Graphcoreは、イングランドのブリストルに本社を置く英国の半導体企業であり、人工知能および機械学習向けのアクセラレータを開発している。2016年にサイモン・ノウルズとナイジェル・トゥーンによって設立された同社は、機械学習モデル全体をオンチップメモリに保持するように設計された超並列プロセッサであるインテリジェンス・プロセッシング・ユニット（IPU）で最もよく知られている。2024年7月、GraphcoreはNvidiaや他の確立されたプレイヤーが支配する市場での商業的な課題に直面した後、ソフトバンクグループによって約5億ドルで買収された。
歴史
Graphcoreは2016年、半導体業界のベテランであるサイモン・ノウルズとナイジェル・トゥーンによって設立された。ノウルズは以前、ARM HoldingsのスピンオフであるElement 14とチップ設計会社Iceraを共同設立しており、トゥーンはXMOSを率い、Alteraで上級職を務めていた。同社は、AIワークロードに特化した新しいクラスのプロセッサを創り出すことを目指し、この分野を支配していたGPU中心のアプローチから逸脱した。
2016年秋、Graphcoreはロバート・ボッシュ・ベンチャー・キャピタルが主導する最初の資金調達ラウンドを確保し、サムスン電子、アマデウス・キャピタル・パートナーズ、C4ベンチャーズ、ドレイパー・エスプリ、ファウンデーション・キャピタル、ピタンゴが参加した。この初期の支援により、同社はエンジニアリングチームを拡大し、IPUアーキテクチャの開発を加速させることができた。
2017年7月、GraphcoreはAtomicoが主導するシリーズBラウンドを調達し、その数ヶ月後にはセコイア・キャピタルから追加で5000万ドルの投資を受けた。この資金注入により、同社の評価額は3億ドルを超え、最初のシリコンのテープアウト資金が賄われた。
2018年12月、Graphcoreは2億ドルのシリーズDラウンドを完了し、評価額は17億ドルに達してユニコーン企業となった。このラウンドにはマイクロソフト、サムスン、デル・テクノロジーズからの投資が含まれていた。この資金は、最初の製品の商業展開とソフトウェアエコシステムの拡大を支援した。
2019年11月13日、GraphcoreはGraphcore C2 IPUカードがMicrosoft Azureでプレビュー利用可能になったことを発表し、クラウド展開における重要なマイルストーンとなった。マイクロソフトとの提携により、初期の顧客はAI研究開発用のIPU搭載インスタンスにアクセスできるようになった。
2023年初頭、Meta PlatformsはGraphcoreのAIネットワーキング技術チームを買収し、数人のエンジニアがMetaのインフラストラクチャグループに加わった。この買収は、Metaがデータセンター向けのカスタムシリコンを構築するという広範な取り組みの一環であり、Graphcoreは中核となるIPU事業と残りのスタッフを保持した。
2024年7月、ソフトバンクグループはGraphcoreを約5億ドルで買収することに合意した。英国政府の投資安全保障部門による規制審査の対象となったこの取引は、Graphcoreの独立の終焉を意味した。ソフトバンクによる買収は、ARM HoldingsやNvidiaの株式を既に含むAIチップポートフォリオを強化するための戦略的な動きと見なされた。
製品
Graphcoreの主力製品ラインは、AIおよび機械学習ワークロードのためにゼロから設計されたプロセッサであるインテリジェンス・プロセッシング・ユニット（IPU）である。グラフィックス用に最適化され、後にAI用に適応された従来のGPUとは異なり、IPUアーキテクチャは並列処理とオンチップメモリ帯域幅を優先する。
2016年、GraphcoreはIPU専用に設計された最初のグラフベースのツールチェーンであるPoplarソフトウェアスタックを発表した。Poplarにより、開発者は機械学習モデルをIPUの多数のコアにマッピングでき、並列プログラミングの複雑さを抽象化できる。
2017年7月、Graphcoreは最初のチップであるColossus GC2を発表した。これは16 nmプロセッサで、1,216コアとコアあたり256 KBのプロセッサ内メモリを備えている。GC2はGraphcore C2と呼ばれるPCI Expressカードにパッケージ化され、2つのGC2チップが搭載され、合計2,432コアと512 MBのオンチップメモリを提供した。C2カードはGPUと同様に標準サーバーに挿入できるように設計され、TensorFlowやPyTorchなどの一般的な機械学習フレームワークをサポートした。
2020年7月、Graphcoreは第2世代プロセッサであるColossus GC200を発表した。これはTSMCの7 nmプロセスで製造された。GC200は1,472コア、900 MBのプロセッサ内メモリ、590億トランジスタを備え、当時製造された最大のチップの1つとなった。GC200はMk2 IPU-PODシステムで提供され、単一カードから数千のIPUを備えた大規模クラスターまで拡張可能だった。
2022年、GraphcoreとTSMCはBow IPUで協力し、これはGC200の3Dパッケージ版で、電力供給ダイをプロセッサダイに接着したものだった。この高度なパッケージング技術により、クロック速度を高めながら消費電力を削減し、ワットあたりの性能を向上させた。
GC2とGC200はどちらもコアあたり6スレッドをサポートし、GC2は7,296スレッド、GC200は8,832スレッドを同時に実行できる。IPUのアーキテクチャはMIMD（複数命令複数データ）並列処理に基づいており、各コアが独立した命令を実行する。共有メモリ階層に依存するGPUとは異なり、IPUは分散ローカルメモリを使用し、各コアが専用のメモリブロックを持つ。この設計により、すべてのデータがオンチップメモリに存在するため、別個のキャッシュ階層の必要性がなくなり、レイテンシと消費電力が削減される。
IPUは、AIトレーニングに特に適したIEEE 754半精度（FP16）浮動小数点演算を確率的丸めとともにサポートする。また、より高い数値精度を必要とするアプリケーション向けに、低い性能で単精度（FP32）もサポートする。このプロセッサは、機械学習モデル全体をオンチップメモリ内で実行するように設計されており、従来のアーキテクチャのボトルネックとなる頻繁なオフチップデータ転送を回避する。
Graphcoreのソフトウェアスタック（PoplarやPopARTライブラリを含む）は、モデルのコンパイル、最適化、実行のためのツールを提供する。同社はまた、分散トレーニングフレームワークであるPopDistや、スパース行列演算用のライブラリであるPopSparseも開発した。これらのツールは、開発者が既存のモデルをIPUに移植しやすくし、その独自の機能を活用できるようにすることを目的としている。
関連項目
参考文献
- "Graphcore - About Us". Graphcore. 2025-01-01取得.
- "Graphcore raises $200M at $1.7B valuation". TechCrunch. 2018-12-18.
- "Meta acquires Graphcore's AI networking team". The Register. 2023-03-10.
- "SoftBank to acquire Graphcore". Financial Times. 2024-07-11.
- "Graphcore unveils Colossus GC200". AnandTech. 2020-07-15.
- "Graphcore and TSMC announce Bow IPU". Graphcore Press Release. 2022-05-25.