湖州吳興區南太湖高新區科創園招商推介產業規劃鄉村振興新舊動能轉換特色小鎮
當前位置:首頁 > 投資 > 融資 > 正文

專注提高處理器AI算力的Neural Magic獲1500萬美元種子融資

來源:億邦動力 2019-11-08 16:37中投投資咨詢網 A-A+

    引述外媒報道,盡管加速器芯片如Google的張量處理單元(TPU)和英特爾即將推出的Nervana NNP-T等加速器芯片激增,但大多數機器學習從業者仍受預算或設計限制,只能用于商品處理器。不幸的是,這些處理器往往會相當緩慢地運行復雜的AI模型,這加劇了AI研發涉及的眾多挑戰之一。

    因此,Neural Magic(神經魔術),麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室的研究科學家Alex Matveev和Nir Shavit教授于2018年共同創立了這家位于馬薩諸塞州薩默維爾的初創公司,其靈感來自他們在機器學習的高性能多核執行引擎中的工作。他們從本質上將Neural Magic描述為“無硬件AI公司”,這家公司的軟件以等于(或優于)專用硬件的速度處理處理器上的工作負載。

    顯然,投資者對他們所看到的印象深刻。Neural Magic今天宣布,它已籌集了1500萬美元的種子投資,由Comcast Ventures牽頭,NEA,Andreessen Horowitz,Pillar VC和Amdocs Ventures參與了該項目,經過500萬美元的前種子輪融資后,其總籌資額達到了2000萬美元。配合籌款活動,該公司在早期使用了其專有推理引擎。

    CEO Shavit表示:“ Neural Magic證明了深度學習模型的高性能執行是…一個系統工程問題,可以用正確的軟件算法解決。”他說,資金的涌入將加強Neural Magic的工程,銷售和營銷招聘工作。Shavit表示,此版本的Neural Magic產品面向實時推薦和計算機視覺系統,前者通常在生產中受到少量圖形芯片內存的限制。通過運行通常具有更多可用內存的現成處理器來運行模型,數據科學家可以用最少的工作量來實現加速。對于計算機視覺模型,Shavit聲稱Neural Magic的解決方案以“圖形芯片速度”執行諸如圖像分類和對象檢測之類的任務,從而可以通過容器化應用在較大的圖像和視頻流上執行。

    在這方面,Neural Magic的方法的范圍比DarwinAI的方法要窄一些,DarwinAI使用所謂的生成綜合來攝取幾乎任何AI系統(無論是計算機視覺,自然語言處理還是語音識別)并吐出一個高度優化版本。但是Shavit斷言它與平臺無關,而DarwinAI的引擎直到最近才添加了對Facebook PyTorch框架的支持。

    如何獲得提升?考慮一下像Nvidia的DGX-2這樣的系統,該系統具有500GB的高帶寬內存,平均分配給16個圖形芯片。在模型訓練期間,必須復制模型和參數以適合32GB的內存。結果是,足跡小于16GB的模型(如圖片庫ImageNet上的ResNet 152)可以使用DGX-2進行訓練,而較大的模型(如ResNet 200)則不能。大于給定分辨率的圖像自然會占用內存,從而無法使用4K圖像訓練語料庫來代替ImageNet的224 x 224像素樣本。

    處理器具有其他優勢。當然,它們通常更便宜,并且與加速器相比,它們更適合某些AI任務。正如Shavit解釋的那樣,大多數圖形芯片的批處理大小(指模型更新之前處理的樣本數量)為64或更大時,性能得到了優化,非常適合實時分析(例如語音數據)。流)。但是,對于團隊需要等待組裝足夠的圖像以填充一批圖像(例如醫學圖像掃描)的情況,這是不理想的,因為這涉及到滯后時間。

    “我們的愿景是使數據科學團隊能夠利用他們已經擁有的無處不在的計算平臺,以GPU的速度運行深度學習模型-以一種只有商品CPU才能交付的靈活且容器化的方式進行,” Shavit說。

關鍵詞:處理器 AI算力 Neural Magic 融資
中投投資咨詢網版權及免責聲明
  • 1、中投投資咨詢網倡導尊重與保護知識產權。如發現本站文章存在版權問題,煩請聯系ocn@ocn.com.cn、0755-88350114,我們將及時溝通與處理。
  • 2、凡本網注明"來源:***(非中投投資咨詢網)"的作品,均轉載自其它媒體,轉載目的在于傳遞更多信息,并不代表本網贊同其觀點和對其真實性負責,不對您構成任何投資建議,用戶應基于自己的獨立判斷,自行決定相關投資并承擔相應風險。
免費報告
相關閱讀
大健康投資前景
大健康產業投資前景預測 大健康產業投資前景預測
· 投資機會
熱門報告