结束的选吗？ Graphcore已经开发出芯片的基础上计算的曲线图
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<人工智能是最关键的(在所有的感官)的技术为我们的时间。 芯片人工智能的最关键的基础设施的人工智能。 基于这两个假设，产生的影响Graphcore计划的质量产生世界上，违抗的描述。 如何扩大边界的穆尔法律，随着议会联盟吗？ 是什么硬件和软件，我们正在等待吗？ 一件事是肯定的：更应该害怕和担心。
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<如果运气可以称为能力是在正确的位置在适当的时间，我们可以说，我们是幸运的。 Graphcore是一个受欢迎的名称在世界上的AI芯片，早已出现在雷达的主要科技出版物。 发行ZDnet是能够帮你的创始人Graphcore之前，他们提出的最新消息。
<更是一个重要的领域大赦国际，由于其GPU芯片，这是发展中国家。 在这个区域还有其他的球员，但童认为，只有从选是一个明确、一致的战略和有效的产品在市场上。 还是谷歌，其投资的AI芯片，但是卡通争辩说，Graphcore是一个领先的优势和一个绝佳的机会，以建立一个帝国的筹码各国议会联盟(智能处理单元)。 作为一个例子，他列举了成功的手臂处理器。
<理解他的信任，信任的合作伙伴和投资者，我们需要了解是什么让Graphcore什么区别于其竞争对手。 以及人工智能的增长最为迅速的和关键技术。 机械学习的基础，也是人工智能在我们的天，是非常有效的，在寻找模式和规律性，而是根据组合的适当的算法(模型)和数据(培训组).
<有些人叫的人工智能通过矩阵乘法运算。 虽然这种极端的陈述是有问题的，事实仍然是：大多数的学习机相关的有效操作的数据规模。 这就是为什么GPU是那么好的机学习。 他们的结构，最初是设计图形处理，但这证明是极为有效和数据的操作。
<什么Graphcore? 投资于一个全新的架构。 这就是为什么唐认为，她拥有的优势超过其它的选择。 图恩指出，竞争的有效建立专门的筹码(ASIC)，做好与某些数学运算的数据的优化用于某些任务。 但是明天的工作量，这是不合适的。
<有什么特别有关机构Graphcore? 说Graphcore创建一个神经形态芯片艾：CPU的形象创造的人类的大脑，其神经和神经突触，反映在建筑中。 但是诺尔斯驱散了这个观点：
<"的大脑是一个很好的例子计算机建筑师在这一新的大胆努力的机的情报。 但长处和弱点的硅是非常不同的计算性质的湿润浇头。 我们复制的作品的性质，既不在飞机上也不在运动或表面上的引擎，因为我们的其他工程材料。 这是同计算的。
<例如，大多数的神经形态计算的项目有利于通过电脉冲的大脑。 但基本分析的效率的能立即得出结论，电涌(两个峰值)的两倍的效率低于发送的信息的一个单一的高峰，所以下面的大脑不会是一个好主意。 我认为，计算机建筑师必须寻求如何发现大脑的计算，但不应该逐字复制在硅".
<该产品将被广泛提供下一年。 最初的重点将是数据中心、云的解决方案和一些周围的应用程序需要大量的计算资源，如自治的汽车。 对消费者的设备，例如移动电话Graphcore尚未重点。
<我认为我们有革命吗？ 让我们讨论在我们<强>
学习如何大脑的工作是一回事。 来模拟片的其他
破Moore的法律，超过了GPU
<能源效率是事实上的限制因素神经形态结构，但它是没有限制。 在谈到对摩尔定律，Tun说，我们远远超出了所有期望，我们仍然有10-20年取得的进展的股票。 但后来我们达到一些基本的限制。 <塘认为，我们已经达到最低的电压可用于这样的筹码。 因此，我们可以加入更多的晶体管，但他们的速度远远不能。 "你的笔记本电脑上运行至2千兆赫，这只是更多的核心。 但是，我们需要成千上万的核心工作的有机学习。 我们需要一个不同的建筑过程来设计的芯片的其他方式。 旧的方法不会的工作"。 <童说，议会联盟是一个普遍的CPU机的情报，专门设计的机器情报。 "其中一个优点，我们的架构，它适用于许多现代方法的机学习，例如有线电视新闻网，但这是高度优化的其他机学习等方法增强学习，和其他人。 该建筑的议会联盟可以让我们超越Gpu—它结合了大量并行有1 000多名独立的处理器，芯上，议会联盟与建立在记忆，所以整个模型可以放在一个芯片"。 <但如何议会联盟可以与更GPU在实践中？ 他最近公布的一些试验机学习，在其独似乎已经赢了。 但是，如通过图恩，数据结构，用于机学习是不同的，因为它们更多方面和复杂的。 因此，他们需要的工作方式不同。 GPU是非常强大，但不一定有效的工作与这些数据的结构。 你可创造10,100倍的速度模型。 <然而，速度是不是一切，什么你需要在这场比赛中取得成功。 选，例如，成功不仅仅因为其强大的GPU。 一个大的一部分，其成功在于该软件。 库，使开发者抽象，从硬件的特殊性，并专注于优化他们的学习机算法，已成为一个关键要素成功的公司。革命的曲线图，是有关开始
<当然，你已经开始想知道什么样的图表。 什么样的结构、模式和形式使用Graphcore代表和工作与这些图? 我们可以称他们图的知识吗？ 好消息是，等待已久。 <"我们只是叫他们计算的图表。 所有计算机学习模式是最好的表示在图表—它是如何工作和TensorFlow的。 只是我们计数的几个数量级更为复杂，因为我们已经并发过几个数量级的工作图表，在我们的筹码，说："图恩. <童的承诺，随着时间的推移Graphcore将得到开发人员充分访问各国议会联盟开放源码给他们的优化了图书馆的图表，使他们可以看到如何Graphcore创建的应用..建议
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