Startups und Tech-Riesen im Wettrennen um die KI-Chips

| Autor: Sebastian Gerstl

Wettrennen um die Neuralen Netzwerke: Startups wie Graphcore liegen in einem erbitterten Wettstreit mit Branchenriesen wie Intel, Google oder NVIDIA. Das Ziel: Die erste etablierte Grundplattform zu liefern, auf deren Basis sich einheitlich maschinelles Lernen schnell in Form eines einzelnen Prozessors integrieren und etablieren lässt.
Wettrennen um die Neuralen Netzwerke: Startups wie Graphcore liegen in einem erbitterten Wettstreit mit Branchenriesen wie Intel, Google oder NVIDIA. Das Ziel: Die erste etablierte Grundplattform zu liefern, auf deren Basis sich einheitlich maschinelles Lernen schnell in Form eines einzelnen Prozessors integrieren und etablieren lässt. (Bild: gemeinfrei / CC0)

Das britische Startup Graphcore hat in den vergangenen 18 Monaten beinahe 100 Millionen Euro an Startkapital gesammelt, um die Produktion eines dedizierten KI-Prozessors voranzutreiben. Startups und große führende Tech-Unternehmen liefern sich ein Kopf-An-Kopf-Rennen hinsichtlich dedizierter Technologie fürs maschinelle Lernen.

Seit anderthalb Jahren hat das britische Startup-Unternehmen Graphcore drei Finanzierungsrunden gestartet, um sein technisches Versprechen in Silicon umsetzen zu können: die Produktion eines der industrieweit ersten dedizierten KI-Chips. Die sogenannte Intelligence Processing Unit (IPU) soll Anfang nächsten Jahres ersten Frühkunden zur Verfügung stehen. Der Chip soll in der Lage sein, ein komplettes Modell zum maschinellen Lernen innerhalb eines einzigen dedizierten Prozessors unterzubringen.

Zusätzlich zur Vergrößerung der Produktion wird die neue Finanzierung dazu verwendet, um eine Gemeinschaft von Entwicklern rund um Graphcores Softwareplattform 'Poplar' aufzubauen, die erweiterte Produkt-Roadmap des Unternehmens voranzutreiben und ein im Silicon Valley ansässiges zweites Team (in Palo Alto, Kalifornien) zu unterstützen, dass sich um den Kundensupport kümmern soll. Nach der jüngsten dritten Finanzierungsrunde hat das Halbleiterunternehmen nun 110 Millionen US-Dollar (etwa 93 Millionen Euro) an Startkapital gesichert.

Der Kampf um die führende KI-Plattform hat begonnen

Graphcore ist eines von zahlreichen Startups, dass sich explizit der KI-Entwicklung verschrieben hat. Sein technologischer Ansatz gilt allerdings unter Experten als einer der am weitesten fortgeschrittenen, um neue Prozessorarchitekturen für tiefe neuronale Netzwerke (Deep Neural Networks; DNNs) zu schaffen. Das Thema Künstliche Intelligenz gilt in der Techindustrie weithin als heißes Eisen; so hat beispielsweise der Branchenriese Intel zahlreiche Investitionen in KI-Startups getätigt – oder diese, wie im Falle von Nervana, gleich direkt aufgekauft.

Diese Startups befinden sich in einem frühen Wettrennen mit anderen Leitunternehmen der Techindustrie, die allesamt als erste eine dedizierte Chiplösung für Künstliche Intelligenz präsentieren möchten. So hat beispielsweise Google mit der sogenannten Tensor Processing Unit (TPU) seit vergangenem Jahr eine benutzerdefinierte ASIC für maschinelles Lernen im Aufgebot. Nvidia stellt speziell auf die Beschleunigung von Neuralen Netzwerken optimierte GPUs zur Verfügung. Doch flexiblere, dedizierte Prozessorlösungen sind ebenfalls gefragt – und in der Mache: Intel möchte seinen NNP (Neural Network Processing)-Prozessor Nervana noch vor Ende diesen Jahres auf den Markt werfen – ein zusätzlicher Probe Neural Network Processor ASSP soll bereits 2018 folgen.

Das Startup Graphcore sieht sich angesichts dieser großkalibrigen Konkurrenz dennoch in einer vorteilhaften Position. "Effiziente KI-Verarbeitungsleistung wird schnell zur gefragtesten Ressource in der technologischen Welt", sagte der CEO des jungen Unternehmens, Nigel Toon, in einer Presseerklärung. "Wir glauben, dass unsere IPU-Technologie der weltweite Standard für Machine Intelligence Computing werden wird."

Nigel Toon behauptet, dass die Leistung des Graphcore-Prozessors "transformativ" im Vergleich zu anderen Beschleunigern sein wird. Das Unternehmen lieferte demnach im vergangenen Monat vorläufige Benchmarks, die zeigen sollen, dass die IPU die Leistung von Maschinenintelligenz-Schulungen und Inferenz-Workloads im Vergleich zu aktueller Hardware um das 10-100fache verbessern kann.

Zu den bisherigen Investoren in Graphcore gehören sowohl Samsung Catalyst Fund, der Venture Capital Arm von Samsung, als auch Robert Bosch Venture Capital. Die jüngste, dritte Finanzierungsrunde wurde von der Venture-Firma Sequoia Capital bereitgestellt und spülte nochmals 50 Millionen US-Dollar (ca 42 Millionen Euro) in die Kassen.

Matt Miller, ein Partner bei Sequoia, wird als Ergebnis der Finanzierung in den Vorstand von Graphcore eintreten, sagte das Unternehmen. Bill Coughran, ein anderer Partner bei Sequoia, wird Graphcores technischen Beirat beitreten, sagte das Unternehmen.

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