近年來各產業對於「AI 運算」的需求日益增多。不論是自駕車、智慧工廠等各種「自動化」應用領域，就連 5G 智慧城市交通流量管理，甚至是近來用於加速藥物開發、病毒傳播預測的平台，都需要 AI 運算。
但未來 AI 技術若越趨複雜，甚至需要同時滿足機器學習、深度學習的需求，CPU、GPU 能夠滿足不斷提升的 AI 技術嗎？有個新的技術「IPU」（Intelligence Processing Unit），或許能符合日益精進的 AI 技術。
什麼是 IPU？
講到 IPU，首先一定要提到發明這個新名詞的英國 AI 晶片新創公司 Graphcore。
這家發跡於英國的 AI 晶片新創公司是由兩位年過半百 ，過去曾有創立半導體公司 Icera 並將其出售給 Nvidia 經驗的創辦人 Nigel Toon 和 Simon Knowles ，在 2016 年所創立。最新一輪的 E 輪融資，募得 2.22 億美元，市值 27.7 億美元，是目前西方半導體界唯一的「獨角獸」。
用一句話來總結為什麼需要 IPU，可以這樣說：如果 CPU 和 GPU 是 AI 技術的「適應者」，那 IPU （Intelligence Processing Unit）就是針對 AI 而生的技術！
的確，現在有越來越多的 AI 技術是在 CPU、GPU 之後才出現，但只有 IPU 是為了實現 AI 的技術而設計，速度更快、更完整呈現演算法。
至於 GPU 跟 IPU 實際上的差別，Graphcore 接受 EE Times 專訪時提及：「…如果是用來執行分類靜態影像的前饋卷積神經網路（feed-forward convolutional neural networks）， GPU 的表現已經相當好，但 IPU 可以提供兩到三倍的性能優勢、有時甚至是五倍。
若是更複雜的模型，像是嘗試理解情境對話的模型，由於資料需來回快速傳遞，但是因為所有的模型都保存在我們的處理器中，IPU 可以比 GPU 快很多，甚至可能快十倍、二十倍或者五十倍。」
帶起「第三次運算架構革命」的 Graphcore 是什麼樣的公司？
至於為何 Graphcore 決定專攻 AI 運算？主要和早期投資人，也是 Arm 的聯合創辦人、英國半導體之父 Hermann Hauser 有關。
他曾分享 AI 運算將帶來電腦運算架構歷史上的「第三次革命」，第一次是 70 年代的 CPU，第二次是 90 年代的 GPU，然而現在隨著 AI、機器學習的技術逐漸進步，卻因為硬體受限而阻礙發展，應該針對此一技術發展相應的處理器。
Graphcore 的 IPU 厲害在哪？
根據 Money DJ 的報導，微軟研究員 Sujeeth Bharadwaj 曾指出，用高階 GPU 訓練 AI 模型判讀胸部 X 光片的肺炎病徵得花 5 小時，不過 Azure 內建 Graphcore 晶片後，只要 30 分鐘就大功告成。
歐洲搜尋引擎商 Qwant 也說，圖片搜尋應用程式的速度提高 3.5 倍。避險基金 Carmot Capital 更說，部分金融程式的速度加快 26 倍。
今年七月，Graphcore 更推出新一代 IPU 機器 M2000，搭載其第二代旗艦晶片 GC200，並聲稱這款「披薩盒」大小的機器，能實現每秒千萬億次處理能力的 AI 計算機。
小知識：Graphcore 的 AI 應用程式智慧處理單元也是採用台積電 3 奈米生產第三代晶片！
這家 IPU 獨角獸會成為 Nvidia 的勁敵嗎？
在創立初期以「軟體」開發為主流的大環境下，許多投資者曾懷疑 Graphcore 專攻 AI 晶片的「硬體」有搞頭嗎？但不久後 Intel 便以 3.5 億美元收購了一家名為 Nervana 的 AI 軟硬體新創公司；同年，Google 也宣布建造自己的 AI 晶片，兩大科技巨頭的動向證實了 Graphcore 的創辦理念。
在 2016 年展開 A 輪融資即獲得 Bosch、Dell 和 Samsung 的投資，到 2018 年進行 D 輪融資，更獲得微軟和 BMW 支持，一舉成為估值 17 億美元西方半導體產業界唯一的「獨角獸」。
在 2019 年時，Graphcore 正式推出 IPU 產品，目前包括 Microsoft 、Dell、Uber 自駕車計畫，以及 Google DeepMind 等多組團隊都採用其 IPU 晶片。
據英國《每日電訊報》（The Telegraph）報導 Graphcore 在 2020 年 12 月底完成 E 輪募資後，最快可能會在 2022 年進行 IPO，相信這支獨角獸會是 Intel 與 Nvidia 未來在 AI 應用發展上強力的對手！
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參考資料：Graphcore、Tech Crunch、Financial Times、Wired、EE Times、科技新報、Money DJ
（本文提供合作夥伴轉載。）
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