Deutsche Konzerne investieren in britisches KI-Chip-Start-Up Graphcore

| Redakteur: Michael Eckstein

Neuronales Feuerwerk: Die KI-Chips von Graphcore sollen Maschinelles Lernen massiv beschleunigen.
Neuronales Feuerwerk: Die KI-Chips von Graphcore sollen Maschinelles Lernen massiv beschleunigen. (Bild: gemeinfrei / CC0)

Trotz drohendem No-Deal-Brexit: BMW, Bosch und andere Technologiegrößen wie Microsoft, Dell und Samsung investieren über 200 Mio. Dollar in den britischen KI-Spezialisten Graphcore. Im Gegensatz zu vielen anderen KI-Start-Ups macht das Unternehmen offenbar bereits zwei Jahre nach Gründung erste Umsätze.

KI-Chiphersteller Graphcore aus Bristol hat in einer erneuten, der insgesamt jetzt vierten Finanzierungsrunde mehr als 200 Mio. Dollar Wagniskapital eingesammelt – insgesamt sind es damit rund 300 Mio. Dollar. Mittlerweile wird das Unternehmen mit ca. 1,7 Mrd. Dollar bewertet. Zu den Investoren zählen auch deutsche Konzerne wie Bosch und BMW mit seinem Investment-Arm BMW i Ventures.

Nach eigenen Angaben hat Graphcore eine neue Herangehensweise für das Design von Prozessoren und Software für KI und maschinelle Intelligenz entwickelt. Tatsächlich beurteilen Experten diesen technologischen Ansatz als besonders weit fortgeschrittenen. Er soll gut geeignet sein, um neue Prozessorarchitekturen für tiefe neuronale Netzwerke (Deep Neural Networks; DNNs) aufzubauen.

Prozessor kann komplettes ML-Modell aufnehmen

Die eigene „Intelligence Processor Unit“, kurz IPU, ist demnach der erste Prozessor, der speziell für das Training und die Inferenz der Maschinenintelligenz entwickelt wurde. Der Chip soll in der Lage sein, ein komplettes Modell zum maschinellen Lernen innerhalb eines einzigen dedizierten Prozessors unterzubringen. Im Vergleich zu heutiger Hardware soll er die anspruchsvollen Berechnungen dadurch zehn- bis hundertmal schneller erledigen können.

Tobias Jahn, Principal bei BMW i Ventures, begründet das Interesse seines Unternehmens an Graphcore so: „Die IPU von Graphcore unterstützt mehrere maschinelle Lerntechniken mit hoher Effizienz. Durch diese Vielseitigkeit eignet sie sich für eine Vielzahl von Anwendungen – vom intelligenten Sprachassistenten bis zum selbstfahrenden Fahrzeug.“ Mit der Flexibilität, den gleichen Prozessor sowohl in einem Rechenzentrum als auch in einem Fahrzeug verwenden zu können, könne die IPU auch dazu beitragen, Entwicklungszeiten und Komplexität zu reduzieren. Mittlerweile laufe die Großserienproduktion an, um die nach Angaben von Graphcore schnell steigende Nachfrage nach den PCIe-Prozessorkarten der Intelligence Processor Unit (IPU) zu erfüllen.

Graphcore will Marktführer für KI-Chips werden – wie viele andere auch

Mit dem neuen Kapital will Graphcore nun rasch seine globale Präsenz ausbauen. Die Größe des Teams hat sich mittlerweile verdreifacht, 2018 hat das Unternehmen neue Büros in London, Oslo/Norwegen und Palo Alto/USA eröffnet. Ihnen sollen noch Niederlassungen in Peking/China und Hsinchu/Taiwan folgen. Ziel sei es, „globaler Marktführer für Hardware für maschinelle Intelligenz zu werden“, sagt Nigel Toon, CEO und Mitbegründer von Graphcore, wenig bescheiden.

Mehrere andere KI-Start-Ups und ebenfalls auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz aktive Leitunternehmen der Techbranche werden versuchen, dies zu verhindern. Dazu zählen Intel mit seinen Nervana-Chips, Google mit Tension-TPUs, Nvidia mit Volta, Microsoft mit Brainwave oder auch junge Unternehmen wie Kneron, Kalray, Esperanto, Brainchip, Eyeriss, Cerebras Systems und Wave Computing und viele andere.

Möglicherweise ist Toon auf einem guten Weg: Als KI-Spezialist Professor Geoff Hinton, den einige als „Godfather of Deep Learning“ bezeichnen, in einem Interview mit dem Wired Magazin gefragt wurde, wie man neue System für maschinelles Lernen aufbauen müsste, sagte Hinton: „Ich denke, wir müssen eine andere Art von Computer entwickeln. Zum Glück habe ich hier einen.“ Und zog einen Graphcore IPU-Prozessor-Chip aus seiner Brieftasche.

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