对标英伟达胜算几何？这家AI芯片独角兽首次全面揭开神秘面纱……

在AI训练市场，不乏跃跃欲试想挑战英伟达霸主地位的厂商。不过，英伟达GPU仍是当前全球大规模商用部署的头号玩家。其次，Google的TPU通过内部应用及TensorFlow占据第二大生态规模。
 
要知道，一颗AI芯片从开发定义到落地部署，中间存在着巨大的鸿沟，特别是算法越来越复杂、模型越来越大，AI芯片面临着算力的严峻考验，最终要在数据中心批量部署，能够成功的厂商凤毛麟角。
 
不过，来自于底层的颠覆性创新正在悄然改变着格局。Graphcore，这家成立于2016年、来自于英国的AI芯片公司，通过创新的IPU处理器技术，已经开始在全球数据中心批量应用，跻身于该市场第三梯队。
 
5月27日，在Intelligent Health峰会上，微软机器学习科学家Sujeeth Bharadwaj分享了在攻克新冠病毒时的一项研究，在训练CXR（胸部X射线检查）模型时，用Graphcore IPU处理器和英伟达 V100同时运行微软COVID-19影像分析算法SONIC，最终的结果可能令所有人大跌眼镜：IPU在30分钟内完成了V100需5个小时的训练工作量！
 
这家年轻的公司，由此再次引起了业界的关注。日前，Graphcore面对<电子发烧友>等行业媒体，首次在中国市场全面揭开了其创新背后的核心技术及最新业务进展，以及在中国市场的布局等。

为什么传统的处理器架构需要被颠覆？

Graphcore高级副总裁兼中国区总经理卢涛（Jason Lu）介绍称，AI时代的机器智能代表的是全新的计算负载，不同于传统计算的特点有：它是非常大规模的并行计算；数据结构非常稀疏；相较于传统的科学计算或高性能计算（HPC），AI/机器智能是低精度计算；另外在训练、推理过程中的数据参数复用、静态图结构等，都是AI应用全新计算负载的典型代表。

卢涛 Jason Lu
Graphcore高级副总裁兼中国区总经理

 
整个AI算法模型的演变，基本上从2016年1月份的ResNet50的2500万个参数，发展到2018年10月份BERT-Large的3.3亿个参数，而到了2019年发展到GPT2的15.5亿个参数，增长幅度非常大。甚至，现在一些领先的科研机构和AI研究者在探索更大的算法模型，能够训练更复杂的算法，来提高精度。密集计算并不是可持续的方法，譬如算法模型参数要从15.5亿规模扩展到一万亿，这种指数级的增长，需要成倍的算力提升。Graphcore认为，传统处理器无法很好地应对这些变化，因此市场需要一种颠覆式的创新架构。
 
传统的处理器架构，如CPU是针对应用和网络进行设计的标量处理器，GPU是以向量处理为核心的、针对图形和高性能计算的处理器。而AI是全新的应用架构，底层是以计算图作为表征的，且从整个AI发展方向来看，大规模、稀疏化的数据会越来越多，因此，Graphcore针对这些发展趋势设计了一种全新的处理器架构。
 

全世界最复杂的拥有236亿个晶体管的芯片处理器

目前为止，机器学习的算力来源主要还是传统的处理器，它们的算力提升也非常快。不过，峰值算力和有效算力是两回事，这其中，内存带宽成为掣肘。
 
当处理器算力提高了10倍，内存如何相应提高10倍的性能呢?卢涛介绍，如果用传统的DDR4、DDR5、HBM、HBM1、HBM2、HBM3等内存，基本上每一代能有30%或40%的提升，因此，这对传统架构是一个非常大的挑战。
 
相较于传统CPU、GPU，IPU采用了大规模并行MIMD（多指令多数据）处理器核，通过紧密耦合的大型本地分布式SRAM，在片内能够做到300MB SRAM。相对CPU的DDR2子系统或GPU的GDDR、HBM来说，IPU能够实现10到320倍的性能提升。这样带来的好处是，能够将模型和数据放在片内处理，从时延的角度来看，与访问外存相比较，时延仅为1%。
 
通过采用大规模分布式的片上SRAM架构，IPU处理器将所有memory都放在片上，解决了当前机器学习中大量出现的内存带宽所造成的瓶颈。
  
目前，基于这一创新架构的IPU处理器GC2已量产，采用TSMC 16nm工艺，号称是世界上最复杂的拥有236亿个晶体管的芯片处理器。
 
GC2片内有1216个IPU-Tiles，每个Tile有独立的IPU核心作为计算以及In-Processor-Memory（处理器之内的内存），总共有7296个线程，能够支持7296个程序并行运行。对整片来说，In-Processor-Memory总共是300MB，PCIe是16个PCIe Gen 4。
 
而在各个核心之间，Graphcore通过BSP同步协议，能够支持同一个IPU处理器内1216个核心之间的通信，以及跨不同的IPU之间进行通信。另外，在IPU和IPU之间，拥有80个IPU-Links，总共有320GB/s的chip to chip的带宽。正因如此，IPU处理器可以同时支持训练和推理。

从目前所公布的指标来看，在自然语言处理、图像分类、金融模型训练等方面，IPU在现有及下一代的模型上，性能均领先于GPU：在自然语言处理方面的速度能够提升20%到50%；在图像分类方面，能够有6倍的吞吐量且时延更低；在金融模型方面，训练速度能够提高26倍以上。目前，IPU在云上、在一些客户的自建数据中心的服务器上已经投产应用。
 
而在场景应用方面，IPU采用分组卷积的方式也体现出了独有优势，特别是针对更为稀疏化的数据时。
 
卢涛分享了众多AI创新者、算法科学家、AI应用开发者日常工作中遇到的一大问题：当算法模型在GPU上运行速度非常慢的时候，通常被认为是算法或软件问题。他指出，如果算法模型不是用稠密的卷积，而是用较为稀疏的卷积比如Fully depthwise做的，那么在GPU上运行得慢的根本原因是GPU架构不符合算法特点，因此采用IPU能够提供更好的支持。
 
他解释称，Graphcore设计了一个分组卷积内核的micro-benchmark，将组维度（group dimension）分成从1到512来比较，这里512就是应用得较多的“Dense卷积网络”，典型应用如ResNet。此时，IPU GC2性能甚至比英伟达V100要高近一倍。随着稠密程度降低、稀疏化程度增加，在组维度为1或32时，针对EfficientNet或MobileNet，IPU对比GPU展现出巨大优势，做到成倍的性能提升，同时时延大大降低。
 

创新架构需要软硬协同设计

IPU所采用的片上存储架构，确实是未来计算结构的发展方向之一，但从芯片设计和应用角度而言，这是一大挑战。
 
片上存储通常有两种架构，一是在片上规划单块大规模的存储，这种方式通常会导致良品率极低。另一种架构就是Graphcore这样的分布式片上存储架构。但这又带来了新的挑战：如何把分布式存储架构有效利用起来？这对编译器的要求非常高，可以说是软件、硬件协同设计的过程。要做出能够真正落地的产品，最核心的挑战就是软硬件两方面的专业知识和经验。
 
为了提升芯片的可用性，以及便于用户和开发者更方便地在系统中进行开发、移植、优化，Graphcore将产品扩展到囊括庞大的部署软件和基础架构套件，通过Poplar SDK给用户提供更好的体验。而这通常是头部厂商如英伟达在推进GPU大规模应用时才有的举动。
 
Poplar SDK是架构在机器学习上的框架软件（比如TensorFlow、ONNX、PyTorch和PaddlePaddle）和硬件之间的一个基于计算图的整套工具链和库。Poplar SDK支持容器化部署，能够快速启动并运行。在标准生态方面，Poplar SDK支持Docker、Kubernetes、以及微软的Hyper-v等虚拟化技术和安全技术。在操作系统方面，Poplar SDK目前支持最主要的三个Linux发行版：ubuntu、RedHat Enterprise Linux、CentOS。
 
今年5月，Graphcore还推出了PopVision Graph Analyser分析工具，用户可以通过这个可视化的图形展示工具来分析软件运行情况、调试效率。
 
目前基于IPU的一些应用已覆盖到机器学习的各个应用领域，包括自然语言处理、图像/视频处理、时序分析、推荐/排名及概率模型。一些应用案例和模型已经在TensorFlow、ONNX和Graphcore的PopART上可用，所有源代码都可以在GitHub处下载。
 

新冠疫情下“小兵”立大功

当前，全球都希望更高效地攻克新冠疫情中的难题。这时，AI在高清医学影像领域就体现出了重要价值。
 
第一，疫情发展非常快，不断有新的病例、影像和数据产生，这就要求现有的模型要不断根据新的情况来提高精度。
 
第二，疫情造成全球医疗资源紧缺。放射影片往往需要富有经验的医生进行判断，而在资源紧张的情况下，AI工具可以帮助更多医生获得更专业的判断力。
 
第三，全球都迫切需要攻克病毒的研究成果，如何提高研究效率至关重要。
 
Graphcore中国销售总监朱江，就本文开头所提到的微软训练CXR（胸部X光射线检查）的应用案例，详细介绍了IPU与英伟达 V100的对比情况。

朱江
Graphcore中国销售总监

 
微软专门开发了SONIC CV模型进行训练，IPU和GPU的训练结果对比如下图：左边是训练时间，IPU优势明显。右边红色曲线代表训练时精度上升的情况，蓝色曲线代表测试精度。可以看到测试精度和训练精度较为接近甚至吻合，这也说明SONIC模型在泛化性能上更好，在针对未知的新数据方面，其处理能力比微软传统的EfficientNet模型更好。整体上，SONIC的模型通过30分钟的训练达到94%的训练精度和测试精度，训练速度方面，IPU需要30分钟，而GPU差不多需要5个小时。
 
通过这一训练，微软认为能够训练到SOTA的精度的模型不一定是大模型，可以用小模型来达到这样的精度要求。另外，IPU的MIMD架构非常适用于以分组卷积为代表的新模型。
 
据了解，目前微软已采用IPU来进行计算机视觉中分类方面的训练，能达到一个数量级的速度提升。未来，微软期望把IPU在CV领域的应用扩展到更多方面，包括监测、分割以及配准。

创新带给Graphcore的底气

迄今为止，Graphcore获得了AI领域多位重量级人物的背书。
 
英国半导体之父、Arm联合创始人Hermann爵士认为:“在计算机历史上只发生过三次革命，一次是70年代的CPU，第二次是90年代的GPU，而Graphcore就是第三次革命。”意指其率先提出了为AI计算而生的IPU。
 
AI教父Geoff Hinton教授在接受Wired采访时，被问到 “我们应该如何构建功能更像大脑的机器学习系统”时，从钱包中掏出了一个又大又亮的硅片，并回答说：“我们需要转向不同类型的计算机来处理新的机器学习系统。”他认为Graphcore的IPU正在满足这样的系统需求。


迄今为止，Graphcore总融资超过4.5亿美金，其中包括全球知名的金融投资者和战略投资者。

不论是技术本身所带来的创新地位，还是大佬的站台或融资历程，Graphcore的履历都堪称漂亮。
 
不过，作为一家初创企业，Graphcore直面的都是业界巨擘。强如英伟达，也已经感受了种种威胁，正在加速创新。上个月，英伟达推出了基于Ampere架构的NVIDIA A100，将AI训练和推理性能提高20倍，可以说是英伟达GPU迄今为止最大的性能飞跃。
 
对于未来的竞争，Graphcore方面信心满满。卢涛表示，虽然目前对比的都是与V100这样的大量部署的旗舰级产品，但即使是第一代IPU产品也不会输于A100，且下一代IPU处理器也将有重磅发布。
 
未来的推进策略，Graphcore还是会在训练和推理两方面并行，聚焦对高精度、低时延、高吞吐量要求更高的场景。另外还有一个趋势是训练和推理混布的需求，例如视频平台、电商网站等希望通过算法同时进行训练和推理，能够根据用户数据实时更新算法模型；未来的汽车应用也是训练和推理混布的场景，都将有一定的增长。

积极拥抱中国AI生态圈

在中国，Graphcore刚与两大头部客户有了重大进展。
 
一是阿里巴巴新的开放式深度学习API ODLA（Open Deep Learning API）支持Graphcore IPU，某种程度上，这也反映了数据中心对IPU的计算需求正在增长。
 
二是成为百度飞桨（PaddlePaddle）硬件生态圈共建计划伙伴之一，这一合作使Graphcore进入了中国深度学习开源框架的生态系统中，触及百万以上的AI开发者。
 
卢涛表示，Graphcore正在积极拥抱中国的AI生态圈，中国市场未来有望占据其全球市场的40%甚至50%。

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