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[导读]10 月 31 日,英国人工智能芯片硬件设计初创公司 Graphcore 宣布获得一笔 3,000 万美元的 A 轮融资,希望能帮助他们对抗像英特尔和英伟达这样的芯片制造巨头。据悉,该公司

10 月 31 日,英国人工智能芯片硬件设计初创公司 Graphcore 宣布获得一笔 3,000 万美元的 A 轮融资,希望能帮助他们对抗像英特尔和英伟达这样的芯片制造巨头。

据悉,该公司计划在 2 日推出其智能芯片,这款芯片的应用范围十分广泛,包括无人驾驶卡车、云端计算、处理机器学习技术等。事实上,有了高性能芯片的支持,就能利用大数据来训练人工智能系统。据 Graphcore 公司透露,他们的处理器比市场上现有解决方案好一百倍,不仅能够快速支持人工智能系统学习,而且能耗也不高。

我们知道,现在很多机器学习应用使用的都是 GPU 芯片,但在 Graphcore 公司首席CEO Nigel Toon 看来,这种芯片并不适合未来人工智能技术的发展。他在接受美国全国广播公司财经频道采访时表示:

GPU 芯片是基于运行完全描述演算法的程序来开发的,但机器学习是不同的,你需要使用数据去训练系统,然后也需要支持不同类型的计算。

 


(上图:今年九月十三日,Uber 无人驾驶汽车试运行模式在匹斯堡Uber 高科技中心展示)

事实上,Graphcore 公司所研发的芯片,叫做智能处理芯片(IPU),预计会在明年正式投放市场。

本轮融资的领投方是罗伯特博世风投和三星公司,参投方包括 Amadeus Capital Partners、C4 Ventures、Draper Esprit、Foundation Capital 以及 Pitango Venture Capital 5 家风投公司。

在过去的两年时间里,Graphcore 公司一直在“低调”自主研发芯片技术,Toon 表示,他们的技术可以帮助数据中心大幅降低营运成本,同时提高工作效率。他以一家社交媒体公司为例,这家公司通常会在每天某个时间段迎来用户访问高峰,这会给服务器带来很大压力,而当用户访问量下降的时候,又会给服务器资源造成浪费,而使用了 Graphcore 智能处理芯片,这些服务器的使用效率得到大幅提升,它们可以在空闲时候训练人工智能系统,快速部署系统更新,根据用户访问实际情况来调配服务器资源。

事实上,这个行业的市场潜力巨大,根据市场分析公司 Tractica 的数据显示,2015 年基于深度学习项目的硬件支出达到 4.36 亿美元,而他们估计,到 2024 年这一数字会飙升到 415 亿美元。

然而现阶段,整个市场依然被英特尔和英伟达两家公司“统治”,今年初,这两家巨头都发布了下一代芯片处理器,专门用于处理人工智能应用。

对于 Graphcore 公司而言,他们起初希望寻找渴望训练人工智能系统的企业客户,但现在,随着与战略投资人进行沟通之后,该公司应该会向下一代人工智能应用方向进行转型。

在提到公司转型问题时,Toon 特别说:

现在,博世集团成为了我们的战略投资人,同时还有三星公司,前者对于无人驾驶汽车和下一代交通运输应用非常感兴趣,而后者则希望在网络设备领域里发挥优势。我们将和这两家公司展开深层次合作,将智能处理芯片部署在更多其他应用领域。

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