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[Startup Tour] Graphcore veut rendre le machine-learning plus rapide grâce à son IPU

Nigel Toon est le CEO de la startup américaine Graphcore. Son objectif est de rendre le machine-learning plus rapide, plus simple et plus intelligent.

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Graphcore est à l’origine de nouveaux processeurs à destination des innovateurs cherchant à développer le potentiel humain grâce au machine learning et à la technologie de l’intelligence artificielle.

« Simon Knowles et moi réfléchissons depuis 5 ans sur les défis fondamentaux au niveau des charges de travail du machine-learning, qui sont complètement différentes des autres types d’informatique » déclare Nigel Toon.

Graphcore veut fixer un nouveau rythme d’innovation

Précisément, la startup s’attelle depuis trois ans à construire la meilleure équipe pour être capable de repenser les processeurs, dans le but de développer des solutions complètement différentes. Graphcore est la première startup à proposer un processeur spécialement conçu pour les charges de travail du machine-learning. Ce produit est un Intelligent Processing Unit (IPU) avec lequel la société a l’ambition de fixer un nouveau rythme d’innovation.

« Nous sommes sortis de la discrétion en octobre 2016, mais nous avions commencé à explorer cette idée longtemps avant cela » ajoute Nigel Toon.

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La technologie de Graphcore est focalisée sur les IPU, qui fournissent un parallélisme de calcul efficace et massif, en corrélation avec une grande bande passante de mémoire. « Ces deux caractéristiques sont essentielles pour passer à la prochaine dans la puissance du traitement graphique, ce dont nous avons besoin pour le machine-learning » précise Nigel Toon. Pour le CEO, l’intelligence est l’avenir de l’informatique et le traitement des graphiques est une charge de travail de calcul sous-jacent.

La mission de Graphcore est de rendre le machine-learning plus rapide, plus simple et plus intelligent. Sa technologie a pour but d’accélérer et réduire les coûts des applications d’intelligence artificielle dans le Cloud. Cette même technologie apportera un calcul d’intelligence artificielle efficace pour les futures voitures autonomes et autres appareils grand public à faible consommation.

Une solution destinée à tous les secteurs

Graphcore vise l’ensemble de l’écosystème de l’IoT et du Big Data en ayant développé une plateforme hardware et software convenant à n’importe quelle entreprise, tous secteurs confondus, cherchant à mettre en oeuvre le machine-learning dans leurs produits et services. Ses clients incluent les géants de l’Internet, les entreprises de Cloud Computing ainsi que les secteurs en avance sur la courbe du machine-learning comme la finance, l’automobile et la fabrication par de biais de startups spécialisées dans l’intelligence artificielle.

« L’intelligence de la machine a une charge de travail de calcul très différente de ce qui s’est fait avant. Elle a donc besoin d’une nouvelle approche ». L’une des questions fondamentales abordées par Graphcore est de construire des processeurs hautement parallèles avec des outils et des bibliothèques beaucoup plus rapides, plus flexibles et plus faciles à utiliser, afin que les développeurs puissent explorer plusieurs approches en termes d’intelligence de la machine pour s’écarter de ce qui avait été fait auparavant.

En 2017, Nigel espère voir son produit sur le marché et voir ses clients travailler avec son appareil IPU. En 2016, Graphcore levait 30 millions de dollars en série A avec des investisseurs stratégiques tels que Bosch, Samsung et des sociétés de capital-risque de la Silicon Valley (Foundation Capital), du Royaume-Uni (Amadeus & Draper Esprit, C4 Ventures) et d’Israël (Pitango Ventures).

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Entourez-vous de la meilleure équipe et de la plus intelligente que vous pouvez.

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Nous avons construit une équipe d’environ 50 des meilleurs ingénieurs en logiciels au monde au cours des 2 dernières années. Nous avons principalement recruté des personnes avec qui nous avions travaillé auparavant. Nous avons également attiré un groupe d’investisseurs renommé. Rien de tout cela n’a été facile.

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En tant que startup, vous devez penser différemment à propos de l’analyse SWOT de votre entreprise. Vous devrez faire face à de nombreuses faiblesses et menaces. Vous devez donc faire une percée d’ensemble et vous concentrer sans relâche sur les meilleures opportunités.

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Construire la meilleure équipe.

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Il n’est pas suffisant d’avoir juste une technologie disruptive dans un marché en croissance. Vous devez montrer aux investisseurs que vous pouvez développer un produit à l’échelle de la société.

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