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Graphcore

次世代IPUテクノロジー

IPU‍-GC200および‌IP‌‍U-P‌O‌‍D‌システム 大規模なAIインフラストラクチャのコアビルディングブロック

IPU-Pod16

IPU-POD16

4ペタフロップスのAIシステムで事前構成されたIPU-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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IPU-Pod64

IPU-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IPU-POD64は、大規模なAI向けに設計されています。

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IPU-Pod128

IPU-POD128

32ペタフロップスという強力なAI演算能力を持つIPU-POD128は、データセンター規模の機械知能で最先端の性能を発揮するように設計されています。

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IPU-Pod256

IPU-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IPU-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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IPU-MACHINE: IPU-M2000

  • プラグ・アンド・プレイ型のマシン・インテリジェント・コンピューティング・ブレード
  • 展開が容易
  • 1ペタフロップのIPU計算
  • 450GB Exchange-Memory™
  • 2.8Tbps IPU-Fabric™、超低遅延通信
  • 最も要求の厳しいマシン・インテリジェンス・ワークロードにも対応可能
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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

自然言語処理に最適

BERT-Largeをわずか5.88分で学習。これは、量産ハードウェアのオープンカテゴリーにおける最新のMLPerf 1.1ベンチマーク結果においてIPU-POD128が達成した超高速性能であり、まさに真の利益をお客様に提供している証しです。

MLPerf v1.1学習結果 | MLPerf ID:1.1-2088, 1.1-2089, 1.1-2087

コンピュータビジョンに最適

ResNet-50について提出した最新のMLPerfでは、IPU-POD16プラットフォームが最新のDGX A100プラットフォームを上回り、わずか28.3分でResnetを学習しました。

IPUシステムの真価は、EfficientNetのような次世代CVモデルでこそ発揮されます。IPU-PODの優れたスケーリング能力を証明するように、EfficientNetの学習に要する時間はIPU-POD256で1.7時間、IPU-POD16でも20.7時間しかかかりません。これはDGX A100の公表結果である70.5時間に対して約3.5倍も高速です。

IPU-POD SDK2.4の結果
DGX A100 (A100-SXM4-80GB) | 公表結果
GC200 クリックして拡大

Colossus™ MK2 GC200 IPUの紹介

グラフコアの第2世代Colossus™ MK2 IPUプロセッサ、GC200を紹介します。このIPUは完全に新しいタイプの大規模並列プロセッサであり、マシン・インテリジェンスを加速するために、Poplar® SDKと共にまったく新規に設計されたものです。第1世代のColossus IPU以降、グラフコアは自社のシリコン・アーキテクチャとシステム・アーキテクチャにおいてコンピューティング、通信、およびメモリの画期的な進歩を成し遂げ、MK1 IPUの8倍の実性能を実現しました。GC200は世界で最も複雑なプロセッサですが、Poplarソフトウェアのおかげで使い易いものとなっており、イノベータはAIのブレークスルーを実現することができます。

Poplar

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。

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