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陆涛，Graphcore高级副总裁兼中国区总经理

Graphcore高级副总裁兼中国区总经理陆涛在接受记者采访时表示，Graphcore目前主要在做三个部分：一是专门针对AI应用从零开始设计IPU处理器；第二，基于IPU处理器和Poplar软件堆栈以及相关AI应用开发工具；第三个是围绕硬件和软件构建的IPU平台。

IPU：专为人工智能计算而生Graphcore推出的IPU产品专为人工智能计算而设计。他们认为，与GPU等芯片产品相比，IPU在人工智能计算方面具有天然优势。

陆涛介绍，此次发布的产品在计算、数据、通信等方面都取得了颠覆性的技术突破。据了解，此次发布的Colossus MK2 GC200处理器依然延续了第一代“同构众核”架构，但制造工艺从16nm升级到了7nm，处理器内存从300MB提升到了500MB。 900MB，并且晶体管数量有所增加。达到了惊人的594亿（裸片823平方毫米），比NVIDIA今年5月份发布的540亿还要多。最新旗舰A100。

此外，GC200的处理器核心（IPU-Tiles）从上一代的1217个增加到1472个，能够执行8832个独立的并行线程。与第一代产品相比，系统性能提升了8倍以上。

除了发布GC200处理器之外，Graphcore还推出了IPU-Machine：M2000（IPU-M2000）。 M2000在1U机箱中集成了4个GC200处理器，具有1PFlops的计算能力和450GB的交换内存；此外，它还具有IPU-Fabric的2.8Tbps超低延迟通信能力。

据介绍，IPU-M2000产品有1台M2000配置、4台M2000配置、8台M2000配置等多种配置，并提供IPU-POD64的整机交付能力。陆涛表示，M2000是构建超大规模、弹性AI计算集群的基本单元。 IPU-POD64 中集成了多达16 个IPU-M2000。

在本次媒体沟通会上，Graphcore还详细讲解了Poplar SDK的最新版本：Poplar SDK 1.2。 Graphcore中国技术应用总经理罗旭表示，Poplar SDK 1.2具有三大特点：一是与先进的机器学习框架良好集成；其次，进一步开放底层API，让用户可以灵活针对网络性能进行专门调优；三是添加框架支持，包括对PyTorch和Keras的支持；四是优化卷积库和稀疏库。

罗旭表示，Graphcore开放了可扩展的Poplar库，支持TensorFlow 1、TensorFlow 2、ONNX和PyTorch。通过Poplar SDK、工具、框架和容器化支持，用户可以更轻松地将IPU产品大规模部署到实际生产环境中。

扎根中国市场，加强生态建设虽然Graphcore在产品方面已经做好了准备，但由于市场竞争激烈，尤其是当市场已经部署大量AI计算产品时，如何让用户转用IPU成为了一大挑战。

据陆涛介绍，虽然用户更换旧计算平台确实有一定的工作量，但Graphcore看到一些与Graphcore合作进展很快的用户使用IPU来替换原有的计算平台。产品生产的速度比大家想象的要快。

陆涛告诉记者，要让用户做出快速更换原有产品的决定，必须满足三个重要方面。首先是能否为用户提供巨大的价值；二是用户迁移成本足够低，使用成本足够好；三是打造中国IPU开发者云，建设中国创新社区，培育自己的生态。

在谈到Graphcore未来商业化成功的突破点时，他强调，当前的AI创新主要涉及CPU、GPU和IPU三部分的共同努力。 Graphcore采用“两条路径并行”的方式：一条路径专注于IPU性能优于CPU和GPU的业务场景，另一条路径专注于IPU本身启发的AI创新。这就是各国议会联盟自诞生以来所希望做的事情。到达的。 Graphcore 非常坚定地走这两条路。

数据显示，这家成立仅4年的年轻英国公司已累计获得4.5亿美元融资。其投资者中有红杉资本等财务投资者，也有戴尔、三星、微软等战略投资者。同时，其团队规模也从几十人发展到全球450人，其中工程技术人员占比超过80%。

作为资本的宠儿，Graphcore显然对其在英国本土的发展并不满意。据其官网显示，除英国外，Graphcore还在中国、美国、挪威等地设立了办事处。

据介绍，Graphcore在市场策略上将采取三个维度：云合作伙伴、OEM合作伙伴和渠道合作伙伴，在中国也是如此。

“中国目前的AI产业可能是全球最大的国家之一，落地速度也是全球最快的国家之一。未来我们一方面会加强国内团队和开发者社区的建设。加强与国内主要云服务公司、人工智能产业公司的沟通与合作，推动中国人工智能创新。”陆涛表示。

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