IPU mitsamt Graph-Compiler und Graph-Engine Die erste Dell-Graphcore IPU-Appliance für Rechenzentren ist da

Graphcore entwickelt einen neuen Prozessortypus für die maschinelle Intelligenz. Dell EMC gehört seit 2016 zu den Investoren in Bristol beheimateten Company. Jetzt stellten der Komponenten und der Hardwarehersteller auf einem Dell-AI- und Analysten-Event in Chicago erste Appliances vor.

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Grundlage ist keine CPU und kein Grafikprozessor sondern eine „IPU“: Intelligent Processing Unit. CPUs lösen Probleme, indem sie Datenblöcke sammeln und dann Algorithmen oder logische Operationen mit diesen Informationen nacheinander ausführen. Quad-Core Chips beispielsweise verfügen über vier parallele Prozessoren.

GPUs indes erledigen durch Parallelisierung mehrere Aufgaben gleichzeitig und dienen als Akzeleratoren der Beschleunigung. Sie werden daher etwa für KI-Systeme verwendet, die große Datenmengen parallel von verschiedenen Standorten abrufen und schnell verarbeiten müssen. Dieser Prozess lässt sich als Graph-Computing bezeichnen. Es konzentriert sich auf Knoten und Netzwerke und nicht auf Wenn-dann-Anweisungen.

Der Software-Stack

Mit der Hardware-Entwicklung einher ging die der Software „Poplar“, zu Deutsch Pappel. Nigel Toon, Mitgründer von Graphcore, erläutert: „Man kann sich nicht einfach Hardware ausdenken und erst dann versuchen, herauszufinden, wie man die Software damit schreibt.“ Toon und Simon Knowles hatten 2002 das Halbleiterunternehmen Icera gegründet und im Jahr 2011 für 435 Millionen Dollar (315 Millionen Pfund) an Nvidia verkauft.

Der neue Chip von Graphcore ist gedacht für massiv parallele, jedoch minderpräzise Gleitkommarechnerei. Die IPU verfügt über mehr als 1.000 Prozessoren, die miteinander kommunizieren, um den komplexen Arbeitsaufwand für maschinelles Lernen bewältigen zu können.

Dennoch behauptet Toon, die Architektur der Hardware sei recht einfach und unkompliziert. So sorge die Software Poplar dafür, dass die Daten effizienter als über einen mit Vektoren funktionierenden Chip herkömmlicher SIMT-Architektur laufen. Und das bedeute, dass weniger Rechenleistung verschwendet werde. Dabei werden alle Prozessoren nacheinander verwendet.

Leistungssteigerungen

Laut Toon sind die Leistungssteigerungen signifikant: Im Vergleich zu den leistungsfähigsten GPUs von heute könne der Chip von Graphcore KI-Algorithmen bis zu zehnmal schneller verarbeiten 100 Mal effizienter.

Michael Dell jedenfalls scheint überzeugt. Auf dem Graphcore-Blog wird er zitiert, wie er die Unternehmenspräsentation auf dem Event ankündigte: „So wie Graphcore von Grund auf einen neuen Prozessortyp für Machine Intelligence entwickelt hat, finden wir es wirklich interessant.“

„Colossus” bezeichnet einen 16-Nanometer IPU-Chip

Britisches Startup Graphcore bringt KI-Chip auf den Markt

Seit Beginn dieses Jahres liefert Graphcore seine ersten „C2“ genannten IPU-Prozessor-PCIe-Karten an erste Kunden aus. Dell gehörte zu den ersten Unternehmen, die Hard- und Software erhielten. Toon sagt: „Wir haben eng mit seinem technischen Team zusammengearbeitet, um eine vollständige IPU-basierte Produktpalette von Dell aufzubauen.“

Der Dell-Rechner

Die vorgestellte IPU-basierte Plattform enthält acht C2 IPU-Prozessor PCIe-Karten mit jeweils zwei „Colossus GC2“-IPU-Prozessoren. Sie liefert über 2 Petaflops, verteilt auf über 100.000 unabhängige parallele Programme, mit einer Speicherbandbreite von fast 1 Petabyte pro Sekunde.

Toon fühgt an: „Die Nachfrage nach Produkten ist hoch und bei Graphcore haben wir bereits ein volles Auftragsbuch von unseren Early-Access-Kunden für unsere erste Charge an Silizium und C2-Hardware.“

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