Graphcore和Cirrascale联合发布Graphcloud

很多朋友对Graphcore和Cirrascale联合发布Graphcloud不是很了解，每日小编刚好整理了这方面的知识，今天就来带大家一探究竟。

's使用Graphcore MK2 IPU云计算加速创新，英国布里斯托尔，2021年1月26日3354今天，Graphcore宣布在帮助客户加速创新和大规模使用人工智能技术方面又迈出了一步。

Graphcore和Cirrascale云服务(以下简称Cirrascale)携手为云上的人工智能带来新的内容：凭借第一个公开发布的基于第二代IPU的IPU-POD(MK2 IPU-POD)横向扩展集群，无需拥有和运营数据中心，我们提供了一种按需增加计算能力的简单方法。

Graphcore认识到人工智能技术给市场带来了巨大的机遇，但也带来了一系列独特的计算挑战：模型的规模在迅速增加，准确度的标准在不断提高。如果客户想要充分利用最新的创新，他们需要一个专门为人工智能构建的紧密集成的硬件和软件系统。

Graphcloud是一款安全可靠的IPU-POD系列云服务，当从实验、概念验证和试点项目扩展到更大的生产系统时，客户可以获得Graphcore IPU的强大功能。在发布时，Graphcore提供了两种可用的产品。

在接下来的几个月里，Graphcore将提供更大的横向扩展系统：ipu-pod 16:提供4 PetaFLOPS的人工智能计算(4个ipus-M2000，即16个巨像MK2GC 200 ipus)；ipu-pod 64:提供16PetaFLOPS (16个ipus-M2000，即64个巨像MK2 GC200 IPU)的人工智能计算与最新的GPU系统相比，ipu-pod系统可以降低总训练成本，缩短求解时间。

Graphcloud系统实例已经预装了Poplar和系统软件。样本代码和应用示例可以在本地获得，可以用于Graphcore benchmark中使用的高级模型，包括BERT和EfficientNet。用户还可以访问全面的文档，帮助他们快速启用多种框架，包括PyTorch和TensorFlow。

总部位于英国的Healx是首批使用Graphcloud的Graphcore客户之一，其人工智能药物研发平台正在为罕见疾病寻找新的治疗方法。该公司获得了2019年人工智能奖中的“人工智能在健康和医学中的最佳应用”。

Healx的机器学习工程技术负责人丹奥多诺万(Dan O'Donovan)说：“我们在2020年12月下旬开始在Graphcloud上使用IPU-波德16，并将我们现有的MK1 IPU代码迁移到MK2系统上运行。这个过程没有障碍，带来了很大的性能优势。为模型提供更多的存储意味着我们不再需要拆分模型，而只需要专注于拆分数据。这使得代码更简单，模型训练更高效。”

他还指出：“在与Graphcore的合作中，Graphcore一直为我们开放对最新硬件、SDK和工具的访问。此外，我们还可以通过直接会议和支持服务，与Graphcore的硬件和软件专业工程师进行持续的对话和沟通。”

对于Graphcloud的发布，Graphcore联合创始人兼首席执行官奈杰尔图恩(Nigel Toon)表示：“无论用户是首次评估我们的硬件和Poplar软件堆栈，还是扩展人工智能计算资源，使用Graphcloud启用IPU都比以往任何时候都容易。我们很高兴与Cirrascale合作，将Graphcloud推向世界。Graphcloud和我们的全球合作伙伴计划、内部销售和工程支持共同构成/构建了Graphcore的全系列产品和服务。”

Cirrascale首席执行官PJ戈(Michael GO)表示：“Cirrascale非常自豪与Graphcore的战略合作，这进一步推动了基于云的机器学习解决方案时代的发展，然后与世界500强公司进行全新的大规模商业部署。”

定价和规格可用系统类型IPU-POD16 4 IPU-M2000系统IPU-POD64 16 IPU-M2000系统定价规格这两种系统都使用Graphcore独特的IPU-Fabric互连架构。IPU-Fabric专为消除通信瓶颈而设计，允许数千个IPU作为一个高性能、超快速的聚合单元运行在机器智能工作负载上。

每个IPU-POD64实例由四台戴尔R6525主机服务器支持，并配备了最强大的本地人工智能数据中心系统使用的双插槽AMD EPYC2 CPU，每个IPU-POD16都有一台相同规格的专用服务器。分别为IPU-POD64和IPU-POD16提供16TB和4TB安全本地NVMe存储。每个IPU-POD64提供57.6GB的处理器内存储和2048GB的流存储(32 x 64GB DIMM)。每个IPU-POD16提供14.4GB的处理器内存储和512GB的流存储(8个64GB DIMM)。

以上知识分享希望能够帮助到大家！