IPU：计算的第三平台
“第一，中国是全球领先的AI应用市场，当然对计算的要求会很高，市场潜力也大；第二，中国更加强调产品的落地，大批量的部署以及快速迭代、快速执行的能力，这对我们也非常有意义，通过跟各种各样场景做快速的落地，对于我们本身技术栈的打磨以及团队执行力的打磨都是非常有意义的。”卢涛，Graphcore 高级副总裁兼中国区总经理日前在接受媒体采访时强调，作为一家成立于 2016 年的年轻 AI 芯片公司，Graphcore对于中国市场给予了非常高的期望，因此在2019年选择组建团队，进入中国。
说 Graphcore 是“含着金汤匙”诞生也不过分：这家来自英国的芯片公司由Nigel Toon 和Simon Knowles共同创建，其投资者几乎涵盖了整个 IT行业内的知名企业和知名投资机构。而且实际上，Graphcore 并非是两人创建的第一家公司：之前两人曾经共同创建了一家专注于打造3G cellular modem 芯片的 Icera 公司，在 2011年英伟达以 4.35亿美元的价格收购——而此次两人再度联手创建 Graphcore，则直接把竞争对手锁定在英伟达的GPU，把关注的重点放在了AI芯片：“计算革命在计算机历史上只发生过三次，第一次是70 年代的CPU，第二次是 90 年代的GPU，而 Graphcore 就是第三次革命，他们的芯片（IPU，智能处理器）是这个世界伟大新架构的一种。”这是 Graphcore 最常引用的一段话，它来自 ARM公司创始人、英国半导体之父赫尔曼·豪瑟（Hermann Hauser）。
事实上，随着整个世界数字化进程的加速，各种数据爆炸式的发展，给了AI技术应用更多的可能性。而作为AI最基础、也是最核心的算力部分，当前的 AI芯片市场已经显得略微“拥挤”了。这其中，有以阿里、百度、谷歌和IBM为代表的传统 IT技术厂商，也有一直专注于IC领域的英伟达、英特尔、AMD、联发科等。还包括第三类，是最近涌现出现的、看好AI前景并专司人工智能芯片研发的创业公司，例如中国的寒武纪、地平线……Graphcore 属于最后一类，虽然这类公司普遍成立时间相对较晚，但是正如卢涛反复强调的一样，“Graphcore 的 IPU是为机器智能专门设计的、完全不同的处理器架构，跟CPU、GPU 等处理器架构非常不一样。”——完全基于AI 的“原生设计”，使得其在 AI算法模型和场景定义上，具有了其他类型企业无可比拟的优势。
“首先，芯片公司要设计一颗芯片，然后在晶圆厂流片，之后再封装，封装完成之后变成一颗芯片。但是这颗芯片给用户，用户也不能用，要通过不同路径交付到用户手上：第一种，是通过将其做成一个模块，由某一种形态的机器集成，再交付给用户；第二种方式，是做了芯片之后，进一步将其整合成一个产品，直接交付给用户。”在介绍一颗AI芯片如何从设计最初到最终交付用户的过程时，卢涛结合 Graphcore 解释了其两代产品之间的“巨大”区别：Graphcore 在 2018 年推
出的第一代 IPU 处理器 GC2，“是 PCIe 形态的：这个产品是通过被服务器厂商集成到服务器里面去，变成一个IPU的服务器交付给终端用户。但是在这一过程中，我们发现了一些问题，有技术的问题，也有商业的问题。”所以，在2020 年7 月 Graphcore 对外公布其第二代 IPU GC200时，对产品形态进行了一次重大调整：第二代的Graphcore AI芯片不再是“半成品”，而是通过将其整合成一个产品，直接交付给终端用户。
“从技术上，我们发现，在AI计算中，用户其实不仅仅要考虑一颗芯片计算能力怎么样，也不仅仅要考虑一台机器计算能力怎么样……所以我们的第二代产品将计算、数据、通信三者进行了整合，将其构建成一个完整的产品。”卢涛解释说：“而从商业的角度上，我们主要是要考虑市场窗口时间：如果按照常规路径，需要先做一颗芯片，芯片量产之后，再量产一个模块，最后与服务型厂商配合量产服务器……中间芯片的量产、模块、服务器厂商等环节可能都各自需要几个月时间，最终形成交付给用户的产品，往短里说，可能需要额外多花6个月。现在我们将其以一个完整产品的形式面向终端用户，这可能是IPU 进入市场最快方式。”
显然，从第一代产品到第二代产品， Graphcore 不仅实现了技术的迭代，更重要的是，其同时也改变了自身的商业模式和业务逻辑：以往通过构建“生态圈”，借助合作伙伴的业务网络完成商业闭环的方式将发生变化，以后，Graphcore 将需要通过构建属于自己的销售网络、独自面对市场上的终端用户。
卢涛接受采访的当天，2021年 4 月 21 日， Graphcore 正式与神州数码在北京签订合作协议：神州数码正式成为Graphcore中国区总代理。协议规定：神州数码将为 Graphcore 在中国范围内搭建覆盖各区域和各级城市、覆盖各个垂直细分市场的立体化分销渠道网络，并共同为IPU 系统产品和解决方案提供销售助力与相关服务。代理的产品范围为以IPU系统和解决方案为主的IPU 全线产品。自此，Graphcore 可以通过全国的各级分销商快速响应并满足全国各地客户的购买需求，更快地交付IPU系统和服务。这就意味着：到此刻为止，Graphcore 已经完成了从最初技术研发到产品定型的全过程，并且在中国市场，全面市场化的拓展即将展开。
“在与神州数码合作之前，Graphcore 有自己的销售团队、技术支持团队，在中国也有自己的开发团队。此次我们找到销售渠道、行业理解和支撑能力上面都有着长年积累的神州数码，是希望通过这样的合作，能够在一些领域里实现快速扩张。”卢涛强调依然会关注“生态圈”的构建，包括“积极发展ISV，以及与一些合作厂商合作”。
而对于未来市场拓展的方向，卢涛认为“主要的竞争者依然是英伟达”，但是这并不意味着Graphcore 的目标是彻底代替英伟达，将其推翻，完全取代：“Graphcore 认为未来市场上将有三个主要计算平台：CPU、GPU、IPU，今天 AI 业务是架构在GPU 和 CPU之上，落地的场景是重叠的。但 IPU的架构非常不一样，我们希望未来能够有一批 AI业务是原生在IPU上，并成长起来：这些业务可能不适合GPU、CPU，那么我们就可以成为第三种计算平台——因为不管CPU 还是GPU，都会持续创新发展的，我们不认为它们会消失，我们希望在智能计算领域三方互相有交错，但各自有擅长的领域。这是我们公司一直以来的愿景：我们创造IPU，是希望帮助 AI的创新者获得下一个突破。”