ストロングコンピューティングは、MLトレーニングパイプラインを加速するために780万ドルを調達– TBEN

オーストラリアのシドニーを拠点とするスタートアップで、開発者が機械学習トレーニングパイプラインのボトルネックを解消するのを支援するストロングコンピューティングは、本日、7.8ラウンド百万ドルを調達したと発表しました。 このラウンドには、Sequoia Capital India、Blackbird、Folklore、Skip Capital、Y Combinator、Starburst Ventures、Cruise、Waymo、Open AI、SpaceX、GalacticVirginなどの企業の創設者やエンジニアを含む合計30のファンドとエンジェルが含まれます。

Y Combinator Winter ’22バンドルの一部であった同社は、モデル、パイプライン、フレームワークに応じて、最適化によってトレーニングプロセスを10倍から1000倍高速化できることを約束しています。 ARMetaという会社を共同設立したStrongComputeの創設者であるBenSandsが私に言ったように、チームは最近、クライアントのLayerJotが使用していたNvidiaのリファレンス実装を20倍高速に実行できるという画期的な成果を上げました。

写真クレジット: 強力な計算

「それは大きな勝利でした」とSandsは言いました。 「それは本当に私たちに改善できないものは何もないという感覚を与えました。」 彼は、チームの最適化がどのように機能するかについての詳細をすべて明らかにしたくはありませんでしたが、会社は現在、数学者を雇い、ユーザーのコードがCPUやGPUとどのように相互作用するかをより詳細に表示するツールを構築していると述べました。以前に可能であったよりもはるかに深いレベル。

Sandsが指摘したように、会社の現在の目標は、トレーニングプロセスを最適化するために進行中の作業の多くを自動化することです。これは、今回の資金調達のおかげで、会社が対処できるようになりました。 「私たちの現在の目標は、自動運転、医療、航空の分野で真剣な開発パートナーを獲得し、実際に何が主流になるかを確認することです」と彼は説明しました。 「今では、2週間のスプリントで何かを提供する必要のないR&Dチームを持つためのリソースがありますが、勝利を収めるのに1年かかる可能性のある実際のコアテクノロジーを実際に見ることができます。 しかし、それは問題のこの自動分析に本当に役立ちます。

同社には現在6人のフルタイムエンジニアがいますが、Sandsは今後数か月でその数を2倍にする予定です。 一部には、同社がコンピューティングリソースに5,000万ドル以上を費やすことが多い大企業から関心を集めているためでもあります(Sandsは、市場は本質的にバイモーダルであり、顧客の支出は100万ドルまたは1,000万ドルから1億ドル未満であると述べています。真ん中に数人のプレーヤーしかいません)。

写真クレジット: 強力な計算

ただし、MLモデルを構築しようとするすべての企業は、同じ問題に悩まされています。モデルのトレーニングと、モデルを改善するための実験の実行には、まだ長い時間がかかります。 これは、これらの問題に取り組んでいる高給のデータサイエンティストが、結果が到着するのを待つために、待機パターンで多くの時間を費やしていることを意味します。強い 計算する バスケットボールコートの問題を解決します」とSteadyMDのCFOであるNikhilAbraham氏は述べています。 「長いトレーニング期間は、私たちの最高の開発者がマシンで待って、一日中フープを撃たなければならなかったことを意味しました。」

そのインバウンドの関心の一部は、自然言語処理モデルの最適化を検討している金融業界や企業からのものですが、StrongComputeは今のところコンピュータービジョンに重点を置いています。

「私たちは、機械学習とAIができることのほんの一部にすぎません。」 フォークロアのパートナーであるタニシャ・バナシュシクは言った。 「私たちは、何世代にもわたって続く長期的な野心とビジョンを持っている創設者と協力するのが大好きです。 自動運転に投資したことで、市場投入までのスピードがいかに重要であるかがわかりました。また、Strong Computeが専用のプラットフォーム、5,000億ドルの市場に対する深い理解、世界クラスのチームによってこの市場に与える影響を確認できます。

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