- 日本软银集团（SoftBank）收购英国人工智能（AI）芯片制造商Graphcore，以拓展AI事业触角，两家公司婉拒透露交易条款。Graphcore曾被视为是辉达的竞争对手，估值将近28亿美元。 近期媒体不断报导软银拟斥资5亿美元收购Graphcore，对此Graphcore执行长Nigel Toon 11日表示，Graphcore与软银达成协议，不会对外透露交易细节。 Graphcore于2016年在布里斯托创立，成军迄今约筹集7亿美元资金，大型投资人包括微软和红杉资本（Sequoia Ca
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软银 AI芯片 Graphcore
- IT之家 2 月 19 日消息，AI 浪潮固然让英伟达、Arm 等公司股价节节攀升，但繁荣的背后也出现了不少的“溺水者”，而有“英国版英伟达”之称的 Graphcore 显然就是后者。IT之家援引 The Telegraph 报道，Graphcore 公司 2023 年营收下降 46%，进一步扩大亏损。Graphcore 公司去年 10 月曾希望从投资者那里吸引资金，以补充营运资金和弥补亏损，但谈判未果。而最新消息称 Graphcore 正在寻找英国以外的投资者，并准备让出大量股份，以换取资金注
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Graphcore AI IPU
- Graphcore®（拟未）正式发布其参与MLPerf测试的最新结果。本次提交中，Graphcore使用新发布的Bow系统分别在图像分类模型ResNet-50和自然语言处理模型BERT上实现了和上次提交相比高达31%和37%的性能提升。此外，Graphcore还新增了语音转录模型RNN-T的提交。 本次MLPerf提交中，首次有第三方使用了Graphcore的系统。百度飞桨使用Graphcore系统进行了BERT的提交，并展现出和Graphcore的BERT提交几乎一致的性能，证明了Graphc
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Graphcore MLPerf AI
- 要点： 作为新思科技Fusion Platform的一部分，IC Compiler II凭借其行业领先的容量和吞吐量，加速实现了包含超过590亿个晶体管的超大规模Colossus IPU新思科技RTL-to-GDS流程中针对AI硬件设计的创新优化技术提供了同类最佳的性能、功率和区域（PPA）指标集成式黄金签核技术带来可预测且收敛的融合设计，同时实现零裕度流程新思科技（Synopsys, Inc., 纳斯达克股票代码：SNPS）近日宣布，其行业领先的IC Compiler™ II布局布线解决方案成
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新思科技 IC Compiler II Graphcore
- Graphcore宣布推出精英合作伙伴计划，该计划是汇集渠道合作伙伴的全球网络，旨在满足客户对Graphcore两大解决方案的需求，包括广受赞誉的AI计算平台IPU-M2000以及用于横向扩展和超级计算规模的IPU-POD。 Graphcore精英合作伙伴计划包括许多世界上最知名的渠道伙伴、技术分销商和转售商，该计划将支持Graphcore最新的IPU-Machine: M2000 (IPU-M2000)向全球范围内的客户供货。Graphcore发布的合作伙伴名单如下：2CRSi、 Atos、 Bo
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Graphcore
- 据国外媒体报道，5nm工艺在今年一季度投产之后，台积电下一代工艺研发的重点已转移到了3nm，目前正在按计划推进，计划在2021年风险试产，2022年下半年大规模投产。在2020年度的台积电全球技术论坛上，他们也提到了3nm工艺，披露了3nm工艺的性能提升信息。外媒最新的报道显示，在介绍3nm的工艺时，台积电重点提到了为人工智能和机器学习研发加速器的半导体厂商Graphcore。台积电透露，Graphcore用于加速机器学习的下一代智能处理单元（IPU），将基于台积电的3nm工艺研发，越过5nm工艺。Gra
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5nm 台积电 Graphcore IPU 3nm
- Graphcore 是一家资金雄厚且志向高远的英国芯片设计企业，其于近日发布了世界上最复杂的 Colossus MK2（又名 GC200 IPU）处理器，宣称拥有 594 亿个晶体管，性能是上一代 Colossus MK1 芯片的八倍。作为对比，英伟达在今年早些时候宣布的 A100 人工智能芯片，晶体管数量为 540 亿个。GC200 IPU 采用 7nm 制程，拥有 594 亿个晶体管（来自：Graphcore）据悉，每颗 GC200 芯片具有 1472 个独立的运算核心 / 8832 个独立的并行线程
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Graphcore 英伟达 AI处理器
- 据外媒(cnbc)报道，一家生产AI芯片的创企Graphcore筹集了3000万美元资金。这些资金将帮助它在未来芯片领域同传统豪强英特尔和英伟达展开竞争。
这家英国公司计划明年大规模出货，其芯片将用于无人驾驶汽车和云计算。这些领域多使用机器学习技术，存在大量机器学习运算的需求。
Graphcore称无论AI学习的速度或是能源消耗，其芯片均领先市场同类产品100倍。
在当下，图形处理单元(GPU)常被用来运行机器学习程序，Graphcore首席执行官Nigel Toon表示这只是行业的
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Graphcore 英特尔
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