在英国的AI芯片公司Graphcore于本周四宣布了其第三代IPU产品Bow，这款新一代的处理器性能提升40%，能耗比提升16%，电源效率也增加了16%。值得注意的是，Bow IPU并没有采用更先进的制程，而是通过台积电共同开发的先进硅晶圆堆叠技术（3D Wafer-on-Wafer）来实现性能和能耗比的提升。这使得Bow成为全球首款采用这种技术的处理器。
Graphcore成立于2016年，其IPU架构被誉为计算机历史上的第三次变革。经过六年的发展，Graphcore在金融、医疗、通信、机器人等领域取得了一定的成效。本次发布的第三代IPU相对于上一代M2000，性能提高40%，每瓦性能提升16%，即能耗比实现16%的提升。
在图像识别方面，无论是CNN网络还是近期热门的Vision Transformer网络，以及深层文本到图片网络，与上一代产品相比，Bow IPU都有30%到40%的性能提升。在BERT训练模型方面，也有显著表现，并且转换到实际模型中的吞吐量与上一代相比，有着显著提升。
作为英伟达的一大竞争对手，Graphcore推出了与DGX-A100对比实验数据表明，在EfficientNet-B4训练中，从70小时缩短至14小时左右，即使是在相同价格水平下，Bow Pod16提供了更高效率和更快速度。
关于如何实现接近理论极限性能提升的问题，从芯片规格看，单个封装中拥有超过600亿个晶体管，是世界上第一款基于台积电7nm工艺制程3D Wafer-On-Wafer处理器，对应350 TeraFLOPS的人工智能计算能力，是MK2 IPU的一倍多。而且，在同样的工艺制程下，没有改变，只是通过3D封装和新增Die来获得额外增益。
卢涛大中华区总裁兼全球首席营收官表示，由于从7nm到5nm或其他更先进节点所带来的收益不再如以往那么显著，因此选择改变封装方式而非采用更先进工艺，以此达到同样效果。他还提到了台积电合作，并强调了软件兼容性，不需要修改任何代码即可使用新设备，同时保持原价不变。
目前，本产品已经得到美国国家实验室Pacific Northwest正面反馈，他们正在尝试使用该设备进行Transformer模型以及图神经网络研究，以便应用于计算化学和网络安全领域。此外，该公司还正在研发名为Good Computer的大型超级智能机器，将包含8192个IPU，可以提供超过10 Exa-Flops AI算力，并支持500万亿参数规模的人工智能模型开发。
