Как сообщает американское издание "Bloomberg", в стартовом раунде финансирования стартапа, который помогает разработчикам извлекать максимум вычислительной мощности из специализированных процессоров, использованных в машинном обучении искусственного интеллекта, корпорация Nvidia и венчурный фонд Google присоединились в качестве инвесторов.
Стартап CentML, базирующийся в Торонто, разработал программное обеспечение, которое повышает эффективность работы систем машинного обучения. Он привлек 27 миллионов долларов от инвесторов, таких как Gradient Ventures и Radical Ventures. Стартапу также удалось привлечь Deloitte Ventures и Thomson Reuters Ventures, по их заявлению. CentML стремится решить одну из основных проблем в разработке искусственного интеллекта - нехватку графических процессоров от Nvidia и других компаний, которые требуются для обработки огромного объема данных, необходимых для обучения и запуска систем ИИ. Вплоть до 2024 года цены на графические процессоры будут продолжать расти, что ограничит доступность этих компонентов, согласно прогнозам аналитиков.
Основатель компании CentML - уроженец Симферополя Геннадий Пехименко, доктор философии в области машинного обучения из Университета Карнеги-Меллон и доцент кафедры компьютерных наук Университета Торонто. Вместе с командой он разработал программное обеспечение, которое прогнозирует время выполнения задач с использованием различного оборудования. Чтобы повысить эффективность чипов и снизить затраты, IT-отдел компании анализирует системы и автоматически распределяет задачи.
Технология CentML может ускорить работу систем до восьми раз, и это значимо влияет на клиентов, подтверждает Пехименко, также являющийся главным исполнительным директором стартапа. Теперь CentML планирует открыть офис в Силиконовой долине, чтобы привлечь новых специалистов. Пехименко намерен удвоить количество своих сотрудников в течение следующего года. Он отмечает, что размеры моделей ИИ увеличились в 10 раз за последнее десятилетие, и разрыв между вычислениями и размером моделей продолжает расти. Спрос на вычислительные ресурсы остается критичным, но производители чипов не могут обеспечить их достаточным объемом в кратчайшие сроки.