Graphcore

Graphcore 是一家英国半导体公司，总部位于英格兰布里斯托尔，开发用于人工智能和机器学习的加速器。该公司成立于2016年，由Simon Knowles和Nigel Toon创立，以其智能处理单元（IPU）而闻名，这是一种大规模并行处理器，旨在将整个机器学习模型存储在片上内存中。2024年7月，Graphcore被软银集团以约5亿美元收购，此前该公司在由Nvidia和其他老牌企业主导的市场中面临商业挑战。

历史

Graphcore由Simon Knowles和Nigel Toon于2016年创立，两人均为半导体行业资深人士。Knowles此前曾共同创立ARM Holdings的衍生公司Element 14和芯片设计公司Icera，而Toon曾领导XMOS并在Altera担任高级职务。该公司旨在创造一种专为AI工作负载设计的新型处理器，与当时占主导地位的GPU路线有所不同。

2016年秋，Graphcore完成了首轮融资，由罗伯特·博世风险投资公司领投，三星电子、Amadeus Capital Partners、C4 Ventures、Draper Esprit、Foundation Capital和Pitango参投。这笔早期资金使公司得以扩大工程团队并加速IPU架构的开发。

2017年7月，Graphcore完成了由Atomico领投的B轮融资，数月后又获得了红杉资本5000万美元的追加投资。这笔资金使公司估值超过3亿美元，并为其首款芯片的流片提供了资金。

2018年12月，Graphcore完成了2亿美元的D轮融资，公司估值达到17亿美元，成为独角兽企业。该轮融资的投资方包括微软、三星电子和戴尔科技。这笔资金支持了其首批产品的商业发布和软件生态系统的扩展。

2019年11月13日，Graphcore宣布其C2 IPU卡可在微软Azure上预览，这标志着其在云部署方面的重要里程碑。与微软的合作使早期客户能够使用IPU驱动的实例进行AI研发。

2023年初，Meta Platforms收购了Graphcore的AI网络技术团队，多名工程师加入Meta的基础设施部门。此次收购是Meta构建自研数据中心芯片更广泛努力的一部分，但Graphcore保留了其核心IPU业务和剩余员工。

2024年7月，软银集团同意收购Graphcore，交易金额约为5亿美元。该交易需经过英国政府投资安全部门的审查，标志着Graphcore独立性的终结。软银的收购被视为其扩展AI芯片投资组合的战略举措，其投资组合中已包括ARM Holdings和Nvidia的股份。

产品

Graphcore的主要产品线是智能处理单元（IPU），这是一款为AI和机器学习工作负载从头设计的处理器。与针对图形优化后用于AI的传统GPU不同，IPU架构优先考虑并行处理和片上内存带宽。

2016年，Graphcore发布了Poplar软件栈，这是首个专为其IPU设计的基于图的工具链。Poplar使开发人员能够将机器学习模型映射到IPU的众多核心上，抽象化了并行编程的复杂性。

2017年7月，Graphcore推出了其首款芯片Colossus GC2，这是一款采用16纳米工艺的处理器，拥有1,216个核心，每个核心配备256 KB的处理器内内存。GC2封装在一款名为Graphcore C2的PCI Express卡上，该卡包含两颗GC2芯片，总共提供2,432个核心和512 MB的片上内存。C2卡设计用于插入标准服务器，与GPU类似，并支持TensorFlow和PyTorch等主流机器学习框架。

2020年7月，Graphcore推出了第二代处理器Colossus GC200，采用台积电的7纳米工艺制造。GC200拥有1,472个核心、900 MB的处理器内内存和590亿个晶体管，使其成为当时最大的芯片之一。GC200用于Mk2 IPU-POD系统，该系统可从单卡扩展到包含数千个IPU的大型集群。

2022年，Graphcore与台积电合作推出了Bow IPU，这是一款3D封装的GC200版本，将电源传输芯片与处理器芯片键合在一起。这种先进封装技术允许更高的时钟频率，同时降低功耗，从而提高了整体能效。

GC2和GC200均支持每个核心6线程，使GC2能够同时运行7,296个线程，GC200能够运行8,832个线程。IPU架构基于MIMD（多指令多数据）并行性，每个核心独立执行指令。与依赖共享内存层次结构的GPU不同，IPU使用分布式本地内存，每个核心拥有独立的内存块。这种设计消除了对单独缓存层次结构的需求，因为所有数据都驻留在片上内存中，从而降低了延迟和功耗。

IPU支持IEEE 754半精度（FP16）浮点运算，并采用随机舍入，这特别适合AI训练。它还以较低性能支持单精度（FP32）运算，以满足需要更高数值精度的应用。该处理器设计用于在片上内存中执行整个机器学习模型，避免了传统架构中频繁的片外数据传输瓶颈。

Graphcore的软件栈包括Poplar和PopART库，提供模型编译、优化和执行功能。公司还开发了PopDist（分布式训练框架）和PopSparse（稀疏矩阵运算库）。这些工具旨在帮助开发人员轻松地将现有模型移植到IPU上，并利用其独特的功能。

另见

• AI加速器
• 大规模并行处理器阵列
• 张量处理单元
• Cerebras
• Groq

参考文献

1. "Graphcore - 关于我们". Graphcore. 检索于2025-01-01.
2. "Graphcore以17亿美元估值融资2亿美元". TechCrunch. 2018-12-18.
3. "Meta收购Graphcore的AI网络技术团队". The Register. 2023-03-10.
4. "软银收购Graphcore". 金融时报. 2024-07-11.
5. "Graphcore发布Colossus GC200". AnandTech. 2020-07-15.
6. "Graphcore与台积电合作推出Bow IPU". Graphcore新闻稿. 2022-05-25.

外部链接

• 官方网站