tgoop.com/robotics_channel/2363
Last Update:
Кристальная гонка
На рынок, где доминирует NVIDIA, инвесторы прямо ломятся. За последний месяц сразу несколько стартапов, разрабатывающих вычислители для машинного обучения, закрыли очередной инвестиционный раунд.
Groq Inc. поднял $300 млн. В 2019 году компания заявила, что её тензорный потоковый процессор — первый в мире, способный совершать один квадриллион операций в секунду. В прошлом году продукт появился на рынке, но Groq публично не назвала ни одной компании, с которой работает, только отрасли: финансы, автономный транспорт. Газета Financial Times в марте смогла найти тех, кто провёл тестирование процессора, они сообщили, что камень показывает число операций ниже, чем заявлено. Впрочем, инвесторов это не смущает, они уверены, что отобьют свои деньги и заработают. Компания прогнозирует рост рынка AI-чипов с $65 млрд до $100 млрд к 2025 году.
Groq заявляет, что обладает среди прочих следующими конкурентными преимуществами: под её процессоры легче писать программы определённой категории; задержка в 10 раз меньше, чем у конкурентов.
За день до Groq о закрытии раунда D на $676 млн объявила SambaNova, разрабатывающая железо и сервисную платформу DataScale для машинного обучения.
На сегодняшний день это наиболее щедро финансируемый стартап, который желает составить конкуренцию NVIDIA и прочим производителям вычислителей для AI. Данный раунд поднял оценку компании до $5 млрд.
Основанная в 2017 году, SambaNova спроектировала и построила интегрированную аппаратно-программную платформу, которая позволяет запускать AI и другие приложения, обрабатывающие большие данные, как в дата-центрах, так и на edge. Чипы компании, созданные по 7-нм техпроцессу, обладают реконфигурируемой dataflow-архитектурой, что позволяет приложениям выбирать оптимальную конфигурацию железа.
Платформа компании поддерживает программный стек с открытым кодом SambaFlow, который “позволяет запускать каждую ML-модель оптимальным образом, минимизируя необходимость обращения к памяти, и тем самым устраняя узкое место в AI, а именно обмен данными между процессором и памятью”.
Систему SambaNova DataScale можно купить или арендовать по модели Dataflow-as-a-Service. Во втором случае железо устанавливается у клиента, но оплата взимается только за его использование — от $10,000 в месяц.
В мае раунды поменьше закрыли стартапы Mythic Inc. и SIMa.ai: $70 и $80 млн соответственно. Первый ориентируется на выпуск AI-чипов для умных домов и использует аналоговые, а не цифровые технологии, что по заявлению компании, делает их более энергоэффективными и менее дорогими в использовании. Mythic Inc., кстати, занимается разработкой чипов уже девять лет.
SiMa Technologies Inc. по сравнению с коллегой — новичок. Компании всего 2,5 года. Этот стартап работает над созданием “системы на кристалле” для запуска ML-приложений на периферийных (edge) устройствах. Инвестиции пойдут на производство и вывод на рынок первого продукта компании и начало разработки следующего поколения. SiMa.ai ориентируется на клиентов, работающих в области робототехники, умных городов, автономного транспорта, медицинской техники и госуправлении. Её продукт пригодится везде, где нужно совершать много вычислений с минимальными энергозатратами.
Посмотрим лет через пять, кто из них выживет, и какой будет доля NVIDIA.
BY Robotics Channel
Share with your friend now:
tgoop.com/robotics_channel/2363