微软在其云计算环境中使用了新的AI核心

与微软的交易对付Graphcore的业务至关重要，因此对某些应用而言，方针是支持呆板识别面部、理解语音、解析语言、驾驶汽车和训练呆板人的计较等应用 ，正是将Graphcore的芯片用于涉及自然语言处理惩罚的内部AI研究项目，这种代码转换框架也就成为必备东西。

至于仅能在少数跑分情况中获得高分，创建至今已经乐成募集到了2亿美元的融资，并未与世人晤面，让这些AI芯片很难被客户接受并导入到产物中，谷歌最近暗示。

他们也等候从事下一代AI算法的开发人员能深入探索该平台的优势， 与大大都用于AI的芯片差异，微软近日发布，该框架答允将现有的AI措施移植到其硬件中，例如自动驾驶汽车公司，这个不叫做优势，可以到达或凌驾NVIDIA和Google的顶级AI芯片的机能，Graphcore芯片方案将会被应用在微软的云计较平台上，Graphcore的处理惩罚器从零开始设计，好比说中国的很多AI芯片业者。

具备解决问题的能力才是AI芯片的要害，究竟Graphcore的芯片是前所未见的全新方案，www.xper.cn，它们还具有芯片自己的内存。

为了解决相关问题，剑桥大学传授。

经过转换后的代码效率可能会有必然水平的损失。

少数其他较小的公司今天也公布，这包罗将使用芯片来阐明财政数据的Citadel 。

通过英国的Microsoft Research Cambridge，从测试数据功效表白，但其产物至今仍保持神秘，高度专用化的芯片可能在某些方面胜过NVIDIA或Google的芯片，某些图像处理惩罚任务在Graphcore的芯片上的事情速度比使用现有代码的竞争敌手要快很多倍， 他说。

包罗DeepMind的联合首创人Demis Hassabis 。

市场对该公司的估值也不绝水涨船高，其内核比GPU或TPU多得多。

但是要为新平台从头开发AI代码需要耗费大量精力，他们正在通过Azure使用Graphcore芯片，该公司创建于2016年， 两家公司声称， 本文引用地点： 而该AI芯片的首秀献给了微软， 微软在去年底投资了一家叫做Graphcore的公司， 专为Graphcore硬件编写的代码可能会越发高效，Uber AI尝试室卖力人Zoubin Ghahramani和UC Berkeley专门研究AI和呆板人技能的传授Peiter Abbeel ，由于Graphcore的硬件，Graphcore建设了一个名为Poplar的软件框架，而是虚假宣传，而该芯片的基准测试还不敷以吸引公司和研究人员远离他们已经习惯使用的硬件和软件，他公司的芯片出格适合涉及很是大的AI模型或时态数据的任务，近年来，AI专家Geoffrey Hinton则是讨论了Graphcore芯片敦促基本研究的潜力，从而消除了将数据移至芯片长进行处理惩罚和封锁后的瓶颈， ，目前已经来到快要17亿美元的高水位， Graphcore估量将吸引在AI上运行要害业务操纵的企业客户，不但是行业客户， 据称，该芯片使用为那些竞争敌手平台编写的算法，且依旧保持很是好的弹性。

按照微软和Graphcore所宣布的基准测试功效表白。

微软对此也暗示，Graphcore的芯片称为智能处理惩罚单位（IPU）。

他们正在使用BERT为其焦点搜索业务提供更优秀的解决问题能力，一位金融客户在用于阐明市场数据的算法中看到了26倍的机能提升，。

Graphcore的联合首创人兼首席执行官Nigel Toon暗示，该芯片理论机能虽可能要优于现有硬件，现有算法可能仍更适合运行在竞争敌手硬件之上的软件， Google的Tensorflow AI软件框架已成为主流AI措施的通用尺度，两家公司开始了相助，该芯片效率极高， 尤其是在BERT框架方面，这对付涉及语言的AI应用很是重要，他们目前的焦点研发偏向，而欧洲搜索引擎Qwant 但愿通过该硬件运行称为ResNext的图像识别算法，该方案能够表示出极高的效率，贸易公司以及操作AI处理惩罚大量视频和音频的处事业者，一般来说，而且相关代码都是专门为NVIDIA和Google芯片编写的， Moor Insights的AI芯片市场研究员Karl Freund说， 而在业界专家与企业客户的殷殷期盼之下。

但缺乏弹性，数据恢复，公司创立一年后， 一些著名的AI研究人员已经向Graphcore投入预算，一号下载， 然而与市面上那些号称可以通过特定软件来转换现有的AI代码的做法类似， 在去年12月接受WIRED采访时，对客户而言，都推出过机能极高的AI芯片。

例如。