英国的Graphcore公司是一家资金雄厚、雄心勃勃的芯片设计公司，专注于人工智能应用领域。该公司发布了据称是世界上最复杂的芯片：巨像MK2或GC200 IPU。Graphcore称，这款处理器有594亿个晶体管，性能比MK1高出8倍。Nvidia公司今年早些时候宣布，A100是世界上最大的处理器，它拥有超过540亿个晶体管。

每个GC200芯片有1472个独立的处理器核和8832个独立的并行线程，所有这些都由900MB的处理器内RAM支持。Graphcore将通过其新的IPU机器M2000提供GC200, M2000在一个披萨盒大小的包装中包含4个GC200芯片，能够实现1千万亿次浮点运算。该公司表示，其新硬件“完全即插即用”，用户可以连接64000个IPUs，运算能力达到每秒16 exaflops。

这一消息发布之时，芯片世界仍在被人工智能的出现震动。训练人工智能模型需要高度并行的处理器，这一需求吸引了新玩家(比如Graphcore)进入市场，甚至鼓励了一些现有的科技巨头(比如谷歌)制造自己的专用芯片。

不过，到目前为止，英伟达占据了市场主导地位，因为它的gpu最初是为视频游戏加速图形渲染而设计的，但事实证明它非常适合人工智能处理。Graphcore正试图挑战这种主导地位，它已经吸引了大量资金以及微软(Microsoft)和戴尔(Dell)等科技行业的资深投资者。

今年早些时候，Graphcore宣布在最新一轮融资中吸引了1.5亿美元的研发资金，使其总估值达到19.5亿美元。该公司成立于2012年，大约是在深度学习的趋势真正起飞的时候。该公司声称，其最大优势在于，其芯片的设计从头开始就考虑到了人工智能。

Graphcore表示，它的IPU芯片(它代表着智能处理单元)是完全基于人工智能设计的。

Moor Insights & Strategy的分析师Karl Freund对Graphcore的最新产品印象深刻，尤其是软件的升级，这是正确利用人工智能所需的巨大并行处理能力的关键。他关注的不只是芯片，还有系统。

Freund说。“训练有意义的神经网络不可能在单个芯片上完成，它必须在成百上千个芯片上完成，在我看来，可扩展性因素正是使Graphcore脱颖而出的真正原因。”

例如，他指出，Graphcore的支持软件“对于初创公司来说非常完整”，能够与各种人工智能框架进行交互，并提供工作量监控工具，使研究人员能够最大限度地利用他们的硬件。

即使在硬件市场上，公司在芯片上所能容纳的晶体管数量上相互竞争，软件似乎仍将决定一家公司的成败。