Компании Atos и Graphcore объявили о заключении партнёрского соглашения, целью которого является вывод на рынок решений для высокопроизводительных ИИ-вычислений. Речь идёт об интеграции платформы Atos ThinkAI с передовыми вычислительными системами Graphcore IPU-POD. Системы IPU-POD представлены в нескольких версиях, предназначенных для решения различных ИИ-задач. Производительность достигает 16 Пфлопс.

Напомним, что ThinkAI — это безопасное, комплексное, масштабируемое решение, которое позволяет организациям проектировать, разрабатывать и предоставлять высокопроизводительные приложения искусственного интеллекта. Ожидается, что сотрудничество будет выгодно обеим сторонам. Так, Graphcore сможет предложить свои продукты клиентам компании Atos, которая занимает одну из лидирующих позиций на европейском рынке высокопроизводительных вычислений.

Graphcore

Вместе с тем Atos сможет привлечь дополнительных заказчиков из таких отраслей, как финансы, телекоммуникации, здравоохранение и пр. Кроме того, планируется работа с национальными лабораториями и университетами. Одним из первых клиентов Atos и Graphcore в рамках партнёрства стал корейский технологический гигант NHN.

Производитель ИИ-чипов Graphcore провёл раунд финансирования серии E, в ходе которого собрал $222 млн инвестиций. Генеральный директор и соучредитель Graphcore Найджел Тун (Nigel Toon) сообщил ресурсу TechCrunch, что с учётом этого раунда компания получила в общей сложности $440 млн и оценивается в $2,77 млрд.

По его словам, полученные средства компания направит на решение нескольких ключевых задач. Во-первых, благодаря финансированию Graphcore продолжит работу над своей технологией, основанной на архитектуре IPU (Intelligence Processing Unit, интеллектуальный сопроцессор), которая конкурирует с чипами NVIDIA и Intel, тоже оптимизированными для приложений ИИ. Во-вторых, деньги также будут использованы для поддержки финансов Graphcore перед возможным первичным публичным размещением (IPO).

Graphcore

«У нас сильные позиции, чтобы удвоить ставки и быстро расти, а также воспользоваться открывающимися перед нами возможностями», — заявил Найджел Тун. Он отметил, что было бы «преждевременным» считать эту серию E как раунд «перед IPO» и добавил: «У нас достаточно денег, и это даёт нам возможность сделать следующий шаг», всё же намекая на такой вариант. По слухам, в последние недели компания рассматривает возможность проведения IPO не на родине (в Великобритании), а на бирже Nasdaq в США.

В июле Graphcore выпустила второе поколение своего флагманского чипа GC200 и основанную на нём систему IPU Machine M2000, которую компания описывает как первый ИИ-компьютер с одним петафлопсом вычислительной мощности «размером с коробку из-под пиццы».

Несмотря на все проблемы в полупроводниковой индустрии, технологии продолжают развиваться. Технологические нормы 7 нм уже давно не являются чудом, вовсю осваиваются и более тонкие нормы, например, 5 нм. А ведущий контрактный производитель, TSMC, штурмует следующую вершину — 3-нм техпроцесс. Одним из первых продуктов на базе этой технологии станет ИИ-платформа Graphcore с четырьмя IPU нового поколения.

Британская компания Graphcore разрабатывает специфические ускорители уже не первый год. В прошлом году она представила процессор IPU (Intelligence Processing Unit), интересный тем, что состоит не из ядер, а из так называемых тайлов, каждый из которых содержит вычислительное ядро и некоторое количество интегрированной памяти. В совокупности 1216 таких тайлов дают 300 Мбайт сверхбыстрой памяти с ПСП до 45 Тбайт/с, а между собой процессоры IPU общаются посредством IPU-Link на скорости 320 Гбайт/с.

Colossально: ИИ-сервер Graphcore с четырьмя IPU на борту

Компания позаботилась о программном сопровождении своего детища, снабдив его стеком Poplar, в котором предусмотрена интеграция с TensorFlow и Open Neural Network Exchange. Разработкой Graphcore заинтересовалась Microsoft, применившая IPU в сервисах Azure, причём совместное тестирование показало самые положительные результаты. Следующее поколение IPU, Colossus MK2, представленное летом этого года, оказалось сложнее NVIDIA A100 и получило уже 900 Мбайт сверхбыстрой памяти.

Машинное обучение, в основе которого лежит тренировка и использование нейронных сетей, само по себе требует процессоров с весьма высокой степенью параллелизма, а она, в свою очередь, автоматически означает огромное количество транзисторов — 59,4 млрд в случае Colossus MK2. Поэтому освоение новых, более тонких и экономичных техпроцессов является для этого класса микрочипов ключевой задачей, и Graphcore это понимает, заявляя о своём сотрудничестве с TSMC.

Тайловая архитектура Graphcore  Colossus MK2

В настоящее время TSMC готовит к началу «рискового» производства новый техпроцесс с нормами 3 нм, причём скорость внедрения такова, что первые продукты на его основе должны увидеть свет уже в 2021 году, а массовое производство будет развёрнуто во второй половине 2022 года. И одним из первых продуктов на базе 3-нм технологических норм станет новый вариант IPU за авторством Graphcore, известный сейчас как N3. Судя по всему, использовать 5 нм британский разработчик не собирается.

В планах компании явно указано использование 3-нм техпроцесса

В настоящее время чипы Colossus MK2 производятся с использованием техпроцесса 7 нм (TSMC N7). Они включают в себя 1472 тайла и способны одновременно выполнять 8832 потока. В режиме тренировки нейросетей с использованием вычислений FP16 это даёт 250 Тфлопс, но существует удобное решение мощностью 1 Пфлопс — это специальный 1U-сервер Graphcore, в нём четыре IPU дополнены 450 Гбайт внешней памяти. Доступны также платы расширения PCI Express c чипами IPU на борту.

Дела у Graphcore идут неплохо, её технология оказалась востребованной и среди инвесторов числятся Microsoft, BMW, DeepMind и ряд других компаний, разрабатывающих и внедряющих комплексы машинного обучения. Разработка 3-нм чипа ещё более упрочнит позиции этого разработчика. Более тонкие техпроцессы существенно увеличивают стоимость разработки, но финансовые резервы у Graphcore пока есть; при этом не и исключён вариант более тесного сотрудничества, при котором часть стоимости разработки возьмёт на себя TSMC.

Компания Graphcore объявила о дальнейшем расширении сотрудничества с Microsoft. Речь идёт о внедрении разработанного этими компаниями интеллектуального сопроцессора (IPU, Intelligence Processing Unit) и использовании его в серверах облачного сервиса Microsoft Azure.

Проведённое партнёрами совместное тестирование образца сервера, укомплектованного восемью акселераторами на базе пары чипов Graphcore C2, показало впечатляющие результаты.

При использовании языковой модели BERT для предварительного обучения нейросетей в течение 56 часов производительность машины с ускорителями Graphcore оказалась в три раза выше в сравнении с обычной системой. Также наблюдалось улучшение латентности. Ускорение обработки естественных языков очень важно для Microsoft, что неудивительно, учитывая растущую популярность облачных платформ и разного рода голосовых и языковых сервисов.

Graphcore позиционирует свою разработку в качестве конкурента GPU, заявляя о 100-кратном превосходстве чипа C2 над классическими графическими процессорами в ряде специфических задач. Помимо самого процессора, компания разработала и специальную шину IPU-Link, позволяющую нескольким платам-ускорителям общаться друг с другом без задержек.

Уже существует договорённость c Dell Technologies и система DSS8440, оснащённая ускорителями Graphcore будет демонстрироваться на конференции SC19.

Архитектура у Graphcore C2 достаточно любопытная. Он содержит 1216 так называемых тайлов, каждый из которых, в свою очередь, состоит из вычислительного ядра и небольшого количества памяти (In-Processor Memory). Этой памяти немного, всего 300 Мбайт на весь чип, но совокупная скорость работы с ней составляет 45 Тбайт/с.

Всего процессор может выполнять 7296 потоков кода параллельно. Скорость работы межпроцессорной шины IPU-Link ‒ 320 Гбайт/с.

Компания разработала для своего детища и соответствующий программный стек ‒ Poplar, который легко интегрируется с такими популярными средствами разработки, как TensorFlow или Open Neural Network Exchange (ONNX). В ближайшее время планируется также внедрение начальной поддержки PyTorch, а полная поддержка ожидается уже в начале 2020 года.