Graphcore (グラフコア)次世代IPUテクノロジー

Graphcore

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Bow Pod₁₆

4ペタフロップスのAIシステムで事前構成されたBow Pod16では、より大きなIPUシステムのパワーとフレキシビリティを体験できます。

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Bow Pod₆₄

16ペタフロップスのAIトレーニングと推論の両方のワークロードを計算するBow Pod64は、大規模なAI向けに設計されています。

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Bow Pod₂₅₆

実稼働のAI作業負荷を想定して設計されたGraphcoreの新しいBow Pod256システムは、データセンター規模の機械知能において秀でた性能を発揮します。

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ベ‍ンチ‌マ‌ー‍ク

現在使用可能な大型複合モデルによる最先端の性能

従来のIPU-PODと比較して、BOW PODの性能は40%向上

大規模環境での性能と効率

Bow Podシステムは、EfficientNetやVision Transformerなどの高精度な最新の画像認識モデルで真価を発揮するので、さらなるスループットの向上や学習時間の短縮が期待できます。 BERTやGPT、グラフニューラルネットワーク（GNN）、物体検出、音声などの自然言語処理（NLP）モデルを使った学習と推論の両方で、その素晴らしい実力を実感できます。

Bow Pod Platforms | Preliminary Results (Pre-SDK2.5)| G16-EfficientNet-B4 Training
DGX A100 (A100-SXM4-80GB) | Published results

その他のベンチマーク

大きな飛躍

Bow IPUは、世界で初めてWafer-on-Wafer（WoW）3D積層技術を採用したプロセッサで、IPUの実績ある利点を次のレベルに高めています。コンピュートアーキテクチャやシリコン実装、通信、メモリにおける画期的な進歩が凝縮されているBow IPUは、最大1.4ペタフロップスのAIコンピュート性能を発揮するとともに、前世代のIPUと比較して、性能においては実に40%の飛躍的向上、電力効率においても最大16%の改善を実現しています。

Poplar® SDKと同時設計

IPU-POD64システムを使用すれば、最大で64,000個のIPUを使って膨大なワークロードを実行することができます。また、Poplarを使用して、このスケールのコンピューティングも、1台のマシンを使う場合と同様の容易さで行うことができます。さらに、Poplarがすべてのスケーリングと最適化を処理してくれるので、ユーザはモデルとその結果に集中することができます。

複数のユーザが異なるワークロードを同時に実行できるようにしたい場合は、グラフコアのVirtual-IPUソフトウェアを使い、それらのユーザ間でAI計算を動的に共有することも可能になりました。

Open BMCとRedfish、Dockerコンテナ、さらにはSlurmおよびKubernetesとの連携を含め、インフラストラクチャ管理のための業界標準エコシステム・ツールとの統合を行うインターフェースもサポートしています。グラフコアは、今後も、より多くのプラットフォームにサポートを拡大していく予定です。