【ＩＴ】英国拠点のGraphcoreが新AIチップGC200を発表、6万4000個並列時の理論上の性能は16エクサフロップス [しじみ★]
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医療の進歩、より優れたサイバーセキュリティの構築、自動車やその他の移動体のナビゲーションシステムの改善といった、複雑な課題の解決に向けての大きな飛躍に役立つ人工知能テクノロジーの利用には多くの適用分野がある。だが、応用が高度になるほど必要な計算と処理を処理できるハードウェアの重要性が高まる。つまり、これまで以上に強力な処理に向けての競争が激化しているということだ。そんな中、英国のスタートアップGraphcore（グラフコア）が、その最新の成果を発表した。
英国時間7月15日、同社は新しいチップであるGC200と、それを使う新しいIPUマシンのM2000を発表した。IPUは同社の用語で、同社が提供するチップを意味するIntelligence Processing Unitの略だ。
Graphcoreによれば、GC200を別売りにする予定はなく、M2000に搭載されたかたちのみでの販売となる。CEOで共同創業者であるNigel Toon（ニジェル・トーン）氏によれば、M2000は現在早期アクセスの顧客向けに出荷されており、今年末までには、金融サービス、ヘルスケア、テクノロジーなどを始めとする「AIが使われるあらゆる場所」に向けて、アプリケーションを使いたい顧客のために広く提供されると述べている。
これはリリースされたGraphcoreハードウェアの第2世代であり、ここ2年弱の期間で初めてリリースされたハードウェアであるとトーン氏は述べている。
M2000は、7nm（ナノメートル）プロセスで製造された594億個のトランジスタを搭載するGC200チップを4つ使用しており、計算能力は約1ペタフロップス。同社によれば、理論的には最大6万4000個のIPUを相互接続して最大16エクサフロップス（16×10の18乗回の計算/秒）の計算能力と1PB（ペタバイト）＝1024TBのメモリを備えた巨大な並列プロセッサを構成し、何兆個ものパラメーターを持つモデルをサポートできるとしている。必要に応じてスケールアップできるというのが基本的なアイデアだ。
この動きは、GraphcoreとAIハードウェア業界の両方にとって重要なタイミングで行われた。同社はNvidia（エヌビディア）やIntel（インテル）といった、プロセッサー界の巨人や、無数のAIチップメーカーたちと競争している。Goraphcoreは彼らに対抗するために5月に追加の1億5000万ドル（約160億円）を調達したが、そのときの評価額は20億ドル（約2140億円）に迫っていた。トーン氏は「Microsoft（マイクロソフト）やそのほかの顧客が既についているため、これまでに調達した4億5000万ドル（約480億円）で当面十分である」と語っている。そしてエヌビディアが、5ペタフロップス（5×10の15乗回の計算/秒）のパフォーマンスを約束する、最初のAmpere（アンペア）ベースのGPUである独自の最新チップA100を発表したのは、つい先日の5月のことだった。
トーン氏はかつて、共同創業者であるSimon Knowles（サイモン・ノウルズ）氏と一緒にIcera（アイセラ）という名の以前のスタートアップをエヌビディアに売却 した経験をある。そしてGraphcoreのリーダーであるトーン氏は自身のIPUアプローチのほうが、エヌビディアが採用するGPUルートよりも効率的で先進的であると主張しているのだ。
「私たちは、既存のコンピューティングインフラストラクチャに、簡単に組み込むことができる製品を開発しようとしています」と彼はいう。「これは、何千個ものIPUプロセッサーにスケールアップできることを意味しています」。さらに、IPUアプローチの場合、所有コストが10〜20分の1に抑えられるため、ハードウェアの置き換えが速く進むとも付け加えた。
トーン氏は、他のチップメーカーたちがAIと並行して、他の多くの処理アプリケーション、例えばモバイルデバイスや量子チップに取り組んでいる中で、GraphcoreはAIアプリケーションにしっかりと焦点を合わせたままであり、このことによって「ビジネスを成長させ、より多くの顧客を獲得できる大きな機会を与えてくれるのです」という。
「私たちはAI向けのシリコンプロセッサーと、既存のインフラストラクチャにプラグイン可能なシステムの開発に100%焦点を当てています。うまく機能するCPUやGPUがすでにあるのに、なぜ自分たちでそれらを構築したいのかって？これが全然違うものだからです」。彼は、量子コンピューティングあるいは分子コンピューティングが登場するには10年から15年の期間が必要だと考えている。その過程ではおそらくIBMのような大企業に対抗して、小規模なスタートアップが数え切れない挑戦に挑むことになるだろう。
続きはソースで
https://techcrunchjp.files.wordpress.com/2020/07/gc011_ipurack_003_w4k.jpg
https://jp.techcrunch.com/2020/07/16/2020-07-15-graphcore-second-generation-chip/ 7nm プロセスで4チップで１PFlops ということは富岳の A64FX と同程度のパフォーマンス？ >>3
精度がわからんから何とも
AI向けだからFP8かも知れんし だんだんＩＴも民謡みたいになってきたな。
エーッサ エッサエッサ
（オバハン）ふろっぷすー ハイっ これはCPUの制御を必要とするコプロセッサーなのか、
それともそれ単独で動作できるものなのか？ 開発言語をどうにかしないとな。
aiが動的に進化出来るようなシステム出来んの？ CPUにGPUにAIPUにHDDにSSDに
コンピューターの進化が止まらない >>9
といってもやってることは開発言語が得意なループの繰り返しだ
数式を見るとやたら難しい記号が並んでるけど
言語に置き換えてみると単なる基本的ループ、繰り返し
というか逆なんだろう
言語的に処理したものを一般化するために複雑怪奇な計算式を導き出してるのだと思われ すげーなって思うけどなんか嘘っぽいわ
GoogleのTPU v3 の集合体（ポッド）ですら900PFlopsらしい
演算能力がエクサに到達するのはわかるけど
1PB（ペタバイト）＝1024TBのメモリを備えたっていうのが
まじで胡散臭いです CPUみたいな汎用機じゃなくてGPUみたいに特定の処理に特化した専用機でAIに特化してるって事だろ汎用性捨ててんだから速くて当たり前
問題はコスパ維持してこのままずっと先まで開発続くかどうかだろ >>9
https://webbigdata.jp/ai/post-6070
GPT-3というAI言語モデルは
フェイクニュースも大量生産するが、人の言葉による指示を受けて
Webサイトを作ったりも出来る、くらいは可能になって来た
自然言語からプログラミングコードをある程度自動生成できるようになって来たとの事
あと10年でアプリ系プログラマは失職か？ 昔Fortranが始めて登場したとき、それはAuto Coding System
（自動プログラミングシステム）であると言われた。
それは面倒くさいアセンブラによるコーディング作業の労苦から
プログラマーを解放したのだった。それにより、より問題解決の本質
に向けて注力することを可能にしたのである。しかも、一度書いた
プログラムは、現行機種の使用をやめて後継機種や他の機種でも
Fortranコンパイラがありさえすれば、それほど大きく手直しせずに
プログラムをコンパイルするだけで動かすことを容易にした。
それ以前は、機械語が違う機種では、プログラムをその機種用の
アセンブラ言語を使って機械語命令の仕様に沿って最初から
描き直す必要があったのだ。 大量のコアの協調的な計算を
ＧＰＵを流用するんじゃなくて
それ専用の設計でやるみたいなことなのかな？
まあ個人が持つみたいなことになる必要はないのかな
必要なら計算資源をレンタルすればいい ウエーハースケールのLSIの話はどうなったんだろ。 浮動小数点のデータ長はどれだけ？ 8ビットだったりしない？ >>22
>Mk2 GC200 IPUでは、プロセッサ内メモリとして従来の3倍となる900MBの超高速SRAMを各コアのそばに配置。大規模モデルなどをプロセッサ内に保持できる構造とした。
これが性能の鍵 前世紀末みたいにまだＣＰＵ・ＧＰＵメーカーが群雄割拠していた時代を思い出すニュースでほっこりした
いやまさかあのまま２０年経っても滅亡どん詰まり路線のまま一人負け民族まっしぐらだとは思わなかった・・・・ >>23
>>25
単精度か倍精度かの話だと思うぞ >>22
>>27
FP32とFP16の混合。おそらくFP32だけでも演算性能は変わらんと思う。 24ビットや36ビット、48ビット、72ビット、96ビットなども
復活しても良いとおもうの。 >>10
CPUのクロック向上はほぼ終わってるし、微細化もそろそろ頭打ち。
並列化してもこれ以上は一般ユーザにはあまり意味がない。
HDDの容量増大も伸び率がめっきりと落ちた。
特殊用途向けの性能増強はまだまだ余地があるけど、コンピュータの進化は
大分止まってきたと思う。
>>11
ゼータ。 1個の性能を測って、それに個数を掛けて全体の性能を計算するのは
良くみられる手口ですね。 デスクトップ計算機の用途として、
Windowsを動かし、Word、Excel, PowerPoint、Acrobat、
Firefox, メモ帳、などを動かすためだけの用途に、今の様な
高性能なCPUやハードウェアが必要でしょうか？
OSも無駄に重たく作って居る気がします。メモリが256MB
でも十分に動いていたWindows2000のことを思い出して下さい。
そうして、今は大方の人にとって計算機とはデスクトップの
マシンではなくて、ポケットや鞄に入るモバイル機器のこと
でしょう。デスクトップにひけをとらない操作性と機能を
持ちながら、重量、容積、などずっと優れています。
デスクトップが必要な人は、グラフィック関係で大きくて
高精細な画面が必要な人。キーボードで文章をばりばり
入力するために快適なキーボードが必要な人。
DVD/BDの円盤をPCで視聴しなければならない人。
本格的なプログラミングなどの学習や作業をしなければ
ならない人。プリンタで用紙に印刷をしなければならない人、
などでしょう。
そのほかには、PCでとっても高精度なリアルタイムの
ゲームをしなければならない人などでしょう。
どれも、普通の家庭の範囲を逸脱しています。 スタートレックの世界のコンピュータチップといえば、これの上位の原理である。
光で計算するテンソル型の演算マトリクス。 スタートレックのテレビ番組で、コンピュータをペテンにかけるのに
「円周率を最後の桁まで計算しろ」と口で命令して、それに集中させておいて
動作をとめて時間を稼ぐという話があったが、それだけの知能を持った
計算機がそんな命令を受け付けてしまうだなんて、子供だましのSFだな
と思った。 スター・トレックTVシリーズの制作年度見てから言えよ ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
