él


El uso de la inteligencia artificial hace mucho para resolver desafíos complejos, ya sean avances médicos, el desarrollo de una mejor ciberseguridad o mejores sistemas de navegación para automóviles y otros objetos en movimiento. Cuanto más avanzada sea la aplicación, mayor será la necesidad de hardware para manejar los cálculos y el procesamiento. y eso significa que comienza la carrera por un procesamiento cada vez más eficiente. La startup británica Graphcore ahora anuncia su última contribución a estos esfuerzos.

Hoy anuncia un nuevo chip, el GC200, y una nueva máquina de IPU que funciona con él, el M2000, que, según Graphcore, es la primera computadora con IA que ofrece un petaflop de potencia informática "del tamaño de una caja de pizza" lograr.

Graphcore afirma que no hay planes para vender el GC200 por separado, y solo estará disponible en el M2000. Nigel Toon, CEO y cofundador, dijo que el M2000 ahora se envía a clientes de acceso temprano y estará disponible para clientes en aplicaciones como servicios financieros, atención médica, tecnología y más para fines de este año, "donde sea que se use IA. “

Esta es la segunda generación de hardware Graphcore que se lanzará y la primera en poco menos de dos años, dijo Toon.

La máquina de IPU usa cuatro de los chips de IPn GC200 de 7 nm, con el GC200 con 59.4 mil millones de transistores en cada chip. Según Graphcore, se pueden conectar hasta 64,000 IPU para crear un procesador paralelo gigante con hasta 16 exaflops de potencia informática y petabytes de memoria que admite modelos con billones de parámetros. La idea es que se pueden ampliar según sea necesario.

El movimiento llega en un momento crucial tanto para Graphcore como para la industria del hardware de IA. El advenedizo británico está compitiendo contra los Leviatanes en el mundo de procesadores como Nvidia e Intel: Graphcore recaudó otros $ 150 millones en mayo a un costo de casi $ 2 mil millones para competir, y Toon dice que hasta ahora recaudar $ 450 millones será suficiente por el momento. Clientes como Microsoft y otros ya están en los libros, pero también un gran número de otras compañías que construyen chips de inteligencia artificial. Y no fue hasta mayo que Nvidia lanzó su último chip, el A100, su primera GPU basada en amplificadores que promete 5 petaflops de rendimiento.

Graphcore y su líder Toon, quien, junto con su cofundador Simon Knowles, vendió una antigua startup llamada Icera a Nvidia, argumentan que su enfoque de IPU es más eficiente y más avanzado que el camino de GPU seguido por Nvidia.

"Estamos tratando de desarrollar productos que puedan integrarse fácilmente en su infraestructura informática existente", dijo. "Significa que puede escalar hasta miles de procesadores de IPU". Y agregó que los costos operativos para el enfoque de IPU pueden ser de 10 a 20 veces más bajos, lo que a su vez conduce a un uso de hardware más rápido.

Toon dice que otros fabricantes de chips continúan trabajando en él. Varias otras aplicaciones de procesamiento paralelas a la IA, por ejemplo, para dispositivos móviles o chips cuánticos, Graphcore continúa enfocándose fuertemente en las aplicaciones de IA, lo que él cree que es una "enorme oportunidad para nosotros expandir nuestro negocio y agregar más clientes ".

Nos concentramos al 100% en procesadores de silicio para IA y en sistemas de construcción que pueden conectarse a centros existentes. ¿Por qué deberíamos querer construir CPU o GPU cuando ya funcionan bien? Esta es solo otra caja de herramientas. "Dijo que creía que sería una ventana de 10-15 años antes de la computación cuántica o molecular, a lo largo de una trayectoria que mucho mucho de podría desafiar a startups más pequeñas que intentan construir contra los grandes como IBM en esta área.

Toon señaló que la IA es una de las tendencias que ha acelerado la pandemia de COVID-19, no solo en términos de los muchos usos que se están buscando en relación con la crisis de salud y la lucha contra el virus en sí pero también en términos de trabajo y mejora de procesos para otros servicios resultantes.

"Es probable que invirtamos $ 100 millones más en tecnología y personas" – la compañía ahora tiene 450 empleados, señaló Toon, "pero nuestros ingresos y los $ 300 millones en efectivo que tenemos también están aumentando Hoy debería ser suficiente para ejecutar un negocio rápido y rentable. "

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