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    1. 侵權投訴

      彪悍的Graphcore第二代IPU!加速落地超大規模數據中心、金融、醫療健康等領域

      芯鏈 ? 2020-08-13 14:50 ? 次閱讀

      電子發燒友網報道(文/黃晶晶)一家來自于英國的AI初創公司Graphcore,成立一年多時間里,融資超過4.5億美金,金融投資者包括紅杉資本、歐洲Atomico、以色列Pitango等,戰略投資者包括寶馬、Bosch、戴爾、微軟、三星等,受到資本的熱烈追捧。
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      最近,Graphcore發布第二代IPU芯片以及基于第二代IPU處理器的一系列的產品,性能對標市面上的主流產品。據了解,Graphcore IPU采用大規模并行同構眾核架構,其IPU Core是一個SMT多線程處理器,可以同時跑6個線程,類似多線程CPU,它與GPU的SIMD/SMIT架構不同。Graphcore IPU大量采用片上存儲SRAM,沒有外部DRAM。另外還采用了IPU-Fabric進行片間互聯。Graphcore第二代IPU芯片在SRAM存儲容量、計算吞吐量以及通信方面又有了大幅提升。
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      Graphcore?第二代IPU三大顛覆性技術

      Graphcore第二代IPU芯片Colossus Mk2 GC200采用臺積電7nm工藝。在計算、數據與通信方面實現了技術突破。無論與公司第一代IPU還是目前市面上主流的GPU相比,其性能表現突出。Graphcore高級副總裁、中國區總經理盧濤進行了詳細解析。
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      計算
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      Colossus Mk2 GC200處理器是目前世界上最復雜的單一處理器,基于臺積電7納米的技術,集成將近600億個晶體管,擁有250TFlops AI-Float的算力和900MB的處理器內存儲。處理器內核從上一代的1217提升到1472個獨立的處理器內核,這樣一個處理器有將近9000個單獨的并行線程。相對于第一代產品,其系統級的性能提升了8倍以上。
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      同時In-Processor-Memory從上一代的300MB提升到900MB。每個IPU的Memory帶寬是47.5TB/s。還包含了IPU-Exchange以及PCI Gen4跟主機交互的一個接口;另外有IPU-Links 320GB/s的芯片到芯片的互聯。
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      數據
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      IPU Exchange Memory是一個交換式存儲的概念。如果跟英偉達當前使用HBM技術的產品比較,Graphcore在M2000每個IPU-Machine里面通過IPU-Exchange-Memory技術,提供了將近超過100倍的帶寬以及大約10倍的容量,這對于很多復雜的AI模型算法是非常有幫助的。
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      通信
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      此次,Graphcore專門為AI橫向擴展設計了一個IPU-Fabric的結構。IPU-Fabric可以做到2.8Tbps超低延時,同時最多可以支持64000個IPU之間的橫向擴展。同時IPU-Fabric支持AI運算的集合通信或者all-reduce的操作,這也是Fabric的技術特性。
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      目前Graphcore有三種產品形態:一是IPU-Machine。二是IPU服務器,目前Graphcore已經在全球范圍內完成了浪潮和戴爾IPU服務器的產品適配。三是大規模橫向擴展的IPU-POD系統級產品。
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      IPU-Machine?M2000是一個1U結構的即插即用的計算刀片,集成4個IPU Mk2?GC200處理器,總共有1PFlops16.16的算力,和近6000個處理器的核心,以及超過35000個并行的線程,In-Processor Memory達到了3.6GB,Exchange Memory有450GB,以及2.8Tbps?IPU-Fabric超低延時通信。非常易于部署,IPU-M2000可以滿足當前最苛刻的一些機器智能的工作負載。當前建議零售價是32,450美金。
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      IPU-M2000擁有多種配置形態,M2000是我們在構建超大規模的、彈性的AI計算集群中間的一個基本單元,可以從1個到4個、8個,到64個,最多可以到64000個,自由組合計算規模。
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      用于超算規模的IPU-POD,IPU-POD64是IPU-POD的一個基本組件,IPU-POD64總共支持了16個IPU-M2000,可以根據不同的工作負載進行不同的配置。另外,目前支持的2D-Torus拓撲,最大化IPU-Link的帶寬,全縮減(all-reduce)的效率比網狀拓撲的要快兩倍,這樣一個架構可以擴展到64000個GC200的IPU。
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      由于把AI的計算跟邏輯的控制進行了解耦,因此非常易于部署,網絡延時非常低,能夠支持大型的算法模型,以及安全的多用戶使用,
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      按64000個IPU集群計算,總共能提供16個EFlops FP16的算力,盧濤表示,日本前一陣發布的超算實現0.5 EFlops算力。而我們基于64000個IPU總共可以組建16個EFlops算力,這個是非常驚人的算力。
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      性能PK

      IPU Mk2與Mk1進行對比,計算達到了兩倍以上的吞吐量峰值能力;數據方面,六倍以上的處理器內的有效存儲,超過了446GB的 IPU-Machine流存儲;通信方面,加入了基于大規模橫向擴展的IPU-Fabric的技術。
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      處理器內存儲從300MB到900MB,看起來是三倍的提升,但是片內存儲分為兩部分,程序占用的存儲空間以及供模型的激活、權重的存儲空間。因為對于程序代碼空間的占用情況在Mk1和Mk2是同樣的,這樣供算法模型可用的權重和激活容量有6倍以上的有效存儲。
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      Mk2與Mk1系統級的對比中,配備有IPU-Link的8個C2 PCIe的?IPU服務器和Mk2配備有IPU-Fabric的8個IPU-M2000比較,在三個比較典型的應用場景,在BERT-Large訓練,MK2有9.3倍性能的提升。BERT三層推理,實現8. 5倍的性能提升。EfficientNet-B3這類計算機視覺應用模型,有7.4 倍的性能提升。
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      8個M2000與基于英偉達DGX-A100的整機(8個A100)對比中,后者FP32的計算能力是156TFlops,而8個M2000做到了2PFlops的算力,大約12倍的FP32性能的提升。對于AI計算,在GPU的平臺上是2.5PFlops,在M2000的平臺上是8PFlops,大約有三倍的提升。針對AI存儲部分,相對后者320GB,前面有3.6TB的存儲,將近10倍的提升。另外,從系統架構來說,花199K美金買到最新的GPU的算力和存儲空間,對于Graphcore的平臺,可能會花259k美金就能買到12倍的運算能力和10倍的存儲空間。

      軟件與平臺生態

      對于AI的落地應用,軟件生態可能比硬件更重要。Graphcore在提供高性能IPU芯片的同時,也在加速軟件和平臺生態的建設。
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      Graphcore 中國區技術應用總負責人羅旭介紹了Poplar軟件的最新版本特性。Poplar包括PopART和PopLibs,PopLibs相當于SDK,PopART相當于run time,通過PopART和PopLibs,連接到Poplar的compute graph,再通過graph compiler,相當于在整個處理器軟件跟硬件結合最緊密的地方轉成一個計算圖,然后把這個計算圖加載到對應的硬件,也就是IPU-Machine。
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      Poplar支持的算法框架包括PyTorch、TensorFlow、ONNX,mxnet,以及前段時間百度發布的PaddlePaddle。同一套軟件可以實現推理和訓練。
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      最新發布的SDK 1.2主要特性在于,與比較先進的機器學習框架做更好的集成;進一步開放低級別的API,上層的算法提供一個低層次的API接口,針對網絡的性能做一些特定的調優;增加框架支持,包括對PyTorch和Keras的支持。另外卷積庫和稀疏庫。PopART方面,可以做到多機的數據并行訓練。
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      羅旭還談到,我們把Exchange Memory也做了一些開放,包括API以及它的管理功能的開放。應用開發者可以基于Exchange Memory對模型的性能做極大程度的調優。


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      針對數據中心目前主流的操作系統ubuntu、RedHat、CentOS,現在Poplar SDK、drivers、工具鏈等也是完全支持的。


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      7月6號,PopLibs在GitHub上開源。用戶可以直接在GitHub上去搜索Graphcore下載對應鏈接。
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      Graphcore 在中國的首款IPU 開發者云部署在金山云之上,這里面使用了三種IPU產品,IPU-POD64,浪潮的IPU服務器NF5568M5,以及戴爾的IPU服務器DSS8440,目前這個是面向商業用戶進行評測以及面向高校研究機構,甚至個人開發者能夠提供免費的試用。
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      對于商業用戶來說,通常為三周或者按需適度延長,可以通用IPU極大優化現有模型,產品較競爭對手更早實現產品化和市場化。對大學、研究機構和個人研究者,可以提供6個月的免費訪問,直至完成研究項目并發表結果。

      IPU與GPU不是競爭關系

      盧濤認為,IPU是面向未來的另一大計算平臺,它與CPU、GPU不是競爭的關系,有交叉有不同。當前AI主流計算平臺仍是CPU和GPU,甚至一些算法也是基于GPU發展而來。Graphcore的愿景是畫第三個圓,我們認為CPU與GPU并沒有從根本意義上解決AI的問題。AI是一個面向計算圖的計算任務,跟CPU的標量計算以及GPU的矢量計算都不同。
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      從此,CPU、GPU、IPU有重疊相交的部分,必然會在某些領域進行競爭。例如,目前在NLP、CV這兩個領域的競爭會有一段膠著時期。但是未來會有更多IPU獨擋一面的應用,有待我們進行挖掘。
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      到2025年,中東的物聯網收入預計將以超過15%的復合年增長率增長。此外,該地區已開始采用5G網絡,....
      的頭像 我快閉嘴 發表于 09-08 10:43 ? 395次 閱讀
      到2025年,中東的物聯網收入預計將超過15%的復合年增長率增長

      為什么微軟將服務器放在海底作為互聯網的第三次革命?

      為什么微軟將服務器放在海底作為互聯網的第三次革命,云計算逐漸成為了信息技術發展的戰略重點,它集合了眾....
      的頭像 如意 發表于 09-08 10:30 ? 220次 閱讀
      為什么微軟將服務器放在海底作為互聯網的第三次革命?

      傳統數據中心建設仍存在諸多問題?

      傳統數據中心建設從立項到投入使用,整個周期通常需要至少1年時間,并且受制于技術和環境因素,建設完成后....
      的頭像 我快閉嘴 發表于 09-07 17:41 ? 520次 閱讀
      傳統數據中心建設仍存在諸多問題?

      數據中心正迎來發展新契機,預計到2022年市場規模將突破萬億元

      在“新基建”的推動下,數據中心正迎來發展新契機。據不完全統計,今年下半年以來,已有福建、浙江、云南等....
      的頭像 牽手一起夢 發表于 09-07 16:25 ? 546次 閱讀
      數據中心正迎來發展新契機,預計到2022年市場規模將突破萬億元

      寧波能源大數據中心助力國家北斗網絡布局

      近日,國網寧波供電公司完成110千伏鳧溪變、江中變電站的電力北斗基站建設站址踏勘工作,計劃今年10月....
      的頭像 lhl545545 發表于 09-07 16:23 ? 413次 閱讀
      寧波能源大數據中心助力國家北斗網絡布局

      華為數據中心能源將開啟下一代智能數據中心

      爆發式增長的數據、無處不在的計算和無所不及的智能,預示著我們正處于技術爆炸式創新的前夜。華為數字能源....
      的頭像 lhl545545 發表于 09-07 14:23 ? 319次 閱讀
      華為數據中心能源將開啟下一代智能數據中心

      安徽省設立了長三角“一網通辦”線下專窗

      近年來,安徽省緊緊圍繞科技創新,依托長三角一體化戰略,加快培育布局一批未來產業,培育一批具有國際競爭....
      的頭像 lhl545545 發表于 09-06 09:54 ? 489次 閱讀
      安徽省設立了長三角“一網通辦”線下專窗

      大數據需要多層存儲策略 西部數據先進技術賦能應對冷數據存儲

      我們的世界正在快速、全面的進入數字化,數據的爆發態勢已經持續數年并仍將持續。根據IDC的預測,到20....
      的頭像 電子觀察說 發表于 09-04 18:16 ? 921次 閱讀
      大數據需要多層存儲策略 西部數據先進技術賦能應對冷數據存儲

      分享總結2019年中國SDN現狀,數據中心成主要市場

      SDN(Software Defined Network,軟件定義網絡)是一種新型網絡創新架構,是網....
      的頭像 如意 發表于 09-04 15:11 ? 222次 閱讀
      分享總結2019年中國SDN現狀,數據中心成主要市場

      Varta公司承諾用100%的可再生能源來支持蘋果數據中心運營

      硅谷科技公司正在轉向再生能源,以減少溫室氣體排放和全球氣候暖化,蘋果則是其中比較積極的一家。據媒體最....
      的頭像 我快閉嘴 發表于 09-04 11:48 ? 751次 閱讀
      Varta公司承諾用100%的可再生能源來支持蘋果數據中心運營

      專家:長三角數據中心產業帶雛形已現,輕資產模式加速規模提升

      同時,張雪麗對長三角數據中心建設提出建議,建議長三角各省市以“新模式、新應用、新體系”為原則,協同建....
      的頭像 我快閉嘴 發表于 09-04 09:08 ? 394次 閱讀
      專家:長三角數據中心產業帶雛形已現,輕資產模式加速規模提升

      前7月新興業務同比增超20%,新基建在持續發力

      此外,積極發展大數據、云計算、人工智能等新興業務,1—7月共完成固定增值業務收入1031億元,同比增....
      的頭像 牽手一起夢 發表于 09-03 15:22 ? 197次 閱讀
      前7月新興業務同比增超20%,新基建在持續發力

      【大聯大世平Intel?神經計算棒NCS2試用體驗】模型優化器的配置流程

      模型優化器的使用在前一篇的測試中介紹了使用模型優化器進行測試的步驟,但是要使用模型優化器對訓練出的模型進行處理還有一些步...
      發表于 08-12 16:49 ? 101次 閱讀
      【大聯大世平Intel?神經計算棒NCS2試用體驗】模型優化器的配置流程

      未來數據中心與光模塊發展假設

      國內數據中心的發展經歷了由運營商主導的以通信機樓為主的分散、小規?;l展階段,逐步向市場驅動的規?;?、標準化、高密度、綠...
      發表于 08-07 10:27 ? 101次 閱讀
      未來數據中心與光模塊發展假設

      數據中心光互聯解決方案

        數據中心光互聯解決方案  隨著數據中心在全球的大規模部署,數據中心對于100Gbps模塊的需求時代已經到了,而對于10G/40G...
      發表于 07-03 10:36 ? 147次 閱讀
      數據中心光互聯解決方案

      云知聲打磨四年的AI芯片出爐

      云知聲打磨四年的AI芯片出爐,中國造芯勢力群起...
      發表于 05-05 09:11 ? 191次 閱讀
      云知聲打磨四年的AI芯片出爐

      數據揭秘你不知道的阿里巴巴數據中心

      Alibaba Cluster Data 開源:270GB 數據揭秘你不知道的阿里巴巴數據中心...
      發表于 04-30 09:37 ? 317次 閱讀
      數據揭秘你不知道的阿里巴巴數據中心

      AI芯片熱潮和架構創新有什么作用

      魏少軍談AI芯片熱潮和架構創新 透露清華Thinker芯片將獨立融資...
      發表于 04-23 14:59 ? 116次 閱讀
      AI芯片熱潮和架構創新有什么作用

      2020第十二屆北京國際數據中心技術設備展覽會

      2020第十二屆北京國際數據中心技術設備展覽會 2020 the 12th beijing international data center technology equipment exhibit...
      發表于 01-03 10:28 ? 498次 閱讀
      2020第十二屆北京國際數據中心技術設備展覽會

      29頁PPT,詳細介紹Ouroboros的語音AI芯片

      阿里達摩院發布一款名為Ouroboros的語音AI芯片。 據官方表示,這款芯片是業界首款專門用于語音合成算法的AI芯片,它基于F...
      發表于 10-16 16:32 ? 696次 閱讀
      29頁PPT,詳細介紹Ouroboros的語音AI芯片

      如何在降低TCO的同時提高數據中心性能?

      對于各種不同的數據中心工作負載,FPGA 可以顯著提高性能,最大程度減少附加功耗并降低總體擁有成本 (TCO)。 ...
      發表于 10-10 07:46 ? 376次 閱讀
      如何在降低TCO的同時提高數據中心性能?

      AI芯片公司該如何在激烈的競爭中生存?

      芯片驅動著每一次的科技革命,與此同時,新的時代也將給芯片行業帶來新的增長點。如今,AI熱潮正在推動AI芯片市場快速增長。...
      發表于 09-16 10:36 ? 386次 閱讀
      AI芯片公司該如何在激烈的競爭中生存?
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