Se utiliza mucho la tecnología de inteligencia artificial para ayudarnos a dar grandes pasos adelante para resolver desafíos complejos, ya sean avances médicos, construir una mejor seguridad cibernética o crear mejores sistemas de navegación para automóviles y otros objetos en movimiento. Pero cuanto más avanzada es la aplicación, mayor es la necesidad de hardware que pueda manejar los cálculos y el procesamiento; y eso significa que la carrera está en marcha para un procesamiento cada vez más potente. Ahora, la startup del Reino Unido Graphcore está anunciando su última contribución a ese esfuerzo.
Hoy, anuncia un nuevo chip, el GC200, y una nueva máquina IPU que funciona con él, el M2000, que Graphcore dice que es la primera computadora con inteligencia artificial en lograr un petaflop de potencia de procesamiento “en el tamaño de una caja de pizza”.
Graphcore dice que no hay planes para que el GC200 se venda por separado, y solo vendrá en el M2000. El CEO y cofundador Nigel Toon dijo que el M2000 ahora se está enviando a clientes de acceso temprano y estará más ampliamente disponible a fines de este año para clientes en aplicaciones en áreas como servicios financieros, atención médica, tecnología y más, “donde sea que se use IA . “
Toon señala que esta es la segunda generación del hardware de Graphcore que se lanzará, y es la primera en menos de dos años.
La máquina IPU utiliza cuatro de los chips de IPn GC200 de 7 nm, y el GC200 presenta 59.4 mil millones de transistores en cada chip. Potencialmente, Graphcore dice que se pueden conectar hasta 64,000 IPU para crear un vasto procesador paralelo de hasta 16 exaflops de potencia informática y petabytes de memoria para admitir modelos con billones de parámetros. La idea es que se pueden ampliar según sea necesario.
Los movimientos llegan en un momento clave tanto para Graphcore como para la industria del hardware de IA. El advenedizo británico compite contra los leviatanes en el mundo de los procesadores, como Nvidia e Intel: Graphcore recaudó otros $ 150 millones en mayo a una valoración de casi $ 2 mil millones para competir contra ellos, y Toon dice que los $ 450 millones que ha recaudado hasta ahora son suficientes para ahora, con clientes como Microsoft y otros que ya están en sus libros, pero también una gran cantidad de otras compañías que construyen chips de inteligencia artificial. Y fue solo en mayo que Nvidia presentó su propio chip más reciente, el A100, su primera GPU basada en Ampere que promete 5 petaflops de rendimiento.
Graphcore y su líder Toon, quien, con su cofundador Simon Knowles había vendido una startup anterior llamada Icera a Nvidia, argumentan que su enfoque de IPU es más eficiente y avanzado que la ruta de GPU que está tomando Nvidia.
“Estamos tratando de crear productos que sean fáciles de poner en su infraestructura informática existente”, dijo. “Significa que puede escalar hasta miles de procesadores de IPU”. Y, agregó, eso significa que el costo de propiedad puede ser 10-20 veces menor para el enfoque de IPU, lo que a su vez se traduce en una toma más rápida del hardware.
Toon dice que mientras otros fabricantes de chips continúan trabajando en una serie de otras aplicaciones de procesamiento en paralelo con la IA, por ejemplo, para dispositivos móviles o chips cuánticos, Graphcore se mantiene firmemente enfocado en las aplicaciones de IA, lo que, según él, sigue siendo una “gran oportunidad para nosotros para hacer crecer nuestro negocio y agregar más clientes “.
“Estamos 100% enfocados en procesadores de silicio para IA y en la construcción de sistemas que puedan conectarse a centros existentes. ¿Por qué querríamos construir CPU o GPU si ya funcionan bien? Esta es solo una caja de herramientas diferente “. Dijo que cree que será una ventana de 10 a 15 años antes de que aparezca la computación cuántica o molecular, una trayectoria que podría plantear muchos desafíos para las nuevas empresas más pequeñas que intentan construir en esa área contra los grandes como IBM.
Toon señaló que la IA se encuentra entre las tendencias que la pandemia COVID-19 ha acelerado, no solo en torno a las muchas aplicaciones que se persiguen en torno a la crisis de salud y la lucha contra el virus en sí, sino también en el trabajo y la mejora de los procesos para otros servicios resultantes de eso.
“Probablemente quemaremos $ 100 millones más invirtiendo en tecnología y personas”, señaló Toon, la compañía ahora tiene 450 empleados, “pero nuestros ingresos también están aumentando, y los $ 300 millones en efectivo que tenemos hoy deberían ser suficientes para llegar a nosotros”. un negocio rápido y rentable “.
Source link