© Reuters NVDA -2,79% Добавить/Убрать из портфеля Добавить в список Добавить позицию
Позиция успешно добавлена:
Введите название портфеля активов Тип: Покупка Продажа Дата: Колич.: Цена Цена пункта: Кред. плечо: 1:1 1:10 1:25 1:50 1:100 1:200 1:400 1:500 1:1000 Комиссия: Создать новый список Создать Создать портфель активов Добавить Создать + Добавить другую позицию Закрыть
Investing.com — Производитель чипов Nvidia и венчурный фонд Google присоединились к начальному раунду финансирования стартапа, который помогает разработчикам создавать больше вычислительной мощности из специализированных процессоров для обучения ИИ, пишет Bloomberg.
Стартап CentML создает программное обеспечение, помогающее системам машинного обучения работать более эффективно. На первом раунде финансировании компании удалось привлечь $27 млн от таких инвесторов, как Google Gradient Ventures и Radical Ventures, Deloitte Ventures и Thomson Reuters Ventures.
Компания из Торонто стремится устранить один существенный недостаток в разработке ИИ — нехватку графических процессоров от Nvidia и ее конкурентов, которые обрабатывают огромные объемы данных, необходимые для машинного обучения. Такое предложение может быть ограниченным вплоть до 2024 года при быстром росте цен.
И задача CentML заключается в том, чтобы найти инновационные способы для устранения таких ограничений.
Стартап создал программное обеспечение, помогающее прогнозировать время, необходимое для обработки задач с использованием различных типов оборудования, отслеживать системы, выявляющие области недостаточного использования, анализировать затраты, энергопотребление и выбросы, а затем автоматически распределять задачи, пытаясь ускорить их.
Сегодня средняя загрузка графических процессоров на рынке составляет около 30%, и технология CentML может ускорить работу систем до 8 раз. Стартап теперь планирует открыть свой офис в Кремниевой долине для привлечения новых талантов.
— При подготовке использованы материалы Bloomberg
Читайте нас в Telegram и «ВКонтакте».
Nvidia и Google поддержали стартап в области ИИ