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एआई एंटरप्राइज़ ग्राफकोर सीरीज सी फाइनेंसिंग को पूरा करता है। आयपीयू उत्पादन बढ़ाने के लिए इनका उपयोग किया जाएगा

कृत्रिम बुद्धि, एक नए उद्यम प्रौद्योगिकी उद्योग के सबसे कलाकारों, अत्यधिक निवेशकों के पक्ष में, ब्रिटिश कंपनियों Graphcore हाल ही में वित्त पोषण के एक सी दौर पिछले 18 महीनों, जो 110 मिलियन कुल $ उठाया से अधिक अनुदान के रूप में $ 50 मिलियन प्राप्त करने के लिए पूरा कहा जाता है EE टाइम्स के अनुसार रिपोर्ट, Graphcore इस फंड जुटाने उद्यम पूंजी कंपनियों प्राप्त करने के लिए धन सिकोइया कैपिटल, आय कंपनी की पहली चिप उत्पादों के उत्पादन का विस्तार करने के लिए लागू किया जाएगा। Graphcore अन्य निवेशकों सैमसंग इलेक्ट्रॉनिक्स (सैमसंग इलेक्ट्रॉनिक्स) के उत्प्रेरक फंड शामिल हैं, रॉबर्ट बॉश रिकॉर्ड इस निवेश, विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी राजधानी डेल (Dell टेक्नोलॉजीज राजधानी) और इतने पर। Graphcore कहा नई वित्तपोषण के बाहर के अलावा चिप उत्पादन का विस्तार करने के लिए, कैलिफोर्निया में डेवलपर समुदाय अक्ष, उत्पाद नियोजन के विस्तार, और निवेश के लिए अपने पोपलर सॉफ्टवेयर प्लेटफार्म का निर्माण करने के लिए लागू किया जाएगा । पालो अल्टो अमेरिकी ग्राहक सहायता टीम और अन्य का उपयोग करता है Graphcore सीखने (मशीन सीखने) प्रौद्योगिकी, जाना जाता है के रूप में अपनी चिप एक बुद्धिमान प्रोसेसर (खुफिया प्रोसेसिंग यूनिट, आईपीयू) है मशीन में माहिर हैं, विशिष्ट ग्राहक Graphcore के कार्यान्वयन के लिए जल्दी 2018 में जहाज करने के लिए अनुसूचित। निगेल टून ने कहा कि उच्च दक्षता वाली एआई प्रसंस्करण शक्ति सबसे लोकप्रिय एआई क्षेत्र बन गई है । सर्जरी, मैं Graphcore आईपीयू प्रौद्योगिकी EE टाइम्स सिलिकॉन 60 के नवीनतम मुद्दे के आकलन के आधार पर मशीन खुफिया गतिविधियों की दुनिया में मानक बन जाएगा विश्वास करते हैं, Graphcore प्रौद्योगिकी तंत्रिका नेटवर्क कहा जाता है गहराई बनाने के लिए है (दीप तंत्रिका नेटवर्क, DNN) नई प्रसंस्करण वास्तुकला कई क्षेत्र की नई कंपनियों, सबसे उत्कृष्ट हैं भी अन्य उद्योग के नेता वेव कम्प्यूटिंग, Cerebras और Groq। तून शामिल विश्वास, अन्य त्वरक के विपरीत, प्रदर्शन Graphcore प्रोसेसर विघटनकारी बदलाव लाएगा। Graphcore अक्टूबर मूल्यांकन साझा किया है परिणाम बताते हैं कि कंपनी की आईपीयू मशीन सीखने की प्रशिक्षण और अधिमानी वर्कलोड प्रदर्शन (वर्कलोड) वर्तमान हार्डवेयर के बारे में 10 से 100 गुना है।

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