La inteligencia artificial es una nueva empresa llamada artistas más populares de la industria de la tecnología, altamente favorecido por los inversores, las empresas británicas Graphcore completó recientemente una ronda C de la financiación para obtener $ 50 millones en financiamiento durante los últimos 18 meses, lo que elevó un total de $ 110 millones, de acuerdo con EE Times informes, Graphcore esta recaudación de fondos sociedades de capital riesgo para obtener fondos de capital de Sequoia, se aplicarán las ganancias para expandir la producción de los primeros productos de chips de la compañía. Graphcore otros inversores incluyen Samsung Electronics (Samsung Electronics) 's Fondo catalizador, ficha Robert Bosch Capital de inversión, Dell Technologies Capital, etc. Graphcore dijo que la nueva financiación no solo ampliará la producción de chips, sino que también se aplicará a la comunidad de desarrolladores que se basa en su plataforma de software Poplar, extiende la planificación de productos e invierte en California Palo Alto, equipo de atención al cliente de EE. UU., Etc. Graphcore se especializa en tecnología de aprendizaje automático y afirma que su chip es una unidad de procesamiento de inteligencia (IPU) que está programada para enviarse a clientes específicos a principios de 2018. Ejecución de Graphcore Nigel Toon dijo que el poder de procesamiento de IA de larga duración y alta eficiencia se ha convertido en el campo de IA más popular . Cirugía, creo Graphcore la tecnología UIP convertido en el estándar en el mundo de las operaciones de inteligencia de la máquina sobre la base de la evaluación de la última edición de EE Times silicio 60, la tecnología Graphcore llamada red neuronal es crear profundidad (redes neuronales profundas; DNN) nueva arquitectura de procesamiento muchas empresas de nueva creación son los más destacados, también incluye otro líder de la industria de la onda Computing, Cerebras y Groq. Toon creen, a diferencia de otros aceleradores, procesador Graphcore rendimiento traerá un cambio disruptivo. Graphcore octubre han compartido evaluación Los resultados muestran que la capacitación de aprendizaje de máquina de la IPU de la compañía y el rendimiento de la carga de trabajo de inferencia (carga de trabajo) es aproximadamente de 10 a 100 veces el hardware actual.
