G-Core Labs的IPU云现已在欧洲推出。
对于那些希望在自然语言处理、计算机视觉和新兴图神经网络等应用中获得更快、更准确和更多可操作性智能的人工智能优先（AI-first）公司而言，这一服务将成为它们的首选云平台。
使用G-Core Labs中的 vPod实例，请至：
https://gcorelabs.com/cloud/ai-platform/
G-Core Labs IPU云以Graphcore高度差异化的、专为人工智能设计的IPU Bow Pod平台和成熟的软件栈为特色。它为云计算客户带来了Graphcore经过验证的加速人工智能工作负载的能力，并在生物技术、医疗保健、金融服务、制造业和消费互联网等不同行业支持创新方法的实现。
G-Core的IPU云位于卢森堡和荷兰等地，非常适合为符合有关数据主权监管要求，需要在欧盟或欧洲经济区内安全处理其数据的用户。基于英国的服务将在今年晚些时候推出。
首批使用该服务的客户包括STFC哈特里中心，该中心正在使用IPU与英国原子能管理局合作开展聚变能源研究。
“Graphcore IPU的资质众所周知。它开辟了人工智能的新探索途径，同时提供了行业领先的每美元性能。现在，随着IPU系统在G-Core云中的应用，任何人都可以比以往更容易地获得这项革命性的技术，并建立适合他们需求的计算能力，不管是刚刚起步还是扩大规模。”G-Core Labs的首席执行官Andre Reitenbach表示。
立即释放IPU优势
使用包含在内的Graphcore Poplar SDK，客户可以快速而轻松地开启他们的IPU之旅。Graphcore Poplar SDK与包括TensorFlow、PyTorch、Hugging Face、Keras、PyTorch Lightning和百度飞桨在内的领先机器学习框架深度集成，使用户能够以尽可能少的代码改动将其现有的机器学习模型迁移到IPU。
开发人员和数据科学家还可以选择从为IPU系统优化的参考模型入手。这些模型可在Graphcore的GitHub存储库[1]中找到，包括广泛的流行模型，例如图像分类、物体检测、自然语言处理、语音识别和图模型。
我们所有的参考模型都利用了IPU独特的差异化架构，以提供出色的性能和结果。
通过Graphcore IPU的计算，众多流行模型的训练时间可以从几天缩短到几小时，从几小时缩短到几分钟。在部署方面，推理模型实现了更高的吞吐量和更低的时延。
与最新的云GPU相比，IPU上的语言模型BERT微调快2.5倍，更高准确度的视觉模型EfficientNet训练速度快5倍，图神经网络TGNN性能提升4倍，且准确度更高。
零资本支出
IPU实例可通过即用即付的使用模式按需提供，无需预先承诺。企业也可以选择固定月费，以确保可预见性和可用性。无论哪种方式，G-Core IPU云都无需对人工智能基础设施进行大量前期投资。
安全性
G-Core Labs在安全和数据保护方面具备经过检验的良好记录，在为世界领先的技术公司提供安全计算骨干方面拥有十多年的经验。
速度
资源的快速部署意味着浪费在设置新应用上的时间更少，可以将更多时间投入到通过人工智能实现商业转型上。
扩展性
G-Core IPU云促进了弹性商业模式，为您的人工智能之旅的各个阶段提供适量的IPU资源。
人工智能专家支持
从模型移植和优化到云环境的完整设计和配置，我们可以帮助开启或优化您在IPU云上的旅程。
可在任何地方部署和操作
除了公有IPU云，G-Core还提供位于本地数据中心或边缘的托管型私有IPU云所需的专业知识和灵活性，无论您的数据位于何处，其都可以提供高速、高性能的人工智能。
[1]https://github.com/graphcore
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