专为AI设计的处理器：IPU
对于一个初创企业来说，能够获得如此多的资本的青睐，相信它一定有十分突出的特点，才能让其在众多企业中脱颖而出。对于Graphcore来说，IPU便是它的杀手锏。
智能处理器单元（IPU）硬件和相应的“Poplar”软件是Graphcore的知名技术，该软件是专门针对 AI 应用程序所需要的密集型计算而设计的。
在AI加速器市场，GPU俨然成为领导者。如果只是要做基本的前馈卷积神经网络，GPU是很不错的解决方案，但随着网络变得越来越复杂，人们需要全新的解决方案，或许这也是为何需要用ASIC和FPGA的原因。
随着深度学习技术的不断发展，使用GPU可能会阻碍创新的思路，因为递归神经网络和其他种类结构，例如强化学习，不能很妥善地映像在GPU上。研究领域因为缺乏够好的硬件平台而受到限制，这也是为什么Graphcore要将IPU推向市场的原因。
Graphcore推出的16纳米 “Colossus”IPU，一片就包含240亿个晶体管，超过1200个低精度浮点运算核心以及所有机器学习所需的控制操作和超越函数，125 teraFLOPS算力。每个核心可以跑至多6个线程，所以针对一个4U架子（8张C2 PCIe卡，每个C2卡包含两个IPU），就能有10万个独立线程并行。Graphcore宣称，其数据处理和处理架构，在效率方面至多可以达到现如今性能最强的GPU的100倍。
IPU 是专门为 AI 设计的处理器，它拥有强大的并行处理能力，建立了快速训练模型，并实现了实时操控，这使得Graphcore能够在自然语言处理方面取得重大的进展，这也是 IPU 处理器区别于其他处理器的一个重要因素。
写在最后
2018年11月，Graphcore的IPU产品已经开始向Dell出货，面向的是数据中心设备，每台Dell－Graphcore IPU设备插8张C2卡，实现超过2 petaFLOPS算力。
2019年11月，Graphcore宣布与微软的具体合作内容，并正式发布Microsoft Azure上Graphcore智能处理单元（IPU）的预览版。这对Graphcore而言是具有里程碑意义的时刻，证明了其IPU硬件和Poplar软件栈的成熟性。
BMW的投资人设想Graphcore的芯片或许还能应用到汽车上，这些都会成为Graphcore的未来市场。
就目前来看，在AI芯片这样一个新兴市场上，不仅初创企业之间在博弈，加入这一战场的企业也越来越多，谷歌、特斯拉花钱为自己造AI芯片，英特尔和英伟达这些传统巨头现在也都在专用AI芯片领域发力。不得不说，Graphcore拥有得天独厚的优势和具备惊人的成长速度，已成为该市场上的领先者。
