微软(NASDAQ：MSFT0.51%)已与英国芯片制造商Graphcore合作，提供了基于云的尖端人工智能解决方案，该解决方案利用了这家英国公司设计的专用芯片的计算能力。
Graphcore首席执行官Nigel Toon说：“这一举动对我们来说意义重大，因为这意味着地球上的任何人都可以使用Azure并使用我们的技术来构建自己的系统。”“对于我们的技术可用性而言，这是迈出了重要的一步，并证明了其成熟水平。”
这家总部位于布里斯托尔的市值15亿美元的公司设计和制造专用芯片，以运行密集型应用程序，从而协助机器进行面部识别，语音理解，语言解析，自动驾驶和机器人培训。Graphcore于2018年推出的首款商业产品是16纳米PCI Express卡，称为C2。该产品将在Azure平台上启动，从而使Microsoft能够扩展其基于云的服务和功能的范围，以用于关键业务的AI操作。
Graphcore芯片的技术规格和性能指标
C2包括两个互连的Colossus IPU，每个IPU包含16个内核和236亿个晶体管。单个芯片的1,216个IPU可以达到每个内核100 GFLOPS以上(一个GFLOP等于每秒十亿个浮点运算)，再加上300 MB内存，可以并行执行多达10,000个程序。每个芯片拥有45 TB / s的内存带宽，因此总带宽为90 TB / s –根据Graphcore，理论最大值是HBM2图形芯片内存的100倍。
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C2与Graphcore的改良版Poplar兼容，后者是用于AI和机器学习的可扩展图形编程框架。它与Google的(NASDAQ：GOOGL1.00%)TensorFlow框架，并提供与开放神经网络交换有关的完整培训运行时-一种可互换AI模型的生态系统。据Graphcore称，与Facebook(NASDAQ：FB-0.02%)PyTorch预计将在2019年第四季度到来，并在2020年初达到完全兼容。
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Graphcore发布的基准测试表明，C2的性能达到或超过了Nvidia顶级AI芯片的性能(NASDAQ：NVDA0.58%)和Google使用专门为那些竞争对手的平台编写的算法(您可以在此处找到完整的基准)。请注意，为Graphcore的硬件明确编写的代码可能更加高效。作为参考，该公司使用一台包含八张C2卡的IPU服务器，在短短56个小时内就训练了一种来自变形金刚(BERT)变种的双向编码器表示形式-BERT Base。此外，根据该公司的说法，客户平均报告说，推理吞吐量提高了3倍，而延迟提高了20%。就图像识别而言，自从开始使用Graphcore芯片以来，欧洲搜索引擎Qwant声称其图像搜索应用程序改进了3.5倍。
微软与Graphcore之间的交易– Azure的成功秘诀
去年12月，Garphcore在2亿美元的融资中获得了15亿美元的资金，微软和宝马(ETR：BMW)等公司也提供了捐助。该公司预计2019年的收入为5000万美元。该芯片制造商雇用了200多名工程师，目前正在扩大其在挪威，台湾和美国的业务范围
微软Azure计算公司副总裁Girish Bablani表示：“ Graphcore产品扩展了Azure的功能，我们在这里的努力构成了确保Azure仍然是人工智能最佳云的战略的一部分。”
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人工智能芯片市场目前挤满了Cerebras等初创公司以及Google，Apple(NASDAQ：AAPL)等科技巨头-0.69%)，亚马逊(NASDAQ：AMZN0.08%)和Facebook。有趣的是，加利福尼亚初创公司Cerebras – Graphcore的竞争对手–于8月推出了全球最大的芯片，其表面积略大于标准iPad，以支持AI应用程序。
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微软千年前的飞速发展可以归因于它与英特尔的合作伙伴关系(NASDAQ：INTC-0.14%)，导致Windows操作系统在Intel的处理器上运行。现在，微软希望通过与Graphcore的这种新发现的合作关系来统治AI时代。