グラフコア

グラフコア・リミテッド

タイプ	プライベート
業界	半導体
設立	2016年 （2016年）
創業者	ナイジェル・トゥーン サイモン・ノウルズ
本部	ブリストル 、 イギリス
主要人物	ナイジェル・トゥーン（CEO） サイモン・ノウルズ（CTO）
製品	IPU、ポプラ
収益	270万米ドル（2022年）[ 1 ]
純利益	−2億500万米ドル（2022年）[ 1 ]
従業員数	450 (2024) [ 2 ]
Webサイト	graphcore.ai​

Graphcore Limitedは、AIと機械学習用のアクセラレータを開発する英国の半導体企業です。同社は、プロセッサ内に完全な機械学習モデルを保持する大規模並列インテリジェント処理ユニット（IPU）を発表しました。 ^{[ 3 ]}

Graphcoreは2016年にサイモン・ノウルズとナイジェル・トゥーンによって設立された。^{[ 4 ]}

2016年秋、GraphcoreはRobert Bosch Venture Capitalが主導する最初の資金調達ラウンドを確保した。他の出資者にはSamsung、Amadeus Capital Partners、C4 Ventures、Draper Esprit、Foundation Capital、Pitangoなどが含まれる。^{[ 5 ] [ 6 ]}

2017年7月、GraphcoreはAtomico主導のラウンドB資金調達を確保し^{[ 7 ]}、数か月後にSequoia Capitalから5000万ドルの資金調達を行った^{[ 8 ]}。

2018年12月、GraphcoreはシリーズDラウンドで2億ドルを調達し、企業価値は17億ドルとなり、ユニコーン企業となった。投資家には、マイクロソフト、サムスン、デル・テクノロジーズなどが含まれていた。^{[ 9 ]}

2019年11月13日、GraphcoreはGraphcore C2 IPUがMicrosoft Azureでプレビュー利用可能になったと発表した。^{[ 10 ]}

Meta Platformsは2023年初頭にGraphcoreからAIネットワーク技術チームを買収した。^{[ 11 ]}

2024年7月、ソフトバンクグループはGraphcoreを約5 億ドルで買収することに合意した。この取引は英国ビジネス省の投資セキュリティ部門による審査を受けている。^{[ 12 ] [ 13 ]}

2016年、Graphcoreは機械知能向けに設計された世界初のグラフツールチェーンであるPoplar Software Stackを発表しました。^{[ 14 ] [ 15 ] [ 16 ]}

2017年7月、Graphcoreは、 2018年に発売された「16nm超並列混合精度浮動小数点プロセッサ」であるColossus GC2と呼ばれる最初のチップを発表しました。^{[ 17 ] [ 18 ]} Graphcore C2 IPU（インテリジェント処理ユニット）と呼ばれる2つのチップが1枚のPCI Expressカードにパッケージ化されており、 TensorFlowなどの標準的な機械学習フレームワークと連携してGPUと同じ役割を果たすとされています。^{[ 17 ]}このデバイスは、従来のキャッシュ階層ではなく、スクラッチパッドメモリによってパフォーマンスを実現しています。 ^{[ 19 ]}

2020年7月、GraphcoreはTSMCの7nm FinFET製造プロセスで製造された第2世代プロセッサGC200を発表しました。GC200は590億個のトランジスタ、823平方ミリメートルの集積回路で、1,472個の演算コアと900Mバイトのローカルメモリを備えています。^{[ 20 ]} 2022年、GraphcoreとTSMCは、GC200ダイを電源供給ダイと面対面で接合した3DパッケージであるBow IPUを発表しました。これにより、コア電圧を低く抑えながらクロックレートを高くすることが可能になります。 ^{[ 21 ]} Graphcoreは、 IJ Goodにちなんで名付けられたGood machineを目指しており、人間の脳のシナプスよりも多くのパラメータを持つAIモデルを実現することを目指しています。 ^{[ 21 ]}

古いチップと新しいチップの両方で、タイルごとに 6 スレッドを使用できます(それぞれ合計 7,296 スレッドと 8,832 スレッド)。「MIMD (Multiple Instruction, Multiple Data) 並列処理で、デバイス上のメモリは分散ローカル メモリのみです」(レジスタを除く)。古い GC2 チップはタイルごとに 256 KiB ですが、新しい GC200 チップはタイルごとに約 630 KiB で、アイランド(アイランドごとに 4 タイル) に配置され、^{[ 25 ]}列に配置され、レイテンシはタイル内で最適です。IPUは、確率的丸めを使用した IEEE FP16と、パフォーマンスが低い単精度 FP32 を使用します。^{[ 26 ]}ローカルで実行されるコードとデータはタイルに収まる必要がありますが、メッセージ パッシングを使用すると、チップ内またはチップ外のすべてのメモリを使用できます。AI 用のソフトウェアは、PyTorch のサポートなどにより、透過的にこれを可能にします。

• AIアクセラレーター
• 大規模並列プロセッサアレイ

• グラフコア

北緯51度27分19.0秒、西経2度35分33.3秒/北緯51.455278度、西経2.592583度/北緯51.455278度、西経2.592583度