Graphcore业界领先的科技现已开始面向全球出货
2020年12月9日，布里斯托——Graphcore为其最新的AI计算系统——IPU-M2000和纵向扩展的IPU-POD64发布了第一套性能benchmark。
在各种流行的模型中，Graphcore技术在训练和推理方面均显著优于NVIDIA的A100（基于DGX）。
亮点包括：
训练
- ：吞吐量高18倍
- ：吞吐量高3.7倍
- ：与DGX A100相比，在IPU-POD64上的训练时间快5.3倍（比双DGX系统缩短2.6倍）
推理
- ：以更低时延实现吞吐量提升超过600倍
- ：吞吐量提升60倍/时延缩短超过16倍
- ：吞吐量提升40倍/时延缩短10倍
- ：以更低的时延实现吞吐量提升3.4倍
Benchmark中包括了BERT-Large（基于Transformer的自然语言处理模型）在IPU-POD64的全部64个处理器上运行的结果。
BERT-Large的训练时间比最新的NVIDIA DGX-A100快5.3倍（比双DGX设置快2.6倍以上），这一结果彰显了Graphcore的IPU-POD横向扩展解决方案在数据中心的优势，以及Poplar软件栈管理复杂工作负载的能力，这些工作负载能够利用多个处理器并行工作。
Graphcore软件高级副总裁Matt Fyles在对测试结果发表评论时说：“这一整套全面的benchmark表明Graphcore的IPU-M2000和IPU-POD64在许多流行模型上的性能均优于GPU。”
“诸如EfficientNet之类的新型模型的benchmark特别具有启发性，因为它们证明了AI的发展方向越来越倾向于IPU的专业架构，而非图形处理器的传统设计。”
“客户需要能够处理稀疏性以高效运行大规模模型的计算系统，而这正是Graphcore IPU所擅长的。在这种客户需求的趋势下，差距只会不断扩大。”
Graphcore为阿里云HALO定制代码正式在GitHub开源
Graphcore是阿里云HALO的合作伙伴之一，为阿里云HALO定制开发的代码odla_PopArt已经在HALO的GitHub上开源，具体请见https://github.com/alibaba/heterogeneity-aware-lowering-and-optimization
MLCommons
除了发布其AI计算系统的全面benchmark外，Graphcore还宣布，其已经加入新成立的MLPerf下属机构MLCommons，成为MLCommons的会员。
Graphcore将从2021年开始参加MLCommons的比较benchmark测试。更多信息，请参阅MLCommons的成立公告。
现已出货
Graphcore最新benchmark的发布与IPU-M2000和IPU-POD64系统向全球客户的推出时间刚好一致。一些早期发货的产品已经在数据中心安装并运行。
销售工作得到了Graphcore全球合作伙伴网络以及公司在欧洲、亚洲和美洲的销售人员和现场工程团队的支持。
PyTorch和Poplar 1.4
Graphcore用户现在可以利用Poplar SDK 1.4，包括全面的PyTorch支持。PyTorch已成为从事尖端AI研究的开发人员的首选框架，在更广泛的AI社区中也收获了大批的追随者，并且追随者的数量还在快速增长。
PapersWithCode的最新数据显示，在具有关联代码的已发表论文中，47%的论文使用了PyTorch框架（2020年9月）。
额外补充的PyTorch支持，再加上Poplar对TensorFlow的现有支持，这意味着绝大多数AI应用程序现在都可以轻松部署在Graphcore系统上。
与Poplar软件栈的其他元素一样，Graphcore正在将其用于IPU接口库的PyTorch开源，从而使社区能够对PyTorch的开发做出贡献，并且加速PyTorch的开发。
关于IPU-M2000和IPU-POD
IPU-Machine：M2000（IPU-M2000）是一台即插即用的机器智能计算刀片，旨在轻松部署并为可大规模扩展的系统提供支持。
纤巧的1U刀片可提供1 PetaFlop的机器智能计算能力，并在机箱内部纳入针对AI横向扩展进行了优化的集成网络技术。
每个IPU-Machine：M2000（IPU-M2000）均由Graphcore的4个新型7纳米Colossus™ MK2 GC200 IPU处理器提供动力，并得到Poplar®软件栈的完全支持。
IPU-POD64是Graphcore的横向扩展解决方案，包括16台IPU-M2000，这些机器使用Graphcore的超高带宽IPU-Fabric™技术进行了预先配置和连接。
IPU-POD64专为需要大规模AI计算功能的客户而设计，既可以跨多个IPU运行单个工作负载以进行并行计算，也可以通过Graphcore的Virtual-IPU软件供多个用户共享使用。
