生产新兴处理器IPU，Graphcore获红杉领投的5000万美元C轮融资

虽然一些大型芯片制造商正在考虑将其中心放在用于机器学习的GPU上，但是由新芯片创企组成的生态系统正在重新思考处理AI工作的方式。

这其中就包括了一家名为Graphcore的欧洲创企。这家创企于今日宣布，其在由红杉领投的新融资轮中共获得5000万美元的融资。和其他创企一样，Graphcore正在重新思考AI计算在实际基层水平下的工作方式。该公司的CEO Nigel Toon表示，虽然还没有产品上市，但是预计将会在明年第一季度向早期客户开放。不过，这一领域的发展程度已经足以让诸如谷歌和苹果这样的公司去设计自己的GPU技术来解决诸如计算机视觉、语言识别以及其他和机器学习有关的处理操作。

Toon说：“这确实能让我们扩大规模。我么已经在制定一个路线图，我们可以很快的附加和驱动这一发展。我们可以探索并拓展至其他领域，这样就能很快的支持更多的客户。我认为这真的可以让我们从根本上加速。“

Graphcore的核心产品就是公司所称的“智能处理器单元”，即IPU。但是这或多或少可以看作是一种新兴处理器，它能够做机器学习所要求的告诉计算，在极少的时间内以极少的能量消耗计算成千上万的重量。这是GPU所擅长的，但对于Tore和其他初创公司来说，这是一个重新思考和专业化的时机。

如果取得成功，Graphcore和Cerebras Systems这样的创企所开发的技术将会应用在全世界需要高功率机器学习运算的设备上。比如，一辆正在行驶的汽车正在分析实时视频来决定是否要碾压过一只松鼠，或者帮助优化机器训练来提高模型精度，从而告知你即将碾压的是否是一只松鼠。

所以看见红杉想要入局并不奇怪，毕竟只需要支持几家创企就可以收获上亿美元的利润。虽然产品还没有进行量产，但是我们明白这一技术的重要性已经足够让红杉押下大的赌注。

在现有公司举办的一系列行动中，几乎所有公司都对打造适合特定AI需求的技术很感兴趣。谷歌已经拥有完美兼容TensorFlow的TPU，苹果也将在其A11仿生芯片上拥有自己的硬件。有报道指出，特斯拉可能正在于AMD合作开发自己的AI芯片。

当然，还有英伟达。它可以算是这一领域最大的恩人，拥有一个非常好的开端，并且在过去的几年内使得股价暴涨。英伟达所构建的这种架构最初是以游戏为中心的，由于可以很好的兼容机器学习模型，使得其成为从机器学习到游戏到挖矿加密货币硬件的大型供应商。虽然很多大型公司在技术上进行了巨大的转变，可能会打破英伟达的优势，但是目前英伟达仍然提供一站式的服务。

在采用方面一定会有一些重大的挑战。例如，Nvidia在其硬件和软件层Cuda上锁定了生态系统。虽然如此，但是Toon表示，Graphcore的层次将会支持流行的架构，比如TensorFlow，因为大部分开发商和公司不会再看到一个比这更深层次的软件了。英伟达的专业化也许会帮助设计出一个更强大的AI处理单元，但是对于像Graphcore这样的创企来说追赶这些巨头的机会还是很大的。

Tore说：“通过红杉的帮助，我们可以成长为一个大公司，这也是我们所希望看到的。这是一个巨大的机会，这将是下一代的计算。这对于想要建立行业标准的新玩家来说是一个机会。我见证了ARM在移动领域内的能力，但是我想这里的机会将更大。”

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