司马半芹Graphcore二代IPU发布，7nm制程片上存储高达900MB( 二 )

这个方案就像一把锤子，需要找到合适自己的钉子，才能发挥其最大优势。
需要说明的是，没有一种架构能适应所有 AI 计算场景，一切都是权衡的结果。想要充分调用算力，除了底层的硬件设计，在软件层面的调校也非常重要。
在 DeepTech 问及是否考虑在 MLPerf 平台测试时， Graphcore 高级副总裁兼中国区总经理卢涛这样回答。
“Graphcore 是 MLPerf 的成员之一，未来我们有计划在 MLPerf 组织里发挥自己的影响力，但是目前我们的策略跟其他友商不太一样，因为我们的 IPU 要解决的问题和 GPU 所解决的问题并不完全一样，可事实上 MLPerf 的 benchmark 是倾向于 GPU 架构的，很多适合于 IPU 的数据集和模型并没有加入到测试集中” 。
快速成长
截止目前，这家成立仅 4 年的英国年轻公司已经累计获得了 4.5 亿美元融资，其投资人中既有红杉这样的金融投资者，也有戴尔、三星、微软这类战略投资者。与此同时，其团队规模也从几十人，发展到全球 430 人，其中工程技术人员占比 80% 以上。
作为资本的宠儿， Graphcore 显然并不满足于英国本地的发展，根据其官网显示，除英国本土， Graphcore 已经在中国、美国、挪威等地设立了分公司，其中中国包含两处，分别位于北京和台湾新竹。
卢涛表示，中国目前 AI 产业的体量可能是全球几个最大的国家之一，但论落地速度中国绝对是世界最快的国家，没有之一。未来我们将一面加强国内团队、开发者社区的建设，一面同国内各大云服务公司、AI产业公司加强沟通，展开合作。