AI 칩 활동이 급증하면서 Graphcore가 5 천만 달러를 모았습니다.

https://techcrunch.com/2017/11/12/graphcore-raises-50m-amid-a-flurry-of-ai-chip-activity/?ncid=rss

가장 큰 칩 제조업체 중 일부는 최대의 기계 학습을 위해 GPU에 초점을 맞추기 위해 노력하고 있지만, AI 작동을위한 처리 방식을 다시 생각하는 새로운 칩 신생 시스템이 생겨나 고 있습니다

여기에는 7 월 에 아토믹 (Atomico)이 이끈 3 천만 달러 (A $) 규모의 시리즈 B에 이어 세쿼이아 캐피털이 이끄는 새로운 파이낸싱이 5 천만 달러가 모아 졌다고 오늘 발표 한 그래프 코어 (Graphcore)라는 유럽 기반 신생 업체도 포함된다 .

Graphcore는 다른 신생 기업들과 마찬가지로 실제 기판 수준에서 AI 계산이 작동하는 방식을 다시 생각하고자합니다. 아직 출시 된 제품이 없습니다. CEO Nigel Toon은 조기 접속 고객을 위해 내년 1 분기에 출시 될 것이라고 밝혔습니다. 그러나 구글과 애플 같은 회사들이 컴퓨터 비전, 언어 인식 및 기계 학습을 중심으로하는 작업과 같은 운영을 위해 이러한 종류의 능률적 인 처리를 활용하기 위해 자체 GPU 기술을 설계 할 것을 확신시키기에 충분했던 부분이었습니다.

"이것은 실제로 무엇이 우리가 확장 할 수 있습니다,"Toon 고 말했다. "우리는 이미 로드맵을 작성 중입니다. 우리는이를 개발하여 실제로 신속하게 개발할 수 있습니다. 우리는 다른 영역을 볼 수 있으며 더 많은 고객을 더 빨리 지원할 수 있도록 확장 할 수 있습니다. 나는 그것이 정말로 우리가 근본적으로 속도를 낼 수있게 해준다고 생각한다. "

Graphcore의 핵심 제품은 회사가 "인텔리전스 프로세서 장치"또는 IPU라고 부르는 제품입니다. 그러나 그것은 기계 학습이 필요로하는 신속한 계산 방식을 수행하고 적은 전력으로 최소한의 시간 만에 수천 또는 수백만 개의 가중치를 실행하도록 설계된 새로운 유형의 프로세서라고 말하는 다소간의 의미입니다. 가능한 한. GPU가 잘하는 부분이지만, Tore와 다른 신생 회사에게는 다시 생각하고 전문성을 갖추기 위해 익숙한 영역입니다.

Bencmark Capital으로부터 상당한 자금을 수령 한 Cerebras Systems와 같은 Graphcore 및 신생 기업이 성공한 기술의 종류는 고전력 기계 학습 작업을 요구하는 전 세계 기기에 앉아 있음을 알게 될 것입니다. 그것은 추측을하는 실제 장치에 앉아있을 수 있습니다 - 예를 들어 다람쥐를 달려 가려고하는지 여부를 결정할 때 생방송 비디오를 분석하는 자동차 - 또는 모델을 정확하게 개선하기 위해 기계 교육을 최적화하는 것을 돕는 것 네가 다람쥐 인 다람쥐이든 아니든간에

세쿼이아가 수천만 달러를 모으는 몇 개의 신생 기업을 지원할 수있는 공간으로 흘러가는 공간을 뒤쫓아 가면서 세쿼이아가이 게임에 참여하기를 원했던 것은 놀라운 일이 아닙니다. 모두 아직 대량의 제품 채택을 보지 못했지만 이런 종류의 방대한 초기 베팅을 할만큼 충분히 중요합니다. Tore는 Graphcore가 Sequoia의 레이더에서 우주에서 근면함을 보여 주면서 나타났습니다.

그런 다음에 맞는 기술 구축에 관심을 보일 모두 기존 회사에서 다시 활동의 혼란을 받고있다  그들의 특정 AI가 필요합니다. Google 은 TensorFlow와 잘 어울리는 TPU를 보유하고 있습니다 . Apple은 A11 Bionic Chip에 하드웨어 를 추가 할 것입니다. 테슬라가 자체 AI 칩 에서 AMD와 협력 할 것이라는 보도 가있다. 세계가 가장 까다로운 회사들이 단순히 자신들의 하드웨어를 만드는 곳으로 이동했을지도 모른다.

물론이 공간에서 가장 큰 후원자였던 엔비디아는 엄청난 헤드 스타트와 지난 몇 년 동안 주가 급등세를 보였습니다. 원래 게임을 중심으로 구축 된 Nvidia 아키텍처의 종류는 컴퓨터 비전과 같은 기계 학습 모델과도 잘 어울리므로 기계 학습에서 게임 및 광업 암호 해독에 이르기까지 모든 것을 제공하는 대규모 하드웨어 공급 업체가되었습니다. 현재 Nvidia는 원 스톱 숍으로서의 역할을하고 있지만 기술 혁신의 중대한 변화 속에서도 많은 기업들이 혼란에 빠질 수 있습니다.

입양에 있어서는 중요한 도전 과제가 될 것입니다. 예를 들어, 엔비디아는 자사의 하드웨어와 소프트웨어 계층 인 Cuda로 에코 시스템을 폐쇄하고 있습니다. 툰 (Toon)은 Graphcore의 레이어가 TensorFlow와 같은 인기있는 아키텍처를 지원할 것이라고 말했지만 대부분의 개발자와 회사는 그보다 더 깊은 계층의 소프트웨어를 보지 않을 것이라고 말했다. Nvdia의 전문성은 AI 처리 장치를 더욱 강력하게 만들 수 있지만 시장 기회 (그리고 Nvidia의 뛰어난 실행)를 감안할 때 Graphcore와 같은 신생 기업이 이러한 종류의 거인을 추적 할만큼 충분히 큰 것처럼 보입니다.

"[세쿼이아 캐피탈 (Septoia Capital)]을 도입하면 우리가 근본적으로 할 수있는 큰 회사를 만들 수있게 될 것입니다."라고 토어는 말했습니다. "이것은 엄청난 기회입니다. 이것은 차세대 컴퓨팅입니다. 이것은 새로운 플레이어가 업계 표준을 구축 할 수있는 기회입니다. ARM이 모바일 공간에서 할 수 있었던 것과 강력한 양립성을 보았습니다. 그러나 나는 여기있는 기회가 정말로 더 크다고 생각합니다. "