Источник: Graphcore. Дата публикации оригинала 18 Декабря 2018

image

Следующий этап в истории роста нашей компании начинается сегодня. В последние несколько
месяцев мы начали получать доход от наших процессоров IPU и в то же время испытываем очень большой интерес со стороны крупных инвестиционных фондов, которые просят предоставить компании капитал для роста. Я рад сообщить, что сегодня мы закрыли новый раунд финансирования в 200 миллионов долларов, который дает компании оценку в $1,7 миллиарда и увеличивает общий привлеченный нами капитал до более 300 миллионов долларов.


Для этого раунда финансирования нам пришлось столкнуться с интересной дилеммой. Мы получаем очень большой интерес от множества крупных потенциальных новых инвесторов, но наши существующие инвесторы видят устойчивый путь роста, на котором мы находимся, также хотели бы инвестировать гораздо больше и не хотели быть разводненными. Чтобы справиться с этой ситуацией, нам повезло, что Goldman Sachs, один из ведущих мировых инвестиционных банков, предложил свою помощь в этом частном раунде.

image
Основатели Graphcore Саймон Ноулз и Найджел Тун.

В течение последнего месяца или около того, я постоянно находился в пути, встречаясь с новыми и существующими инвесторами лицом к лицу, чтобы обсудить различные варианты. Мы проработали различные предложения и смогли достичь отличных результатов, получив половину раунда, и наши существующие инвесторы соответствовали этому объему инвестиций.

Этот раунд проводился под совместным руководством Atomico, ведущей европейской венчурной фирмы и существующего инвестора Graphcore, и Sofina, очень крупного инвестиционного холдинга, известного тем, что предоставляющего терпеливый капитал частным европейским компаниям. Merian Global Investors, крупный инвестиционный фонд, расположенный в Лондоне, через свой новый Фонд Merian Chrysalis и другие управляемые ими фонды, также присоединился к этому раунду, в который вошли и наши существующие инвесторы, в том числе: Amadeus Capital Partners, Robert Bosch Venture Capital, C4 Ventures, Dell Technologies Capital, Draper Esprit, Foundation Capital, Pitango, Samsung и Sequoia Capital. Мы были вынуждены сказать многим потенциальным инвесторам, что у нас нет для них места.

Мы также рады добавить двух новых стратегических инвесторов — BMW и Microsoft — в этот раунд. Компания Microsoft очень заинтересована в наших технологиях, и Тобиас Ян, директор BMW i Ventures, сказал, говоря об этих инвестициях: «Универсальность IPU Graphcore, который поддерживает несколько высокоэффективных методов машинного обучения, хорошо подходит для широкого спектра приложений — от интеллектуальных голосовых помощников до самоуправляемых автомобилей. Благодаря гибкости использования одного и того же процессора как в центре хранения и обработки данных, так и в транспортном средстве IPU Graphcore также обеспечивает возможность сокращения времени разработки и сложности».

С этим новым капиталом мы будем усердно работать над быстрым расширением масштабов компании. Мы нанимаем много новых инженеров в наш главный офис в Бристоле, Великобритания, и в наши офисы в Лондоне, в Осло, Норвегии, Пало-Альто в Силиконовой долине и в новые офисы, которые мы открываем в Пекине, Китай и в Хсинчу, Тайвань.

Мы будем наращивать объемы производства и пополнять команды по продажам, маркетингу, финансам, юристам и кадровым вопросам. Нашей целью является создание мирового лидера на рынке аппаратного обеспечения для машинного интеллекта, и мы с нетерпением ждем захватывающего нового периода массового роста.

Наша миссия в Graphcore заключается в том, чтобы помочь новаторам создать новые достижения в машинном интеллекте. В качестве друзей и инвесторов нам удалось привлечь ведущих новаторов, среди которых: Демис Хассабис, соучредитель DeepMind, Зубин Гахрамани из Кембриджского университета и главный научный сотрудник Uber, Питер Аббил из UC Berkeley и Грег Брокман, Скотт Грей и Илья Суцкевер из OpenAI.

В недавнем интервью с Джеффом Хинтоном, которого часто называют «Крестным отцом глубокого обучения», опубликованном на прошлой неделе в Wired Magazine, на вопрос, как нам нужно создавать новые системы для машинного обучения, Джефф ответил: «Я думаю, нам нужно перейти к другому типу компьютера. К счастью, он у меня есть: и достал IPU-процессор Graphcore из своего бумажника


Найджел Тун, соучредитель и генеральный директор Graphcore, рассказывает о том, как машинное обучение представляет собой новую рабочую нагрузку для компьютеров.

Пожалуйста, свяжитесь с careers@graphcore.ai, если вы хотите присоединиться к нашей команде.

С пресс-релизом можно ознакомиться здесь.

Комментарии (9)


  1. dzsysop
    04.01.2019 18:23
    +2

    Не минусую. Но хочу поделиться мыслями почему вы получили первый минус от кого-то.
    Вы не те тэги выставили. Ваш пост просто про финансовые успехи вашей некоей компании.

    Надо было тэгать «финансы», «ИТ бизнес» и «реклама». А лучше было бы просто поподробнее написать что за компания, что за продукт, почему ваш продукт нравится инвесторам. И как можно больше технической информации. Вы же на Хабре!


    1. mypallmall Автор
      04.01.2019 22:47

      Благодарю за такой доброжелательный и пояснительный комментарий!


  1. tzps
    04.01.2019 21:24
    +1

    Угу. Хотелось бы технических подробностей. Ну и, конечно, сравнений производительности sgemm с cuBLAS и MKL на сопоставимом по цене оборудовании.

    p.s. в последнее время векторных движков таки есть. google tpu, knupath, movidius, aurora. Но рывка не наблюдается. CUDA хороша для конволюции. x86-64 отлично справляется с рекуррентными сетями, и не имеет ботлнека PCIe. А какие сильные стороны вашего устройства?


    1. mypallmall Автор
      03.01.2019 22:53

      Это не мое устройство. :)
      Много технических подробностей на русском языке в статье:
      Конец эпохи Nvidia? Graphcore разработала чипы на базе вычислительных графов


      1. VSV
        04.01.2019 00:48

        Если по этой ссылке технические подробности, то я чертов Эйнштейн!


      1. tzps
        04.01.2019 06:37

        Спасибо, но по той ссылке есть только 2.5 технически значимых утверждения: заточено под CNN, PCIe интерфейс ну и 1000+ ядер, хотя это уже утверждение ни о чем. Остальное — чистый маркетинг.

        Пока не тянет на революцию. Нейроморфный треп — лишь треп, ибо как ты чего не отражай в архитектуре, но если ты собираешься запускать графы созданные в TF или PT — ты будешь исполнять операции существующие в TF/PT, получая результаты идентичные TF/PT. Т.е. говорить мы будем о линейной алгебре, векторах, SIMD/SIMT и так далее.

        А раз так, то как я и написал вчера, — хотелось бы увидеть сравнение производительности sgemm.


        1. mypallmall Автор
          04.01.2019 12:00

          На данном этапе Graphcore сосредоточены по поставки железа только для облаков и беспилотных автомобилей. Так, что сравнение производительности вероятно появится не очень скоро.

          Если интересно вот демонстрация стойки на 16 Petaflops of mixed precision compute на Конференции по Нейронным Системам Обработки Информации (NeurIPS) 2018. Видео внизу.


          1. tzps
            04.01.2019 12:22

            Спасибо, это уже цифры, это уже интересно:

            The Rackscale IPU-Pod we are showing at NeurIPS is an example configuration which consists of 32 1U IPU-Machines™, each composed of 4 Colossus GC2 IPU Processors to provide 500 TFlops of mixed precision compute, over 1.2GB of In-Processor Memory™ and an unprecedented memory bandwidth of over 200TB/s.


            1 Tesla V100 дает 125 TFLOPS на mixed precision. In-Processor Memory можно понимать как аналог регистрового файла в устройствах nVidia, оттуда очевидно и 200TB/s. Впечатляет. Правда, модели бывают и значительно больше, особенно с учетом необходимости сохранения всех активаций во время обучения. Для инференса, это, конечно, проще, т.к. хранить можно по сути «самую большую» активацию.

            Ну, будем посмотреть как оно пойдет у них.


  1. ThunderCat
    04.01.2019 15:14

    Мы получаем очень большой интерес от множества крупных потенциальных новых инвесторов, но наши существующие инвесторы видят устойчивый путь роста, на котором мы находимся, также хотели бы инвестировать гораздо больше и не хотели быть разводненными.
    это перевод? Как-то очень косноязычно в целом, похоже на слегка причесанный гуглтранслейт.