Los centros de datos están adoptando chips cada vez más especializados para manejar diferentes tipos de cargas de trabajo, alejándose de las CPU y adoptando GPU y otros tipos de aceleradores para manejar demandas informáticas más complejas y con uso intensivo de recursos. En el último desarrollo, una startup llamada Speedata, que está construyendo un procesador (fabless) para cubrir el área específica de análisis de big data, está saliendo sigilosamente y anunciando $ 70 millones en fondos para continuar construyendo su producto y embarcarse en sus primeros acuerdos comerciales. En un mercado que está experimentando una proliferación de conjuntos de chips especialmente diseñados en estos días, Speedata afirma tener, en sus propias palabras, “el primer procesador dedicado del mundo para optimizar bases de datos basadas en la nube y cargas de trabajo analíticas”.
La noticia llega después de un período en el que Speedata, con sede en Israel, ha puesto a prueba su tecnología con una combinación de grandes empresas (fabricantes de hardware, usuarios finales, proveedores de nube de renombre) para mostrar cómo puede acelerar sus cargas de trabajo, lo que ha hecho, por unos dos órdenes de magnitud, dijo el CEO y cofundador Jonathan Friedmann a TechCrunch. Speedata es una startup de chips sin fábrica, por lo que los próximos pasos serán producir los acuerdos comerciales de chips y tinta, probablemente con algunos de los que realizan pruebas con la empresa.
Speedata se fundó en 2019 y ha estado en secreto desde entonces, por lo que la financiación que se anuncia hoy se divide en dos partes. Primero, hay una ronda de semillas de $ 15 millones liderada por Viola y Pitango que data de hace algún tiempo. Y segundo, una Serie A más nueva de $ 55 millones liderada por Walden Catalyst Ventures, 83North y Koch Disruptive Technologies (KDT), con la participación de Pitango y Viola, junto con Eyal Waldman, cofundador y ex CEO de Mellanox Technologies.
Friedmann y otros miembros del equipo fundador (los otros cofundadores son Dan Charash, Rafi Shalom, Itai Incze, Yoav Etsion y Dani Voitsechov) tienen una trayectoria impresionante en el mundo académico y en la industria de los chips, con múltiples salidas y patentes innovadoras. detrás de ellos, un factor clave en la compañía que acumula tanto respaldo sin un solo acuerdo comercial aún a su nombre. “Tuvimos una gran cantidad de suscripciones para esta ronda”, dijo.
La razón por la que Speedata se ha centrado en el análisis de big data es que, en primer lugar, ha sido un problema difícil de resolver por la fragmentación en las fuentes de datos (y antes de que se pregunte, la empresa no está revelando cómo y por qué fue capaz de hacer este gran avance. ahora; el elemento sigiloso persiste). Y, en segundo lugar, porque, en palabras de Friedmann, “probablemente sea la mayor carga de trabajo en el centro de datos” y, por lo tanto, es necesario que se preste más atención al procesador más allá de las CPU y FPGA que se utilizan actualmente para admitirlo.
Para ser claros, su enfoque en el análisis de big data no es lo mismo que la computación de cargas de trabajo de inteligencia artificial, un área actualmente dominada por Nvidia, aunque Nvidia también se convierte en un competidor potencial a medida que expande sus propios horizontes.
Es también por eso que golpear mientras el hierro está caliente es esencial para Speedata en este momento, agregó. Una de las razones por las que aún no se ha abordado es porque solo está comenzando a surgir como un cuello de botella ahora.
Los datos, y la generación de los mismos en la empresa, actualmente está explotando exponencialmente, cita Speedata. investigación de IDC que proyecta que la cantidad de datos que se crearán en los próximos tres años superará la cantidad creada en los últimos 30.
Pero el procesamiento analítico en torno a eso ya no avanza al ritmo que solía hacerlo, en parte debido a ese volumen de datos, por lo que buscar cómo solucionarlo mediante mejores procesadores es un problema multidisciplinario, dijo Friedmann. “Es un problema humano, pero también uno de mejoras en la red y la necesidad de una comprensión profunda de lo que está sucediendo en el software de aprendizaje profundo”, dijo.
“Realmente tenemos una oportunidad única en la vida”, dijo. “Nos estamos acercando a un mercado enorme, no a un nicho. La analítica cubre aproximadamente el 50% del gasto en un centro de datos, por lo que es un mercado enorme. Hay tantas cosas que hacer al respecto “.
La recompensa, por supuesto, es obtener información y conocimientos mucho más profundos que pueden ayudar en muchas áreas, como la investigación médica, los servicios financieros, la ciberseguridad, los sistemas autónomos y más. El análisis de big data es proyectado para ser un mercado de $ 70 mil millones para el 2025, y eso implica un mejor hardware y servicios diseñados para respaldarlo.
“La analítica del centro de datos se está transformando por completo y los procesadores acelerados están destinados a desempeñar un papel sustancial en esta revolución”, dijo Waldman en un comunicado. “Al igual que la GPU de NVIDIA revolucionó el espacio de la IA, la APU única de Speedata transformará la informática de bases de datos. El procesamiento de datos es un mercado multimillonario de rápido crecimiento en el que la aceleración desencadenará el uso de datos en las aplicaciones del mañana y ayudará a innumerables entidades que dependen de big data a innovar y competir. Espero poder apoyar a este extraordinario equipo mientras reinventan el procesamiento de big data en los próximos años “.
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