Computación fuerte, una startup con sede en Sídney, Australia, que ayuda a los desarrolladores a eliminar los cuellos de botella en sus canalizaciones de capacitación en aprendizaje automático, anunció hoy que ha recaudado una ronda inicial de USD 7,8 millones. La ronda incluye un total de 30 fondos y ángeles, incluidos Sequoia Capital India, Blackbird, Folklore y Skip Capital, así como Y Combinator, Starburst Ventures y fundadores e ingenieros de compañías como Cruise, Waymo, Open AI, SpaceX y Galáctica Virgen.
La empresa, que formaba parte de Lote de invierno ’22 de Y Combinator, promete que sus optimizaciones pueden acelerar el proceso de entrenamiento de 10x a 1000x, según el modelo, la canalización y el marco. Como el fundador de Strong Compute, Ben Sands, quien anteriormente también cofundó la empresa AR Metame dijo, el equipo recientemente hizo algunos avances en los que pudo tomar la implementación de referencia de Nvidia, que su cliente LayerJot usado, para correr 20 veces más rápido.
Créditos de imagen: Computación fuerte
“Esa fue una gran victoria”, dijo Sands. “Realmente nos dio la sensación de que no hay nada que no se pueda mejorar”. No quería revelar todos los detalles de cómo funcionaban las optimizaciones del equipo, pero señaló que la empresa ahora está contratando matemáticos y está creando herramientas que le dan una visión más detallada de cómo interactúa el código de usuario con las CPU y GPU a un nivel mucho más profundo de lo que era posible anteriormente.
Como destacó Sands, el enfoque actual de la empresa es comenzar a automatizar gran parte del trabajo actual para optimizar el proceso de capacitación, y eso es algo que la empresa ahora puede abordar gracias a esta ronda de financiación. “Nuestro objetivo ahora es tener socios de desarrollo serios en conducción autónoma, médica y aérea, para poder ver lo que realmente se generalizará muy bien”, explicó. “Ahora tenemos los recursos para tener un equipo de I+D que no tiene que entregar algo en un sprint de dos semanas, pero que en realidad puede ver qué tecnología central real podría tomar un año para obtener una victoria de pero eso realmente puede ayudar con ese análisis automatizado del problema”.
La empresa cuenta actualmente con seis ingenieros a tiempo completo, pero Sands planea duplicar esa cifra en los próximos meses. En parte, eso también se debe a que la empresa ahora recibe interés de grandes empresas que a menudo gastan $50 millones o más en sus recursos informáticos (y Sands señaló que el mercado es básicamente bimodal, con clientes que gastan menos de $1 millón o $10 millones). a $ 100 millones, con solo unos pocos jugadores en el medio).
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Sin embargo, todas las empresas que intentan crear modelos de ML sufren el mismo problema: entrenar modelos y ejecutar experimentos para mejorarlos aún lleva mucho tiempo. Eso significa que los científicos de datos bien pagados que trabajan en estos problemas pasan mucho tiempo en un patrón de espera, esperando que lleguen los resultados. “Strong Compute está resolviendo el problema de la cancha de baloncesto”, dijo el director financiero de SteadyMD, Nikhil Abraham. “Los largos tiempos de entrenamiento hicieron que nuestros mejores desarrolladores tiraran al aro todo el día, esperando en las máquinas”.
Y aunque parte de ese interés entrante proviene de la industria financiera y las empresas que desean optimizar sus modelos de procesamiento de lenguaje natural, el enfoque de Strong Compute permanece en la visión artificial por el momento.
“Solo hemos arañado la superficie de lo que pueden hacer el aprendizaje automático y la IA”. dijo la compañera de folklore Tanisha Banaszcyk. “Nos encanta trabajar con fundadores que tienen ambiciones a largo plazo y visiones que perdurarán de generación en generación. Habiendo invertido en la conducción autónoma, sabemos lo importante que es la velocidad de comercialización y vemos el impacto que Strong Compute puede tener en este mercado con su plataforma especialmente diseñada, un profundo conocimiento del mercado de $500 mil millones y un equipo de clase mundial”.
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