彪悍的Graphcore第二代IPU！加速落地超大规模数据中心、金融、医疗健康等领域

电子发烧友网报道（文/黄晶晶）一家来自于英国的AI初创公司Graphcore，成立一年多时间里，融资超过4.5亿美金，金融投资者包括红杉资本、欧洲Atomico、以色列Pitango等，战略投资者包括宝马、Bosch、戴尔、微软、三星等，受到资本的热烈追捧。

最近，Graphcore发布第二代IPU芯片以及基于第二代IPU处理器的一系列的产品，性能对标市面上的主流产品。据了解，Graphcore IPU采用大规模并行同构众核架构，其IPU Core是一个SMT多线程处理器，可以同时跑6个线程，类似多线程CPU，它与GPU的SIMD/SMIT架构不同。Graphcore IPU大量采用片上存储SRAM，没有外部DRAM。另外还采用了IPU-Fabric进行片间互联。Graphcore第二代IPU芯片在SRAM存储容量、计算吞吐量以及通信方面又有了大幅提升。

Graphcore第二代IPU三大颠覆性技术

Graphcore第二代IPU芯片Colossus Mk2 GC200采用台积电7nm工艺。在计算、数据与通信方面实现了技术突破。无论与公司第一代IPU还是目前市面上主流的GPU相比，其性能表现突出。Graphcore高级副总裁、中国区总经理卢涛进行了详细解析。

计算

Colossus Mk2 GC200处理器是目前世界上最复杂的单一处理器，基于台积电7纳米的技术，集成将近600亿个晶体管，拥有250TFlops AI-Float的算力和900MB的处理器内存储。处理器内核从上一代的1217提升到1472个独立的处理器内核，这样一个处理器有将近9000个单独的并行线程。相对于第一代产品，其系统级的性能提升了8倍以上。

同时In-Processor-Memory从上一代的300MB提升到900MB。每个IPU的Memory带宽是47.5TB/s。还包含了IPU-Exchange以及PCI Gen4跟主机交互的一个接口；另外有IPU-Links 320GB/s的芯片到芯片的互联。



数据

IPU Exchange Memory是一个交换式存储的概念。如果跟英伟达当前使用HBM技术的产品比较，Graphcore在M2000每个IPU-Machine里面通过IPU-Exchange-Memory技术，提供了将近超过100倍的带宽以及大约10倍的容量，这对于很多复杂的AI模型算法是非常有帮助的。

通信

此次，Graphcore专门为AI横向扩展设计了一个IPU-Fabric的结构。IPU-Fabric可以做到2.8Tbps超低延时，同时最多可以支持64000个IPU之间的横向扩展。同时IPU-Fabric支持AI运算的集合通信或者all-reduce的操作，这也是Fabric的技术特性。

目前Graphcore有三种产品形态：一是IPU-Machine。二是IPU服务器，目前Graphcore已经在全球范围内完成了浪潮和戴尔IPU服务器的产品适配。三是大规模横向扩展的IPU-POD系统级产品。

IPU-MachineM2000是一个1U结构的即插即用的计算刀片，集成4个IPU Mk2GC200处理器，总共有1PFlops16.16的算力，和近6000个处理器的核心，以及超过35000个并行的线程，In-Processor Memory达到了3.6GB，Exchange Memory有450GB，以及2.8TbpsIPU-Fabric超低延时通信。非常易于部署，IPU-M2000可以满足当前最苛刻的一些机器智能的工作负载。当前建议零售价是32,450美金。






IPU-M2000拥有多种配置形态，M2000是我们在构建超大规模的、弹性的AI计算集群中间的一个基本单元，可以从1个到4个、8个，到64个，最多可以到64000个，自由组合计算规模。

用于超算规模的IPU-POD，IPU-POD64是IPU-POD的一个基本组件，IPU-POD64总共支持了16个IPU-M2000，可以根据不同的工作负载进行不同的配置。另外，目前支持的2D-Torus拓扑，最大化IPU-Link的带宽，全缩减（all-reduce）的效率比网状拓扑的要快两倍，这样一个架构可以扩展到64000个GC200的IPU。

由于把AI的计算跟逻辑的控制进行了解耦，因此非常易于部署，网络延时非常低，能够支持大型的算法模型，以及安全的多用户使用，

按64000个IPU集群计算，总共能提供16个EFlops FP16的算力，卢涛表示，日本前一阵发布的超算实现0.5 EFlops算力。而我们基于64000个IPU总共可以组建16个EFlops算力，这个是非常惊人的算力。

性能PK

IPU Mk2与Mk1进行对比，计算达到了两倍以上的吞吐量峰值能力；数据方面，六倍以上的处理器内的有效存储，超过了446GB的 IPU-Machine流存储；通信方面，加入了基于大规模横向扩展的IPU-Fabric的技术。






处理器内存储从300MB到900MB,看起来是三倍的提升，但是片内存储分为两部分，程序占用的存储空间以及供模型的激活、权重的存储空间。因为对于程序代码空间的占用情况在Mk1和Mk2是同样的，这样供算法模型可用的权重和激活容量有6倍以上的有效存储。



Mk2与Mk1系统级的对比中，配备有IPU-Link的8个C2 PCIe的IPU服务器和Mk2配备有IPU-Fabric的8个IPU-M2000比较，在三个比较典型的应用场景，在BERT-Large训练，MK2有9.3倍性能的提升。BERT三层推理，实现8. 5倍的性能提升。EfficientNet-B3这类计算机视觉应用模型，有7.4 倍的性能提升。



8个M2000与基于英伟达DGX-A100的整机（8个A100）对比中，后者FP32的计算能力是156TFlops，而8个M2000做到了2PFlops的算力，大约12倍的FP32性能的提升。对于AI计算，在GPU的平台上是2.5PFlops，在M2000的平台上是8PFlops，大约有三倍的提升。针对AI存储部分，相对后者320GB，前面有3.6TB的存储，将近10倍的提升。另外，从系统架构来说，花199K美金买到最新的GPU的算力和存储空间，对于Graphcore的平台，可能会花259k美金就能买到12倍的运算能力和10倍的存储空间。

软件与平台生态

对于AI的落地应用，软件生态可能比硬件更重要。Graphcore在提供高性能IPU芯片的同时，也在加速软件和平台生态的建设。

Graphcore 中国区技术应用总负责人罗旭介绍了Poplar软件的最新版本特性。Poplar包括PopART和PopLibs，PopLibs相当于SDK，PopART相当于run time，通过PopART和PopLibs，连接到Poplar的compute graph，再通过graph compiler，相当于在整个处理器软件跟硬件结合最紧密的地方转成一个计算图，然后把这个计算图加载到对应的硬件，也就是IPU-Machine。



Poplar支持的算法框架包括PyTorch、TensorFlow、ONNX，mxnet，以及前段时间百度发布的PaddlePaddle。同一套软件可以实现推理和训练。



最新发布的SDK 1.2主要特性在于，与比较先进的机器学习框架做更好的集成；进一步开放低级别的API，上层的算法提供一个低层次的API接口，针对网络的性能做一些特定的调优；增加框架支持，包括对PyTorch和Keras的支持。另外卷积库和稀疏库。PopART方面，可以做到多机的数据并行训练。

罗旭还谈到，我们把Exchange Memory也做了一些开放，包括API以及它的管理功能的开放。应用开发者可以基于Exchange Memory对模型的性能做极大程度的调优。



针对数据中心目前主流的操作系统ubuntu、RedHat、CentOS，现在Poplar SDK、drivers、工具链等也是完全支持的。



7月6号，PopLibs在GitHub上开源。用户可以直接在GitHub上去搜索Graphcore下载对应链接。

Graphcore 在中国的首款IPU 开发者云部署在金山云之上，这里面使用了三种IPU产品，IPU-POD64，浪潮的IPU服务器NF5568M5，以及戴尔的IPU服务器DSS8440，目前这个是面向商业用户进行评测以及面向高校研究机构，甚至个人开发者能够提供免费的试用。



对于商业用户来说，通常为三周或者按需适度延长，可以通用IPU极大优化现有模型，产品较竞争对手更早实现产品化和市场化。对大学、研究机构和个人研究者，可以提供6个月的免费访问，直至完成研究项目并发表结果。

IPU与GPU不是竞争关系

卢涛认为，IPU是面向未来的另一大计算平台，它与CPU、GPU不是竞争的关系，有交叉有不同。当前AI主流计算平台仍是CPU和GPU，甚至一些算法也是基于GPU发展而来。Graphcore的愿景是画第三个圆，我们认为CPU与GPU并没有从根本意义上解决AI的问题。AI是一个面向计算图的计算任务，跟CPU的标量计算以及GPU的矢量计算都不同。

从此，CPU、GPU、IPU有重叠相交的部分，必然会在某些领域进行竞争。例如，目前在NLP、CV这两个领域的竞争会有一段胶着时期。但是未来会有更多IPU独挡一面的应用，有待我们进行挖掘。

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