学术计划简介
Graphcore为推动人工智能创新构建工具与技术。我们的学术计划旨在为在学习或教学中使用IPU进行研究并发布研究成果的教授、研究人员、主要研究者、博士后、博士和硕士生提供支持。
优先研究领域
我们积极寻求下述领域内的项目和建议，以开放的心态听取关于使用IPU的创新想法。
- 随机学习优化
- 用于深度学习和计算图网络的新型高效模型
- 稀疏训练
- 平行训练的新方向
- 本地平行性
- 多模型训练
- 有条件的稀疏计算
益处
加入该学术计划的大学可以享受：
免费在云端测试和使用IPU硬件的机会
拨款和资助计划的支持信函
访问包括Poplar®和PopART®在内的Graphcore最新软件工具
Graphcore内部研究人员和工程人员的支持和定期沟通
大学合作
加州大学伯克利分校
加州大学伯克利分校的研究人员和谷歌大脑团队成员使用IPU对具有本地更新的深度神经网络进行并行训练。他们发现本地并行性在高计算方案中特别有效。
“我们与Graphcore合作，对具有本地更新的深度网络进行并行训练。该研究表明，IPU截然不同的处理器架构能够帮助实现新的分布式计算和更大模型训练的方法。它表明Graphcore的技术不仅在吞吐量和时延等指标上提供数量上更优化的性能，还从根本上开启了新的方法，以应对那些阻碍AI发展的潜在的计算挑战。”
加州大学伯克利分校Pieter Abbeel教授
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