Microsoft a crescut la poziția dominantă în anii ’80 -’90 datorită succesului sistemului de operare Windows care rulează pe procesoarele Intel, o relație confortabilă poreclită „Wintel”.

Acum Microsoft speră că un alt combo hardware – software îl va ajuta să recupereze acel succes – și să prindă rivalii Amazon și Google în cursă pentru a oferi inteligență artificială de ultimă oră prin cloud.

Microsoft speră să extindă popularitatea platformei sale cloud Azure cu un nou tip de cip computer conceput pentru vârsta AI. Începând de astăzi, Microsoft oferă clienților Azure accesul la cipuri făcute de pornirea britanică Graphcore.

Graphcore, fondată la Bristol, Marea Britanie, în 2016, a atras atenția considerabilă în rândul cercetătorilor AI – și a câtorva sute de milioane de dolari în investiții – asupra promisiunii că cipurile sale vor accelera calculele necesare pentru ca AI să funcționeze. Până acum nu a pus jetoanele la dispoziția publicului și nu a arătat rezultatele încercărilor care au implicat testeri timpurii.

Microsoft, care a introdus banii săi în Graphcore în decembrie anul trecut, ca parte a unei runde de finanțare de 200 de milioane de dolari, este dornică să găsească hardware care să îi facă serviciile cloud mai atractive pentru numărul tot mai mare de clienți pentru aplicațiile AI.

Spre deosebire de majoritatea cipurilor utilizate pentru AI, procesoarele Graphcore au fost concepute de la zero pentru a sprijini calculele care ajută mașinile să recunoască fețele, să înțeleagă vorbirea, să analizeze limbajul, să conducă mașinile și să treneze roboți. Graphcore se așteaptă că va atrage companiile care efectuează operațiuni critice pentru afaceri pe AI, cum ar fi startup-uri de autovehicule, firme comerciale și operațiuni care procesează cantități mari de video și audio. Cei care lucrează pe algoritmi AI de generație următoare pot fi, de asemenea, dornici să exploreze avantajele platformei.

Microsoft și Graphcore au publicat astăzi valori de referință care sugerează meciurile de cipuri sau depășesc performanțele cipurilor AI de top de la Nvidia și Google folosind algoritmi scriți pentru acele platforme rivale. Codul scris special pentru hardware-ul Graphcore poate fi și mai eficient.

Companiile susțin că anumite activități de procesare a imaginilor funcționează de mai multe ori mai rapid pe cipurile Graphcore, de exemplu, decât pe rivalii săi, folosind codul existent. De asemenea, aceștia spun că au fost capabili să antreneze un model de AI popular pentru procesarea limbajului, numit BERT, la rate care se potrivesc cu orice alt hardware existent.

OART a devenit extrem de importantă pentru aplicațiile AI care implică limbaj. Google a spus recent că utilizează BERT pentru a-și dezvolta activitățile principale de căutare. Microsoft spune că acum folosește cipurile Graphcore pentru proiecte interne de cercetare AI care implică procesarea limbajului natural.

Karl Freund, care urmărește piața de cipuri AI la Moor Insights, spune că rezultatele arată că cip-ul este de ultimă oră, dar este totuși flexibil. Un cip extrem de specializat l-ar putea întrece pe unul de la Nvidia sau Google, dar nu ar fi suficient de programabil pentru ca inginerii să dezvolte noi aplicații. „Au făcut o treabă bună, făcând-o programabilă, spune el. „Performanțe bune atât în ​​formare, cât și inferențe sunt ceva ce au spus întotdeauna că vor face, dar este într-adevăr, foarte greu.”

Freund adaugă că înțelegerea cu Microsoft este crucială pentru activitatea Graphcore, deoarece oferă clienților o încercare de încărcare pentru a încerca noul hardware. Este posibil ca cipul să fie superior hardware-ului existent pentru unele aplicații, dar necesită mult efort pentru reamenajarea codului AI pentru o nouă platformă. Cu câteva excepții, spune Freund, punctele de referință ale cipului nu sunt suficient de vizibile pentru a atrage companiile și cercetătorii departe de hardware și software pe care le folosesc deja.

Graphcore a creat un cadru software numit Poplar, care permite portarea programelor AI existente la hardware-ul său. Totuși, o mulțime de algoritmi existenți pot fi mai potriviți software-ului care rulează pe partea de sus a hardware-ului rival. Cadrul software Google Tensorflow AI a devenit de facto standardul pentru programele AI în ultimii ani și a fost scris special pentru cipurile Nvidia și Google. Nvidia este de asemenea de așteptat să lanseze un nou cip AI anul viitor, care este probabil să aibă performanțe mai bune.

Graphcore

Nigel Toon, cofondator și CEO al Graphcore, spune că companiile au început să lucreze împreună la un an de la lansarea companiei sale, prin Microsoft Research Cambridge în Marea Britanie. Criptele companiei sale sunt deosebit de potrivite pentru sarcini care implică modele AI foarte mari sau date temporale, spune el. Se presupune că un client din finanțe a înregistrat o îmbunătățire a performanței de 26 de ori într-un algoritm folosit pentru a analiza datele de piață datorită hardware-ului Graphcore.

Multe alte companii mai mici au anunțat și astăzi că lucrează cu cipuri Graphcore prin Azure. Aceasta include Citadel, care va folosi cipurile pentru a analiza datele financiare, și Qwant, un motor de căutare european care dorește ca hardware-ul să ruleze un algoritm de recunoaștere a imaginii cunoscut sub numele de ResNext.

Boom-ul AI a zguduit deja piața cipurilor de computer în ultimii ani. Cei mai buni algoritmi efectuează calcule matematice paralele, care pot fi realizate mai eficient pe cipuri grafice (sau GPU) care au sute de nuclee de procesare simple, spre deosebire de cipurile convenționale (CPU) care au câteva nuclee de procesare complexe.

Producătorul GPU Nvidia a redus valul AI la bogății, iar Google a anunțat în 2017 că va dezvolta propriul cip, Tensor Processing Unit, care este similar din punct de vedere arhitectural cu un GPU, dar optimizat pentru Tensorflow.

Chipurile lui Graphcore, pe care le numește unități de procesare a informațiilor (IPU), au mult mai multe nuclee decât GPU sau TPU. De asemenea, au memorie de pe cip în sine, care elimină un gât care vine cu date în mișcare pe un cip pentru a fi procesat și oprit din nou.

De asemenea, Facebook lucrează la propriile jetoane AI. Microsoft a vândut anterior cipuri reconfigurabile realizate de Intel și personalizate de către inginerii săi pentru aplicațiile AI. În urmă cu un an, Amazon a dezvăluit că intra și în fabricarea cipurilor, dar cu un procesor cu scop general, optimizat pentru serviciile cloud ale Amazon.

Mai recent, boom-ul AI a provocat o serie de companii hardware pentru a dezvolta cipuri mai specializate. Unele dintre acestea sunt optimizate pentru aplicații specifice, cum ar fi camere de conducere autonomă sau camere de supraveghere. Graphcore și câțiva alții oferă cipuri mult mai flexibile, care sunt cruciale pentru dezvoltarea aplicațiilor AI, dar sunt și mult mai dificile pentru a produce. Ultima rundă de investiții a oferit companiei o evaluare de 1,7 miliarde de dolari.

Jetoanele Graphcore ar putea găsi mai întâi tracțiune cu experți de top din AI care sunt capabili să scrie codul necesar pentru a-și exploata beneficiile. Mai mulți cercetători proeminenți ai AI au investit în Graphcore, printre care Demis Hassabis, cofondatorul DeepMind, Zoubin Ghahramani, profesor la Universitatea Cambridge și șeful laboratorului AI al Uber și Peiter Abbeel, profesor la UC Berkeley, specializat în IA și robotică . Într-un interviu acordat WIREDlast în decembrie, vizionarul AI Geoffrey Hinton a discutat despre potențialul cipurilor Graphcore de a avansa cercetarea fundamentală.

Până mult timp, companiile pot fi tentate să încerce și cele mai noi lucruri. După cum spune CEO-ul lui Graphcore, Toon, „Toată lumea încearcă să inoveze, încearcă să găsească un avantaj”.

Această poveste a apărut inițial pe wired.com.

Imaginea de listare de Graphcore

Sursa articol

LĂSAȚI UN MESAJ

Please enter your comment!
Please enter your name here