Graphcore

是什么

Graphcore 是一家英国芯片公司，做的是面向人工智能的处理器。公司 2016 年成立，总部位于英格兰布里斯托^[2]。它自称是智能处理器（Intelligence Processing Unit，IPU）的发明者，这种芯片针对当前和下一代的 AI 负载而设计^[1]。业界不少做法是把通用处理器或图形处理器改造成适合机器学习的样子，Graphcore 的主张则是从设计一开始就按 AI 计算的形状来做硬件。

由来

Graphcore 由 Nigel Toon 与 Simon Knowles 联合创办，前者担任首席执行官，后者担任首席技术官^[2]。公司一直以布里斯托为基地，总部至今仍设在那里^[2]。

IPU 的设计思路

IPU 的架构依赖大规模并行处理和暂存器内存（scratchpad memory），而不是传统的缓存层级^[2]。这个区别值得说清楚：在普通处理器里，由硬件缓存逻辑决定哪些数据留在计算单元附近，软件只能间接影响这个决定；暂存器内存反过来，它是片上的一块高速内存，由软件显式寻址和管理，数据放在哪里由编译器决定，而不是由硬件猜测。再配上大量核心并行处理同一个问题，得到的就是一种针对 AI 模型典型负载的设计——同样的运算一次性作用在大块数据上。

第二代芯片与系统

Graphcore 的第二代 IPU 名为 GC200，2020 年 7 月发布，采用台积电的 7 纳米工艺^[2]。它有 590 亿个晶体管、1472 个处理器核心和 900 MB 片上 SRAM^[2]。最后这个数字对一颗处理器来说并不常见：把大块内存放在芯片上，模型数据就能待在核心附近，不必反复与外部内存之间搬运。在系统层面，公司称其 IPU-POD 数据中心系统可以跨多个 IPU 运行大模型，也可以在多个用户与多个任务之间共享算力^[1]。

融资与经营

Graphcore 从外部投资者那里拿到过可观的资金。2018 年 12 月，它在 D 轮融资中募得 2 亿美元，估值 17 亿美元，投资方包括微软、三星和戴尔科技^[2]。但商业数字并不轻松：2022 年公司报告的营收为 270 万美元，净亏损约 2.05 亿美元^[2]。两个数字之间的落差，说明开发一套新的处理器架构、以及配套必须有的软件栈要花多少钱，也说明这类工作要多久才能变成销售额。

并入软银

2024 年 7 月，Graphcore 成为软银集团的全资子公司，同时保留了自己的名称和布里斯托总部^[1]。公司把这一步表述为构建下一代 AI 算力的一部分^[1]。

在行业中的位置

Graphcore 属于这样一类公司：它们试图围绕 AI 本身、而不是围绕通用计算，来建立一门芯片生意。它公开给出的理由有两条：一套为并行、数据密集的负载调校过的架构，以及让许多芯片聚合成系统、用来跑大模型或同时服务多个用户的能力^[1][2]。这条路在技术上是否独特，与它在商业上是否行得通是两个问题，而公司自己公布的经营数字正好让读者两边都能看到^[2]。