英国拠点のGraphcoreが新AIチップGC200を発表、6万4000個並列時の理論上の性能は16エクサフロップス

医療の進歩、より優れたサイバーセキュリティの構築、自動車やその他の移動体のナビゲーションシステムの改善といった、複雑な課題の解決に向けての大きな飛躍に役立つ人工知能テクノロジーの利用には多くの適用分野がある。だが、応用が高度になるほど必要な計算と処理を処理できるハードウェアの重要性が高まる。つまり、これまで以上に強力な処理に向けての競争が激化しているということだ。そんな中、英国のスタートアップGraphcore(グラフコア)が、その最新の成果を発表した。

英国時間7月15日、同社は新しいチップであるGC200と、それを使う新しいIPUマシンのM2000を発表した。IPUは同社の用語で、同社が提供するチップを意味するIntelligence Processing Unitの略だ。

Graphcoreによれば、GC200を別売りにする予定はなく、M2000に搭載されたかたちのみでの販売となる。CEOで共同創業者であるNigel Toon(ニジェル・トーン)氏によれば、M2000は現在早期アクセスの顧客向けに出荷されており、今年末までには、金融サービス、ヘルスケア、テクノロジーなどを始めとする「AIが使われるあらゆる場所」に向けて、アプリケーションを使いたい顧客のために広く提供されると述べている。

これはリリースされたGraphcoreハードウェアの第2世代であり、ここ2年弱の期間で初めてリリースされたハードウェアであるとトーン氏は述べている。

M2000は、7nm(ナノメートル)プロセスで製造された594億個のトランジスタを搭載するGC200チップを4つ使用しており、計算能力は約1ペタフロップス。同社によれば、理論的には最大6万4000個のIPUを相互接続して最大16エクサフロップス(16×10の18乗回の計算/秒)の計算能力と1PB(ペタバイト)=1024TBのメモリを備えた巨大な並列プロセッサを構成し、何兆個ものパラメーターを持つモデルをサポートできるとしている。必要に応じてスケールアップできるというのが基本的なアイデアだ。

この動きは、GraphcoreとAIハードウェア業界の両方にとって重要なタイミングで行われた。同社はNvidia(エヌビディア)やIntel(インテル)といった、プロセッサー界の巨人や、無数のAIチップメーカーたちと競争している。Goraphcoreは彼らに対抗するために5月に追加の1億5000万ドル(約160億円)を調達したが、そのときの評価額は20億ドル(約2140億円)に迫っていた。トーン氏は「Microsoft(マイクロソフト)やそのほかの顧客が既についているため、これまでに調達した4億5000万ドル(約480億円)で当面十分である」と語っている。そしてエヌビディアが、5ペタフロップス(5×10の15乗回の計算/秒)のパフォーマンスを約束する、最初のAmpere(アンペア)ベースのGPUである独自の最新チップA100を発表したのは、つい先日の5月のことだった。

トーン氏はかつて、共同創業者であるSimon Knowles(サイモン・ノウルズ)氏と一緒にIcera(アイセラ)という名の以前のスタートアップをエヌビディアに売却 した経験をある。そしてGraphcoreのリーダーであるトーン氏は自身のIPUアプローチのほうが、エヌビディアが採用するGPUルートよりも効率的で先進的であると主張しているのだ。

「私たちは、既存のコンピューティングインフラストラクチャに、簡単に組み込むことができる製品を開発しようとしています」と彼はいう。「これは、何千個ものIPUプロセッサーにスケールアップできることを意味しています」。さらに、IPUアプローチの場合、所有コストが10〜20分の1に抑えられるため、ハードウェアの置き換えが速く進むとも付け加えた。

トーン氏は、他のチップメーカーたちがAIと並行して、他の多くの処理アプリケーション、例えばモバイルデバイスや量子チップに取り組んでいる中で、GraphcoreはAIアプリケーションにしっかりと焦点を合わせたままであり、このことによって「ビジネスを成長させ、より多くの顧客を獲得できる大きな機会を与えてくれるのです」という。

「私たちはAI向けのシリコンプロセッサーと、既存のインフラストラクチャにプラグイン可能なシステムの開発に100%焦点を当てています。うまく機能するCPUやGPUがすでにあるのに、なぜ自分たちでそれらを構築したいのかって?これが全然違うものだからです」。彼は、量子コンピューティングあるいは分子コンピューティングが登場するには10年から15年の期間が必要だと考えている。その過程ではおそらくIBMのような大企業に対抗して、小規模なスタートアップが数え切れない挑戦に挑むことになるだろう。

トーン氏はAIを、新型コロナウイルスのパンデミックが加速しているトレンドの1つであると指摘した。健康危機やウィルスとの戦いのために追求されている多くのアプリケーションだけではなく、それから生じる他のサービスのプロセスの機能や改善についても応用が広がっている。

「この先テクノロジーと人材への投資は、おそらく1億ドル(約107億円)以上になるでしょう」とトーン氏はいう。同社は現在450名の従業員を抱えている「しかし、収益も同時に増加していますし、現在手元にある3億ドル(約321億円)の現金は迅速で利益率の高いビジネスを生み出すためには十分でしょう」。

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(翻訳:sako)

AIチップメーカーGraphcoreが約165億円調達、R&Dと顧客開拓を推進

英国はプロセッサーを得意としてきた歴史がある。しかしグローバルのチップマーケットはこのところ変動が激しい。そして米国時間2月25日、今後状況が厳しくなるかもしれない中で投資家がいかに次世代のチップ製造に賭けているかを強調するような大きなニュースが飛び込んできた。AIアプリケーション向けのプロセッサーをデザインするブリストル拠点のスタートアップGraphcoreは、R&Dと顧客開拓のために1億5000万ドル(約165億円)を調達したと発表した。この調達により、バリュエーションは19億5000万ドル(約2150億円)となる。

Graphcoreの累計調達額は4億5000万ドル(約495億円)で現金準備額は3億ドル(約330億円)だ。過去数カ月、チップ製造マーケットでみられる停滞、そして新型コロナウイルス感染拡大のために製造の鈍化がさらに進むするかもしれないことを考えた時、これは貴重な情報だ。

今回の資金調達はシリーズDの追加拡張投資で、同社のトータルバリュエーションは19億5000万ドルになった(参考までに、2018年12月の元のシリーズDでのバリュエーションは17億ドル(約1870億円)だった)。本ラウンドには新規投資家としてBaillie Gifford、Mayfair Equity Partners、M&G Investmentsが、既存投資家の中からMerian Chrysalis、Ahren Innovation Capital、Amadeus Capital Partners、Sofinaが参加した。また過去の投資家としてはBMW、Microsoft、Atomico、DeepMindのDemis Hassabis(デミス・ハサビス)氏などが名を連ねる。

Graphcoreの最大の売りは、同社がIntelligence Processing Unit((IPU)と呼ぶハードウェアと、それに対応するPoplarソフトウェアの開発だ。これはAIアプリに必要とされる、同時かつインテンシブに行われる計算向けにデザインされている(いかに人間が「並行」処理モードで考えるかをベースにしている)。

Graphcoreは自社のIPUについてAI向けにデザインされた初のプロセッサーだという。ただ NvidiaやIntel、AMDを含む他企業もこの分野にかなり投資しており、マーケットの需要に応えるべく開発のペースを上げている。これらの企業は、現在もまだ続いているAI処理という幅広いエリアにおける制限を克服することを思い描いている。

「深層学習は2012年から始まった」と共同創業者でCEOのNigel Toon(ニジェル・トーン)氏はつい最近TechCrunchに語った。「我々がGraphcoreを立ち上げた時、イノベーターから聞かれたのはハードウェアが足を引っ張っているという言葉だった」

Graphcoreは2020年にかなりの需要を想定している。同社は2019年も好調で、戦略投資家と契約も結んでいる。

「2019年はGraphcoreにとって変化の多い年だった。開発から、大量生産した製品の出荷を伴う販売へと移行した」とトーン氏は話した。「2019年11月のMicrosoftとの緊密な連携や、Azure Cloud上の外部顧客やMicrosoft 内部AIイニシアチブへのIPU提供を発表できたのは良かった。加えて、Dell Technologiesとの提携のもとにDSS8440 IPUサーバーの提供開始とCirrascale IPU-Bare Metal Cloud立ち上げも発表した。また、Citadel Securities、Carmot Capital、そして欧州の検索エンジン企業Qwantを含む顧客へアーリーアクセスも提供した」

最近ベルリンで開催されたDisrupt会議でのトーン氏によるチップ業界の見通しは下のビデオでチェックできる。

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(翻訳:Mizoguchi