В ноябре британский стартап-единорог Graphcore, специализирующийся на создании чипов для работы с искусственным интеллектом (ИИ), объявил о начале масштабного сотрудничества с Microsoft. Доступ к чипам Graphcore получили пользователи облачных сервисов Microsoft Azure — в первую очередь разработчики машинного интеллекта. Graphcore называет свои чипы интеллектуальными процессорами (Intelligence Processing Unit, IPU) и заявляет, что они лучше подходят для обучения нейросетей и выполнения ИИ-алгоритмов, чем другие разновидности микропроцессоров.
Опыт компании, основанной всего три года назад, показывает, что даже на столь замкнутом и давно занятом крупными игроками рынке, как полупроводниковые чипы, можно найти новую нишу. Graphcore была основана в Бристоле в 2016 году и быстро привлекла внимание крупного бизнеса. В конце 2018 года стартап по итогам очередного раунда инвестиций привлек 200 млн долларов, в результате его капитализация составила около 1,7 млрд долларов. Среди его инвесторов — Microsoft, BMW, Dell, Samsung, Sequoia Capital и два десятка других компаний. Кроме того, в бизнес Graphcore инвестировали крупные исследователи технологий ИИ: сооснователь ИИ-компании DeepMind Демис Хассабис, профессор Кембриджа и глава ИИ-лаборатории Uber Зубин Гахрамани, профессор Университета Беркли Питер Аббил.
Спрос на «умное железо» исходит от ИТ-гигантов, стремящихся оптимизировать процессы обработки больших данных. Microsoft, Google и другие ИТ-компании ищут адаптированные под собственные задачи процессоры по меньшей мере с 2012 года. Было предпринято немало попыток создать такие чипы самостоятельно либо в партнерстве с Intel. Еще пять лет назад Microsoft начала использовать для своего поисковика Bing системы FPGA (Field-Programmable Gate Array, программируемые пользователем вентильные матрицы) от Intel. Тогда в Microsoft похвастались, что перевели на новую логику работы целый дата-центр и снизили количество используемых серверов вдвое, сохранив при этом производительность поисковика.
По мере роста объема данных все более широкое распространение получили нейронные сети, и компания стала искать чипы уже под них. Сегодня в Microsoft заняты работой с моделями обработки естественного языка и более эффективного использования нейросетей. Неудивительно, учитывая рост использования различных голосовых и языковых сервисов. Для этого нужны специальные чипы, архитектура которых была бы заточена под выполняемые задачи.
