Дом
Компания Niv-AI выходит на рынок с целью повышения мощности и производительности графических процессоров

Электроэнергия является основополагающим ресурсом для искусственного интеллекта, однако появляющиеся вычислительные методы превосходят возможности операторов центров обработки данных по эффективному управлению взаимодействием с энергосетью, что вынуждает их сокращать объем операций на 30 %.
«В этих объектах ИИ тратится огромное количество энергии», — заявил генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг во время своего выступления на ежегодной конференции компании GTC. «Каждый неиспользованный ватт означает упущенную выручку», — подчеркнула компания в своей ежегодной презентации.
Сегодня стартап Niv-AI начал свою деятельность с начальным финансированием в размере 12 миллионов долларов, чтобы решить эту проблему. Компания стремится точно измерить энергопотребление графических процессоров с помощью новых датчиков и создать инструменты для более эффективного управления энергопотреблением.
Основанный в прошлом году в Тель-Авиве генеральным директором Томером Тимором и техническим директором Эдвардом Кизисом, стартап поддерживается Glilot Capital, Grove Ventures, Arc VC, Encoded VC, Leap Forward и Aurora Capital Partners. Компания решила не раскрывать свою оценку.
Поскольку ведущие лаборатории искусственного интеллекта координируют работу тысяч графических процессоров для обучения и запуска сложных моделей, при переключении процессоров между вычислительными задачами и межпроцессорной коммуникацией возникают быстрые скачки мощности в масштабе миллисекунд.
Эти скачки затрудняют способность центров обработки данных регулировать потребление энергии из электросети. Чтобы предотвратить перебои, центры обработки данных либо инвестируют в временные накопители энергии для сглаживания этих скачков, либо сокращают использование графических процессоров. Оба подхода снижают рентабельность инвестиций в дорогостоящее оборудование.
«Мы просто не можем продолжать строить центры обработки данных, используя существующие методы», — отметил Лиор Хандлсман, партнер Grove Ventures и член совета директоров Niv.
Начальный этап стратегии Niv предполагает получение подробной аналитики. В настоящее время компания устанавливает датчики на уровне стоек, которые отслеживают энергопотребление графических процессоров с интервалом в миллисекунды как на собственном оборудовании, так и у партнеров-разработчиков. Цель состоит в том, чтобы проанализировать характерные паттерны энергопотребления различных рабочих нагрузок глубокого обучения и разработать методы, которые помогут дата-центрам более эффективно использовать имеющиеся мощности.
Инженерная команда планирует построить модель искусственного интеллекта на основе собранных данных, с целью обучить ее прогнозировать и координировать нагрузки на электросеть по всему дата-центру — фактически создав «второго пилота» для инженеров объекта.
Нив рассчитывает развернуть рабочую систему в нескольких дата-центрах США в течение ближайших шести-восьми месяцев. Это решение особенно привлекательно, поскольку крупные облачные провайдеры сталкиваются с проблемами, связанными с землепользованием и сбоями в цепочке поставок при строительстве новых объектов. Основатели видят свой конечный продукт как важный «интеллектуальный слой», соединяющий дата-центры и энергосистему.
«Энергосистема действительно обеспокоена тем, что центры обработки данных потребляют чрезмерное количество электроэнергии в часы пиковой нагрузки», — пояснил Тимор TechCrunch. «Проблема, которую мы решаем, имеет два взаимосвязанных аспекта. Во-первых, мы стремимся помочь центрам обработки данных более эффективно использовать свои графические процессоры, максимально используя мощность, на которую у них уже заключены контракты. Во-вторых, мы можем способствовать формированию более ответственных профилей энергопотребления между центрами обработки данных и энергосистемой».
Связанная статья
Шведский стартап в области искусственного интеллекта Lovable Eyes достиг оценки в 13,2 миллиарда долларов после крупного раунда финансирования
По мере того как инструменты для программирования на основе искусственного интеллекта набирают популярность, шведский стартап Lovable привлек крупный раунд финансирования. Компания нацелена на привлечение $3 млрд, что потенциально может увеличить её
Google тестирует агента Remy AI для Gemini по мере смещения фокуса на управление пользователями
Согласно Business Insider, Google тестирует Remy, нового ИИ-персонального агента для Gemini. Этот инструмент предназначен для выполнения задач от имени пользователей, упрощая как профессиональные рабочие процессы, так и повседневные рутины.В настоящ
Как исправить Core Web Vitals для улучшения позиций в поисковой выдаче
Оптимизация написания комментариев в отчетных карточках с помощью ИИ-инструментовВведениеИИ-инструменты для генерации комментариев в отчетных карточкахMagic SchoolAlmanac AIChat GPTИспользование Magic School для генерации комментариев в отчетны
Рекомендации по связанным специальным темам
Комментарии (0)

Электроэнергия является основополагающим ресурсом для искусственного интеллекта, однако появляющиеся вычислительные методы превосходят возможности операторов центров обработки данных по эффективному управлению взаимодействием с энергосетью, что вынуждает их сокращать объем операций на 30 %.
«В этих объектах ИИ тратится огромное количество энергии», — заявил генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг во время своего выступления на ежегодной конференции компании GTC. «Каждый неиспользованный ватт означает упущенную выручку», — подчеркнула компания в своей ежегодной презентации.
Сегодня стартап Niv-AI начал свою деятельность с начальным финансированием в размере 12 миллионов долларов, чтобы решить эту проблему. Компания стремится точно измерить энергопотребление графических процессоров с помощью новых датчиков и создать инструменты для более эффективного управления энергопотреблением.
Основанный в прошлом году в Тель-Авиве генеральным директором Томером Тимором и техническим директором Эдвардом Кизисом, стартап поддерживается Glilot Capital, Grove Ventures, Arc VC, Encoded VC, Leap Forward и Aurora Capital Partners. Компания решила не раскрывать свою оценку.
Поскольку ведущие лаборатории искусственного интеллекта координируют работу тысяч графических процессоров для обучения и запуска сложных моделей, при переключении процессоров между вычислительными задачами и межпроцессорной коммуникацией возникают быстрые скачки мощности в масштабе миллисекунд.
Эти скачки затрудняют способность центров обработки данных регулировать потребление энергии из электросети. Чтобы предотвратить перебои, центры обработки данных либо инвестируют в временные накопители энергии для сглаживания этих скачков, либо сокращают использование графических процессоров. Оба подхода снижают рентабельность инвестиций в дорогостоящее оборудование.
«Мы просто не можем продолжать строить центры обработки данных, используя существующие методы», — отметил Лиор Хандлсман, партнер Grove Ventures и член совета директоров Niv.
Начальный этап стратегии Niv предполагает получение подробной аналитики. В настоящее время компания устанавливает датчики на уровне стоек, которые отслеживают энергопотребление графических процессоров с интервалом в миллисекунды как на собственном оборудовании, так и у партнеров-разработчиков. Цель состоит в том, чтобы проанализировать характерные паттерны энергопотребления различных рабочих нагрузок глубокого обучения и разработать методы, которые помогут дата-центрам более эффективно использовать имеющиеся мощности.
Инженерная команда планирует построить модель искусственного интеллекта на основе собранных данных, с целью обучить ее прогнозировать и координировать нагрузки на электросеть по всему дата-центру — фактически создав «второго пилота» для инженеров объекта.
Нив рассчитывает развернуть рабочую систему в нескольких дата-центрах США в течение ближайших шести-восьми месяцев. Это решение особенно привлекательно, поскольку крупные облачные провайдеры сталкиваются с проблемами, связанными с землепользованием и сбоями в цепочке поставок при строительстве новых объектов. Основатели видят свой конечный продукт как важный «интеллектуальный слой», соединяющий дата-центры и энергосистему.
«Энергосистема действительно обеспокоена тем, что центры обработки данных потребляют чрезмерное количество электроэнергии в часы пиковой нагрузки», — пояснил Тимор TechCrunch. «Проблема, которую мы решаем, имеет два взаимосвязанных аспекта. Во-первых, мы стремимся помочь центрам обработки данных более эффективно использовать свои графические процессоры, максимально используя мощность, на которую у них уже заключены контракты. Во-вторых, мы можем способствовать формированию более ответственных профилей энергопотребления между центрами обработки данных и энергосистемой».
Шведский стартап в области искусственного интеллекта Lovable Eyes достиг оценки в 13,2 миллиарда долларов после крупного раунда финансирования
По мере того как инструменты для программирования на основе искусственного интеллекта набирают популярность, шведский стартап Lovable привлек крупный раунд финансирования. Компания нацелена на привлечение $3 млрд, что потенциально может увеличить её
Как исправить Core Web Vitals для улучшения позиций в поисковой выдаче
Оптимизация написания комментариев в отчетных карточках с помощью ИИ-инструментовВведениеИИ-инструменты для генерации комментариев в отчетных карточкахMagic SchoolAlmanac AIChat GPTИспользование Magic School для генерации комментариев в отчетны











