End of Nvidia? Graphcore 개발 칩을 기반으로 그래프 컴퓨팅

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2018-12-23 23:30:23

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End of Nvidia? Graphcore 개발 칩을 기반으로 그래프 컴퓨팅 Source:

인공지능에 가장 중요(에서 모든 감각으로)기술의 우리의 시간입니다. 칩의 인공 지능의 가장 중요한 인프라에 대한 인공지능합니다. 에 따라 그러한 두 가정에 미치는 영향을 Graphcore 계획을 양산하는 세계에서 아무리 설명합니다. 하는 방법을 확장의 경계를 Moore 의 법의 출현으로푸? 무엇을 하드웨어 및 소프트웨어는 우리가 기다리고 있는가? 한 가지는 확실:Nvidia 두려워해야한다고 걱정합니다.

경우 행운이라고 할 수 있는 능력을 바로 이곳에,적절한 시간에 우리가 말할 수 있는 우리가 운이 좋은 사람입니다. Graphcore 인기있는 이름의 세계에서 칩 AI,오이 등장에서 레이더의 주요 기술 간행물니다. Publisher ZDnet 과 이야기를 할 수 있었다 창시자 Graphcore 기 전에 그들이 제시하는 최신 뉴스입니다.

Graphcore 당신이 알고하지 않은 경우,단지를 받은 또 다른$200 백만 자금 조달에서 BMW,마이크로소프트와 주요 금융 투자자에서 스케일링 가장 진보된 칩의 세계에서 AI 니다. Graphcore 은 이제 공식적으로는"유니콘"의 평가와 함께$1.7billion. 중 회사의 파트너 Dell,보쉬와 삼성합니다. 그것은 추측하기 어렵지 않은 무엇인 양조 뭔가 매우 큽니다. 하지만의 주문입니다.

학 뇌가 어떻게 작동하는 방법은 하나입니다. 뮬레이션에 칩에 다른

Graphcore 을 기반으로 브리스톨,영국에서 설립 되었으로 재향군인 반도체 산업의 Nigel 툰,CEO,Simon nolson,CTO 니다. 이전 툰고 활동했으로 같은 회사 Altera,Element14,Icera,는 총 가치에서 수십억 달러의합니다. Tong 수 있을 드릴 수 있습니다.손가락으로 튀김 반도체 산업은 그 어느 때보다 강력하기 전에 파괴,아래 실용적 독점의 수 있습니다.

Nvidia 주요 플레이어 분야에서의 AI,GPU 칩,그리고 그것을 개발하고 있습니다. 이 지역에있는 다른 선수,그러나 통다고 생각합니다 Nvidia 는 명확하고,일관된 전략과 효과적인 시장에 제품입니다. 여전히 구글에 투자 칩,툰는 Graphcore 선도적인 장점과 환상적인 기회와 함께 제국을 구축하는 칩이푸(지능형 프로세서는 단위). 예를 들어,그는 성공의 모바일 ARM 프로세서를 지원합니다.

의 원인을 이해하의 신뢰,신뢰의 파트너 및 투자자,우리는 이해할 필요가 무엇이 Graphcore 고 무엇을 경쟁사와 구별합니다. 과 인공 지능—가장 빠르게 성장하고 긴요한 기술입니다. 기계 학습은 기초의 인공지능에서의 하루에,매우 효과적인을 찾는 패턴 혹은 규칙성을 찾고,조합에 따라 적절한 알고리즘(모델)및 데이터(교육을 설정합니다.)

어떤 사람들은 인공지능에 의해 행렬의 곱셈니다. 하지만 이런 극단적인 문제는 사실 남아있다:가장 기계의 학습과 관련된 효과적인 데이터 작업을 확장합니다. 그 이유는 GPU 은 이렇게 좋은자의 기계 학습니다. 그 건물은 처음에 설계에 대한 그래픽 처리하지만,그것은 매우 효과적인 데이터에서 작업합니다.

What did Graphcore? 투자에서 완전히 새로운 건축입니다. 는 이유입 통 믿는다는 그녀는 이점을 다른 옵션이 있습니다. 툰는 경쟁을 효과적으로 내장 된 전문 칩(ASIC)잘 하는 특정 작업을 수학적으로 데이터의 최적화를 위한 특정 작업입니다. 그러나 내일의 작업에,이에 적합하지 않습니다.

에 대해 너무 특별한 무엇입 네이티브 아키텍처 Graphcore? 말 Graphcore 를 만듭니다 neuromorphic 칩 AI:CPU,에서 만든 이미지가 인간의 두뇌,뉴런 및 시냅스,아키텍처에 반영합니다. 그러나 놀스를 쫓아버린다.

"뇌는 좋은 예를 들어 컴퓨터를 위한 건축가가 이 새로운 대담한 노력 기계의 지능합니다. 하지만의 강점과 약점을 실리콘 매우 다르에서 전산의 속성을 촉촉한 토핑한다. 우리는 복사한 자연의 작품에서도 말고 항공기나 이동 또는 표면에서 엔진이기 때문에 우리의 기타 재료 엔지니어링합니다. 그것은 같은 컴퓨팅니다.

예를 들어,대부분의 신경망 컴퓨팅 프로젝트에의 호의 통신을 통해 전기에 대해 신속하게 충분한 답변을 두뇌니다. 그러나 기본적인 분석 효율성 에너지의 즉시는 결론은 전기 급증(두 개의 봉우리)는 두 시간보다 효율적 전송의 정보를 하나의 피크는,그래서 다음과 같은 두뇌되지 않습니다 좋은 생각이 아니다. 내 생각,건축가 컴퓨터를 추구해야하는 방법을 발견하는 뇌의 계산,그러나 그것은 말 그대로 복사본을 실리콘"니다.

속보 Moore 의 법칙을 능가하는 GPU

에너지 효율은 실제로 제한 요인을 위한 뉴로모픽 아키텍처 그러나 그것은 제한되지 않습니다. 에 대한 주석 Moore 의 법칙,Tun 그러므로 우리까지 모든 기대를 초과하고 우리는 아직도 10~20 년 진행의 재고가 있습니다. 하지만 그런 다음 우리는 몇 가지 기본적인 제한합니다.

통 생각,우리가 도달 가장 낮은 전압에서 사용할 수 있는 이러 칩입니다. 따라서,우리는 더 추가할 수 있습 트랜지스터하지만,그들에게 훨씬 더 빠르게 할 수 없습니다. "당신의 노트북에서 실행 2GHz,그것은 단지 더 코어 있습니다. 하지만 우리가 필요한 수천 개의 코어로 작동하는 기계 학습니다. 우리는 다른 건축 과정을 디자인하 칩는 다른 방법이다. 오래된 방법을 작동하지 않습니다"니다.

통했다 IPU 범CPU 기계 정보를 위해 특별히 디자인 기계 지능합니다. "의 장점 중 하나는 우리의 건축물에 적합하다는 것이다 많은 현대적인 접근법을 학습 기계 등과 같은 현지만,그것은 매우 최적화된 다른 컴퓨터 학습 방법과 같은 강화 학습,및 다른 사람입니다. 의 건축 IPU 할 수 있 미국을 능가하는 Gpu—결합하는 대규모 병렬성으로 1,000 개 이상 독립적인 프로세서 코어에 IPU 및 내장 메모리,그래서 전 모델에 배치할 수 있습 칩"니다.

하지만 어떻게푸와 비교할 수 있습 Nvidia GPU 에서 연습니까? 그는 최근 일부의 기계 테스트에서 학습하는 Nvidia 것으로 보인다. 그러나 언급했듯이 툰,데이터 구조에 대한 기계학습이 다르기 때문에,그들은 더 다차원하고 복잡합니다. 따라서,그들이 필요로하는 다르게 작동합니다. GPU 은 매우 강력하지만,반드시 작업에 효과적으로 이러한 데이터 구조입니다. 을 만들 수 있 10,100 배 빠른 모델이다.

그러나 그 속도는 모두,어떤 당신이 성공하는 데 필요한 이 게임에서습니다. Nvidia,예를 들어,데 성공했지만 때문에 강력한 의미합니다. 의 큰 부분은 소프트웨어입니다. 라이브러리를 허용하는 개발자를 추상적인 하드웨어 특성에 초점을 최적화하는 그들의 기계 학습 알고리즘,핵심 요소가 되었에서의 성공 회사입니다.

혁명 그래프가 시작

의 물론,당신은 이미 궁금해하기 시작했다 어떤 종류의 그래프. 어떤 종류의 구조,모델,형식주의 사용 Graphcore 을 나타내고 작업으로 이러한 그래프니까? 우리는 그들에게 전화 그래프는 지식까? 좋은 소식은 기다림이 길입니다.

"우리는 다만'em 계산합니다. 모든 기계 학습 모형은 최고의 표현 그래프—작동 방법 및 TensorFlow 니다. 다만 우리의 카운트에 의해 몇 배나 더 많은 복잡하기 때문에 우리가 동시에 여러 가지의 주문 크기를 일으로 그래프에서 우리의 칩,"툰니다.

통는 약속을 통해 시간 Graphcore 이 개발자가 전체에 액세스 IPU 오픈 소스의 최적화 라이브러리의 그래프 그래서 그들은 볼 수 있는 방법 Graphcore 응용 프로그램을 만듭니다..

Graphcore 은 이미 공급하는 생산 설비가 첫 번째 고객에게 초에 액세스합니다. 지금 Graphcore 판매하는 PCIe 카드를 ready-to-connect-서버 플랫폼이라는 C2IPU 프로세서입니다. 각 프로세서 두 개 IPU 니다. 회사는 또한 작업 Dell 유치에 법인 클라이언트와 클라우드는 클라이언트입니다.

제품에 널리 사용할 수 있습니다. 초기 초에 데이터 센터,클라우드 솔루션 및 주변 장치의 응용 프로그램를 수행하는 것이 가장 큰 특징 전산 자원처럼,자율적인 자동차습니다. 에 대한 소비자 장치 등의 휴대 전화 Graphcore 지 아직 집중합니다.

나는 생각을 우리는 혁명을 가지고 있는가? 자 토론에서 우리의

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태양 프로브

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