当前位置:首页 > 充电吧 > 充电吧
[导读]一家生产AI芯片的创企Graphcore筹集了3000万美元资金。这些资金将帮助它在未来芯片领域同传统豪强英特尔和英伟达展开竞争。这家英国公司计划明年大规模出货,其芯片将用于无人驾驶汽车和云计算。这些领域多使用机器学

一家生产AI芯片的创企Graphcore筹集了3000万美元资金。这些资金将帮助它在未来芯片领域同传统豪强英特尔和英伟达展开竞争。

这家英国公司计划明年大规模出货,其芯片将用于无人驾驶汽车和云计算。这些领域多使用机器学习技术,存在大量机器学习运算的需求。

Graphcore称无论AI学习的速度或是能源消耗,其芯片均领先市场同类产品100倍。

在当下,图形处理单元(GPU)常被用来运行机器学习程序,Graphcore首席执行官Nigel Toon表示这只是行业的权宜之计,并不适合未来AI计算的需要。

Toon在周一的电话采访中表示:“GPU被设计成用来运行完整的程序,而机器学习与此完全不同。后者是不断训练程序使用数据的过程,需要完全不同类型的处理器。”Graphcore目前正在打造一个新的智能处理单元(IPU)系统,计划于2017年推出。

此次融资的投资方由Robert Bosch Venture Capital领衔,此外还包括三星、风投公司Amadeus Capital Partners、C4 Ventures、Draper Esprit、Foundation Capital以及Pitango Venture Capital。

在过去的两年中,Graphcore一直致力于AI芯片技术的研究。Toon声称其技术能够帮助降低成本和提高效率。Toon给出了一个社交媒体公司的案例,社交网络的用户活跃度通常在某个时间最为突出,Graphcore的IPU系统会伺机在用户活跃度低时利用闲置的处理器资源进行AI训练,然后在第二天及时地上线新内容。

根据营销情报公司Tractica的说法,深度学习市场潜力巨大。其营建支出2015年为4.36亿美元,到2024年将会增长到415亿美元。目前该市场主要被英特尔和英伟达主导。两家公司在今年早些时候分别推出了专为AI程序设计的新型处理器。

在业务的初始阶段,Graphcore的主要目标是向有意培训AI系统的公司销售产品。不过Graphcore也表示其已经在与战略投资者探讨下一轮的产品应用。

“我们有Bosch和三星作为战略投资方。Bosch对自动驾驶汽车和新型交通感兴趣,而三星则对下一代网络设备感兴趣。”Toon说。“我们正在与合作伙伴洽谈在这些项目上的发展。”

本站声明: 本文章由作者或相关机构授权发布,目的在于传递更多信息,并不代表本站赞同其观点,本站亦不保证或承诺内容真实性等。需要转载请联系该专栏作者,如若文章内容侵犯您的权益,请及时联系本站删除。
换一批
延伸阅读

北京——2024年3月29日 亚马逊云科技宣布,通过与光环新网和西云数据的紧密合作,在亚马逊云科技(北京)区域和(宁夏)区域推出文件存储服务Amazon FSx for OpenZFS,为客户提供基于 OpenZFS文件...

关键字: 生成式AI 机器学习 电子芯片设计

语音识别相信大家并不陌生,近些年来语音识别技术的应用层出不穷,同时也更加智能。

关键字: 语音识别 语音 AI

通过大量的数据,训练出一个能处理此类数据的模型,使得这个模型可以根据已知的数据,准确率很高的判断出未知的数据,从而使得人类能够采取正确的方法去处理某些事情。

关键字: 机器学习 模型 图像

在监督学习中,系统会被给定一组已知输入和输出,需要学习到一种函数,使得该函数能够根据给定的输入预测出正确的输出。代表算法有线性回归、逻辑回归、决策树、深度神经网络等。

关键字: 机器学习 数据源 图像

3月29日消息,根据国外媒体报道,2024年2月,韩国半导体产业迎来了显著的增长,其产量增幅达到了14年来的最高水平,同比增长65.3%。

关键字: AI ChatGPT 人工智能

深度学习需要大量的计算。它通常包含具有许多节点的神经网络,并且每个节点都有许多需要在学习过程中必须不断更新的连接。换句话说,神经网络的每一层都有成百上千个相同的人工神经元在执行相同的计算。

关键字: 机器学习 神经网络 TensorFlow

市场分析机构 Canalys 发布的最新数据显示,2023 年中国大陆 PC 市场(不含平板)出货量前五的厂商中,除华为实现增长(11%)外其余均下跌,其中戴尔的出货量仅剩 314.8 万台,环比下滑 44%,近乎腰斩。

关键字: 裁员 芯片 戴尔

随着人工智能(AI)模型变得越来越复杂,数据量不断攀升,数据中心正在通过改变系统架构,来实现更快、更高效的处理。

关键字: AI 连接器

近日举办的GTC大会把人工智能/机器学习(AI/ML)领域中的算力比拼又带到了一个新的高度,这不只是说明了通用图形处理器(GPGPU)时代的来临,而是包括GPU、FPGA和NPU等一众数据处理加速器时代的来临,就像GPU...

关键字: FPGA AI 图形处理器
关闭
关闭