Hay mucho en juego en el uso de la tecnología de inteligencia artificial para ayudarnos a dar grandes pasos para resolver desafíos complejos, ya sean avances médicos, construir una mejor seguridad cibernética o crear mejores sistemas de navegación para automóviles y otros objetos en movimiento. Pero cuanto más avanzada es la aplicación, mayor es la necesidad de hardware que pueda manejar los cálculos y el procesamiento; y eso significa que ha comenzado la carrera por un procesamiento cada vez más potente. Ahora, la startup del Reino Unido gráfico está anunciando su última contribución a ese esfuerzo.
Hoy, anuncia un nuevo chip, el GC200, y una nueva máquina IPU que se ejecuta en él, el M2000, que según Graphcore es la primera computadora de inteligencia artificial en lograr un petaflop de potencia de procesamiento “del tamaño de una caja de pizza”.
Graphcore dice que no hay planes para que el GC200 se venda por separado, y solo vendrá en el M2000. El CEO y cofundador Nigel Toon dijo que el M2000 ahora se está enviando a clientes de acceso temprano y estará más disponible para fines de este año para clientes en aplicaciones en áreas como servicios financieros, atención médica, tecnología y más, “dondequiera que se use IA .”
Esta es la segunda generación de hardware de Graphcore que se lanza, y la primera en menos de dos años, señala Toon.
La máquina IPU utiliza cuatro de los chips IPU GC200 de 7 nm, y el GC200 presenta 59,4 mil millones de transistores en cada chip. Potencialmente, Graphcore dice que se pueden conectar hasta 64 000 IPU para crear un vasto procesador paralelo de hasta 16 exaflops de potencia informática y petabytes de memoria para admitir modelos con billones de parámetros. La idea es que estos puedan ampliarse según sea necesario.
Los movimientos llegan en un momento clave tanto para Graphcore como para la industria del hardware de IA. El advenedizo del Reino Unido compite contra leviatanes en el mundo de los procesadores, como Nvidia e Intel: Graphcore recaudó otros $ 150 millones en mayo con una valoración de casi $ 2 mil millones para competir contra ellos, y Toon dice que los $ 450 millones que ha recaudado hasta ahora son suficientes para ahora, con clientes como Microsoft y otros que ya están en sus libros, pero también una plétora de otras compañías que construyen chips de IA. Y fue solo en mayo que Nvidia presentó su propio chip más reciente, el A100, su primera GPU basada en Ampere que promete 5 petaflops de rendimiento.
Graphcore y su líder Toon, quien, con su cofundador Simon Knowles, había vendido una startup anterior llamada Icera a Nvidia, argumentan que su enfoque de IPU es más eficiente y avanzado que la ruta de GPU que está tomando Nvidia.
“Estamos tratando de crear productos que sean fáciles de instalar en su infraestructura informática existente”, dijo. “Significa que puede escalar hasta miles de procesadores IPU”. Y agregó que eso significa que el costo de propiedad puede ser de 10 a 20 veces más bajo para el enfoque de IPU, lo que a su vez se traduce en una aceptación más rápida del hardware.
Toon dice que mientras otros fabricantes de chips continúan trabajando en una serie de otras aplicaciones de procesamiento en paralelo con la IA, por ejemplo, para dispositivos móviles o chips cuánticos, Graphcore se mantiene firmemente enfocado en las aplicaciones de IA, lo que, según él, sigue siendo una “gran oportunidad para nosotros”. para hacer crecer nuestro negocio y agregar más clientes”.
“Estamos 100% enfocados en procesadores de silicio para IA y en construir sistemas que puedan conectarse a los centros existentes. ¿Por qué querríamos construir CPU o GPU si ya funcionan bien? Esta es solo una caja de herramientas diferente”. Dijo que cree que será una ventana de 10 a 15 años antes de que aparezca la computación cuántica o molecular, una trayectoria que podría plantear muchos desafíos para las nuevas empresas más pequeñas que intentan construir en esa área contra los grandes como IBM.
Toon señaló que la IA se encuentra entre las tendencias que la pandemia de COVID-19 ha acelerado, no solo en torno a las muchas aplicaciones que se buscan en torno a la crisis de salud y la lucha contra el virus en sí, sino también en torno al trabajo y la mejora de los procesos para otros servicios resultantes de eso.
“Probablemente gastemos $100 millones más invirtiendo en tecnología y personas”: la compañía ahora tiene 450 empleados, señaló Toon, “pero nuestros ingresos también están aumentando, y los $300 millones en efectivo que tenemos hoy deberían ser suficientes para lograr un negocio rápido y rentable.”
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