华为欲“突围”光刻机!又一美巨头获供货许可

  外汇天眼APP讯 : 近期,推动芯片国产化已经刻不容缓。而在芯片生产中,光刻机则成为目前最需要攻克的难题。因此,中科院已经宣布,将把光刻机列入其科研清单中,而包括华为在内的高科技企业也已启动了替代计划,准备在包括光刻机在内的核心技术领域采取“突围”行动。


  而在华为等企业都决定着手攻破芯片制造核心技术的关键时刻,美国2大芯片巨头却先后宣布,已经获得了美国的供货许可。继上周美国芯片巨头AMD宣布被允许继续供货的许可之后,本周一(9月21日)晚上,另一美国芯片巨头英特尔也表示,已经获得供应许可。


  



  据中国证券报周一(9月21日)报道,国内周一有消息称,英特尔已经获得美国的供货许可。中证报向英特尔求证后,该消息得到英特尔的证实。据悉,英特尔是最早拿到许可的企业之一。


  不过,华为对这一消息的回应却有点出人意料。华为随后表示,早在去年年底,英特尔就已经拿到了供货许可,而那批许可并不受美国今年2次调整行动的影响。那么,AMD和英特尔都能拿到许可,那三星和台积电等企业又是否有望恢复供应呢?


  



  答案可能并不乐观。据悉,AMD和英特尔跟华为的合作大部分都在PC芯片上,而在PC行业中,AMD和英特尔都牢牢占据主导地位,就算华为笔记本在该行业的市场份额不断攀升,短期内也不会危及其地位,因此美国才愿意让其继续供应。


  相比之下,如今华为已经超过苹果和三星,成为全球最大的手机供货商;同时,华为在全球5G设备的市场份额也已达到全球第一,因此,美国可能不会轻易同意在这些领域恢复供应。


  对于中企来说,不管美国是否同意恢复供应,在核心技术、关键材料和专利技术等领域的攻关,让科技企业不再因专利技术和制造能力瓶颈而受困,可能才是当下最为重要的事情。


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  “计算革命在计算机历史上只发生过三次,第一次是70年代的CPU,第二次是90年代的GPU,而Graphcore就是第三次革命,他们的芯片(IPU,智能处理单元)是这个世界伟大新架构的一种。”说这话的是ARM公司创始人、英国半导体之父赫尔曼·豪瑟(Hermann Hauser)。


  他口中的 Graphcore,是来自英国的 AI芯片公司。这家公司创办于2016年,在芯片领域有着多年经验的奈杰尔·图恩(Nigel Toon)担任联合创始人和 CEO,曾创办过两家处理器公司的西蒙·诺尔斯(Simon Knowles)担任联合创始人和 CTO。


  


  图 | Graphcore(来源:Graphcore)


  这家分公司遍布多个国家和地区的公司,于2019年进入中国。9月19日,DeepTech和 Graphcore 高级副总裁兼中国区总经理卢涛,就相关问题进行了交流。


  


  图 | 卢涛(来源:Graphcore)


  他表示,Graphcore 的主要技术是以 IPU 处理器、为 IPU 打造的 Poplar 软件。基于 IPU 处理器和 Poplar 软件栈,Graphcore 的产品最后以用在IPU服务器中的PCIe 卡、IPU 系统产品 IPU-Machine 和 IPU-POD 的形式呈现给用户。


  Graphcore 已经取得了一些阶段性进展。截至目前,IPU 已达到一万多片的发货规模,并服务于全球超过100家的机构,其主要应用在互联网大规模数据中心、高校和科研机构等。同时,IPU 也在支撑医疗、金融、生命科学、汽车、金融和计算领域方面的应用。


  2019年初,AI 教父杰夫·欣顿(Geoff Hinton)在接受记者采访的时候,被问未来什么样的计算系统会更像大脑?他的回答是:“我认为我们需要转向不同类型的计算机。幸运的是,我这里有一个...” 欣顿伸手进入他的钱包,拿出一个又大又亮的硅片——一个 Graphcore IPU 芯片。


  IPU带来可持续发展路径


  2016年,全球 AI 产业进入高速发展阶段。在过去,大概每隔三个月,模型参数规模就会提高一倍。2018年10月,谷歌的 ResNet 模型有3.3亿个参数。2019年3月,OPEN AI 的大型语言模型 GPT-2达到15.5亿个参数。2020年,GPT-3达到1750亿个参数。GPT-3模型完成一次完整训练,要耗费千万美金级别的花销。这样的密集计算,很难带来持续发展。那么,是否有可持续发展的路径?


  在论文《EfficientNet:对卷积神经网络的模型缩放的重新思考》(EfficientNet:Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks)中,论文作者通过平衡神经网络的深度、宽度、准确率,再通过找到平衡点、并把底层卷积改变之后,找到了大幅减小参数数量的方法,与此同时准确度也得到提升。卢涛认为,这是未来的代表方向之一。


  2020年上半年,微软机器学习科学家 Sujeeth Bharadwaj 分享了 IPU 训练 CXR 模型的卓越性能,IPU 在运行微软 COVID-19影像分析算法 EfficientNet 和SONIC 时表现亮眼,在30分钟内完成了英伟达传统芯片需5个小时的训练工作量。


  


  图 | 微软用IPU和GPU训练用于新冠算法模型的对比


  从 Graphcore 的角度来看,不管是 CPU 还是 GPU,都不是针对 AI 应用而生。CPU 是标量处理器,它主要做模拟性判断,用于帮助程序员针对固定模式进行编程。CPU 特别适合的架构是通过大量的模拟处理器开发手机 App 和外包服务器。GPU 是针对图像处理而生,相比 CPU 来说 GPU 在并行度和向量机上都有很大提升。


  概括来说,GPU 主要应用在主流 AI 平台,它并不是为 AI 而生的处理器。Graphcore 进行大量分析后发现,AI 计算具有高度并行、低密度计算等特点,不管做图像处理模型、还是语言处理模型,都会在底层表达成一个计算图。卢涛认为,真正面向未来的 AI 处理器,必须是针对计算图来进行处理,而 Graphcore 的IPU 正是以计算图为核心的智能处理器。


  三项变革性技术:计算、数据、通信


  进入中国后,Graphcore 一直努力接近开发者,卢涛在9月19日中关村论坛的演讲结尾,特意提到该公司在中文网站 graphcore.cn、微信和知乎的开发者创新社区,并鼓励更多开发者来到上述平台,获取 Graphcore 的资源和支持来进行创新。


  对此做法,他解释称,Graphcore 希望将权利移交给创新者。那么,首先要给创新者提供新的平台,让他有新的可能性。如果开发者的算法不适合 GPU,并不一定代表你的算法无效,而是你需要一个新平台。基于此,Graphcore 提供了非常先进的AI 处理器、以及大规模 IPU 集群系统。


  2020年7月15日,Graphcore 发布基于7nm 的第二代 IPU 处理器——GC200,以及用于 Mk2m IPU 和 IPU 系统产品的技术:计算、数据、通信。


  


  图 | GC200(来源:Graphcore)


  GC200基于台积电7nm 工艺,有594亿个晶体管,是当前单一芯片最大规模的处理器。GC200仍然延续了第一代的“同构众核”架构,所不同的是,制造工艺从16nm,提升为最新的7nm。


  GC200的处理器片上存储也从300MB 提升到900MB,晶体管数量超出英伟达2020年5月发布最新旗舰 A100。GC200的处理器核心从上一代的1217提升到1472,能执行8832个单独的并行线程,系统性能提升8倍以上。在数据处理方面,GC200延续之前的高带宽高容量表现,这对于应对一些复杂 AI 模型及算法很有帮助,官方表示它可支持具有数千亿个参数的最大模型。


  此外,Graphcore 还首次提出 IPU-EXCHANGE-MEMORY,这是一种交换式的储存架构。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。


  针对 AI 计算集群,Graphcore 打造了 IPU-Fabric 技术,这是为 AI 横向扩展而生的通信技术,它的优点是弹性大、低时延。有了 IPU-Fabric 之后,用户可以轻松构建出超低弹性的计算平台。M2000是 Graphcore 推出的基于 GC200的刀片型服务器,每片能提供1PetaFlop 的算力支持。M2000可以被看作是 Graphcore IPU 系统产品部署的最小单元,基于它可以很方便地创建各种规模的集群。


  


  图| IPU-Fabric(来源:Graphcore)


  Graphcore 协同 IPU 从零打造了一个以图为抽象编程模型的软件 Poplar。通过这套软件 SDK,不管是使用浪潮还是戴尔的服务器,更或者是使用单个 M2000以及大规模计算系统 IPU-POD,Graphcore 都能使用同一套软件进行编程。


  Graphcore 还在 Poplar 层面上,提供了很多软件库。以神经网络库为例,其可以支持标准的 PyTorch、TensorFlow 与 ONNX 等。同时,Graphcore 认为,对一个系统而言,运维和管理也非常重要。为此,Graphcore 基于开源做了集群管理套件。


  在整个处理器研发过程中,Graphcore 认为开放非常重要。卢涛表示,开源是因为创新需要对底层有很多可见度。Graphcore 认为要把权利移交给开发者,并于2020年7月开源了所有的计算图库源代码和机器学习算法模型。


  在构建社区方面,Graphcore 在金山云上构建了一个开发者云,其主要面向商业用户、高校、科研机构和个人研究者。卢涛表示,这一切都是为了帮助创新者,可以在在机器智能中实现下一波突破,以及帮助用户实现在 CPU、GPU 上没有办法实现的创新。


  Graphcore 至今成立了四年多的时间,期间已得到红杉资本的支持,也获得了宝马、博世、微软、三星、DELL 等企业的投资。经过几年的发展,Graphcore 已经发展为遍布全球的机构。


  对于加入中国,该公司创始人奈杰尔·图恩(Nigel Toon)表示:“有远见的中国公司已经开始着手布局自己在 AI 领域的蓝图。也许这就是为什么 Graphcore 在中国找到了热情,并如此深度的参与。Graphcore 已经开始为一些颇有建树的中国公司提供技术支持,并将助力推动中国那些发展最快、最具创新性的 AI 初创企业。”


  卢涛也对 DeepTech 表示,中国的企业非常擅长把创新进行大批量的快速落地部署,Graphcore 觉得中国是最大的市场之一。在快速落地部署中,Graphcore 也可以进一步打磨自己的产品。此外,IPU 也能帮助用户释放出更多潜能,今天在CPU 和 GPU 上做不好的事情,在 IPU 上可能会释放极大潜力。




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