그래프코어는 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU) 등 현재의 프로세서가 해결하지 못하는 작업들을 처리할 수 있는 반도체를 제작하면서 개발된 시스템이다.
CPU는 크기만 있는 스칼라 연산에 최적화 됐고 수 개의 고성능 코어가 일을 순차 처리한다면, GPU는 크기와 방향을 갖춘 벡터 연산을 지원하며 수천개의 코어가 대규모의 데이터를 병렬로 처리한다.
그래프 연산은 소셜네트워크(SNS)에서 인물과의 관계망을 만들거나 화합물, 단백질 구조 등 다양한 종류의 데이터를 처리하기 위해 필요하다. 한 번에 많은 양의 메모리를 활용해 동작하는 GPU와 달리, 각 작업에 필요한 데이터의 양이 서로 달라 GPU로는 효율이 나오지 않는다. 그래서, 보통 그래프 연산은 수백 대의 컴퓨터 혹은 서버를 고속 네트워크로 연결한 클러스터 장비를 활용, 병렬로 작업을 처리한다. 그러나, 그만큼 총소유비용(TCO)이 많이 든다는 단점이 있다.
그래프코어의 IPU 콜로서스(Colossus)는 그래프 기반 아키텍처를 적용해 그래프 연산에 최적화됐다.
그래프 연산은 머신러닝(ML) 등 AI 알고리즘에도 활용되는데, 회사는 IPU를 AI 연산에 활용할 수 있도록 텐서(Tensor) 연산 기능을 추가했다. 특히 자연어처리(NLP) 경계 확장에 중점을 두고 있으며, 머신러닝에도 적합하다.
AI 프로젝트를 진행하는 공공 기관을 비롯하여 주요 기업과 연구소에서 사용하는 데이터센터 등에서 필요한 AI프로젝트를 완벽하게 수행하기 위한 컴퓨팅 시스템에 최적의 결과를 내는것이 IPU의 최대 장점이다.
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