Os algoritmos de IA estão se espalhando rapidamente e a demanda por GPUs e outros chips especializados projetados para acelerar as cargas de trabalho de IA está aumentando continuamente. Graphcore poderia oferecer uma alternativa intrigante às GPUs da Nvidia, mas apesar de seu potencial, a empresa está lutando para atrair compradores para seus produtos e agora está à venda.
Após sua tentativa frustrada de capitalizar a recente mania da inteligência artificial, a Graphcore aparentemente está procurando um comprador entre organizações estrangeiras interessadas em aplicações de chips de IA. A empresa britânica de semicondutores sem fábrica desenvolveu uma linha de Unidades de Processamento de Inteligência (IPUs), apresentando um design massivamente paralelo capaz de conter um modelo inteiro de aprendizado de máquina dentro do processador.
Graphcore refere-se aos seus chips IPU como os processadores mais complexos do mundo. Colaborando com a pilha de software Poplar SDK, a mais recente unidade IPU da Graphcore (Colossus MK2 GC200 IPU) possui 59,4 bilhões de transistores, 1.472 núcleos de processador e 900 MB “sem precedentes” de cache RAM integrado, suficiente para executar quase 9.000 threads de programas paralelos independentes simultaneamente.
Apesar de suas especificações impressionantes, os chips IPU não estão vendendo tão bem quanto o esperado. A Graphcore foi avaliada em US$ 2,8 bilhões em sua última rodada de financiamento em 2020, e os rumores atuais sugerem que a empresa poderia agora ser vendida por cerca de US$ 500 milhões. Segundo fontes do The Telegraph, os potenciais compradores podem incluir Arm, SoftBank e até OpenAI, empresa que desenvolveu o ChatGPT.
As empresas envolvidas no assunto não forneceram comentários diretos, enquanto uma fonte mencionou que a Arm não estava envolvida em nenhuma discussão sobre uma potencial aquisição. A Graphcore precisa urgentemente de dinheiro, mas parece estar enfrentando dificuldades para arrecadar fundos adicionais para evitar a falência. As receitas do ano passado caíram 46%, enquanto as perdas aumentaram.
Como Nigel Toon, CEO da Graphcore, destacou há alguns anos, os chips IPU deveriam, teoricamente, ser bastante eficazes na execução de cálculos paralelos massivos necessários aos algoritmos de IA. Eles poderiam superar as GPUs atuais e, ao mesmo tempo, usar muito menos energia.
O uso de energia está começando a se tornar um problema significativo para serviços generativos de IA, já que as GPUs tradicionais exigem muita energia e não são esperadas melhorias tão cedo. A OpenAI poderia de fato transformar o design de chip massivamente paralelo desenvolvido pela Graphcore em uma plataforma de hardware de nova geração para seus futuros modelos de linguagem grande, embora nada esteja certo ainda.
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Resposta: Usuário do Neuralink controla com sucesso o mouse do computador com pensamentos - PCProject®