首頁Gimlet Labs 解決人工智慧推理瓶頸的巧妙方案
斯坦福大學兼職教授兼成功創業公司創始人扎因·阿斯加爾為其旗下公司籌集到了8000萬美元的A輪融資資金，該公司採用極為巧妙的方式解決了人工智慧推理過程中的瓶頸問題。此輪融資由門洛風險投資領投。
這家名為Gimlet Labs的初創企業稱，它打造了首個也是目前唯一的“多晶片推理雲”——這類軟體能夠讓人工智慧任務同時在不同型別的硬體上執行，能夠將任務分配到傳統CPU、針對AI最佳化的GPU以及高記憶體系統之中。
“我們基本上會在任何可用的不同硬體上執行任務，”阿斯加爾對TechCrunch表示。
領投方門洛風險投資的蒂姆·塔利在一篇關於此次融資的部落格文章中寫道：“單個智慧體可能會串聯多個步驟，而每個步驟都需要不同的硬體：推理環節受計算能力限制，解碼環節受記憶體容量限制，工具呼叫則受網路傳輸速度限制。”
目前還沒有一款晶片能夠同時承擔所有這些功能，但隨著新硬體的推出以及舊GPU的重新利用，“多晶片叢集已經準備就緒——只是缺少讓它們正常執行的軟體層。”塔利認為Gimlet Labs正是提供了這樣的解決方案。
麥肯錫預計，如果繼續保持當前增加計算資源的趨勢，到2030年資料中心的支出規模可能接近7萬億美元。阿斯加爾表示，如今的各類應用僅會在15%到30%的時間內使用現有的硬體。
“另一種理解方式是：由於讓大量資源處於閒置狀態，你們正在浪費數千億美元的資源，”他說，“我們的目標基本上就是設法讓人工智慧任務的效率比現在高出10倍。”
於是他和他的聯合創始人——米歇爾·阮、奧米德·阿齊茲以及娜塔莉·塞裡諾——著手開發排程軟體，該軟體能夠將智慧體任務拆分，使其能夠在各類硬體上同時執行。
Gimlet Labs稱，在保持相同成本和能耗的前提下，該軟體能夠將人工智慧推理速度提升3倍到10倍。該公司還聲稱可以拆分底層模型，讓其在不同架構的硬體上執行，併為每一部分選擇最合適的晶片。
該公司目前已與晶片製造商NVIDIA、AMD、英特爾、ARM、Cerebras以及d-Matrix建立了合作關係。
Gimlet的產品以軟體形式或透過API提供給其自建的Gimlet Cloud平臺，並非面向普通的人工智慧應用開發者，而是針對規模最大的人工智慧模型實驗室和資料中心。
該公司於10月正式上市，據稱開業之初就已獲得了八位數的營收（至少1000萬美元）。阿斯加爾表示，在過去四個月裡，他的客戶數量增長了一倍多，目前包括一家大型模型製造商以及一家規模極大的雲端計算公司，但他拒絕透露這些公司的名稱。
這些聯合創始人此前曾在Pixie這家初創企業共事過，該公司曾開發用於Kubernetes的開源可觀測性工具。Pixie在2020年被New Relic收購，而它在獲得由Benchmark領投的900萬美元A輪融資僅兩個月後就完成了被收購。（Pixie的技術現已成為負責管理Kubernetes的開源組織的一部分。）
大約一年前，阿斯加爾偶然遇到了塔利，同時還獲得了斯坦福大學教授們以及天使投資者的投資，此後風險投資機構開始紛紛聯絡他。公司上市後，一份融資條款清單便送到了阿斯加爾的桌上。他說，當風險投資機構得知他在考慮各種融資提議後，“大量資金湧了進來”，這輪融資很快就出現了超額認購的情況。
加上之前的種子輪融資，這家初創企業目前總共籌集到了9200萬美元的資金，其中包括來自紅杉資本的比爾·科夫蘭、斯坦福大學教授尼克·麥基翁、VMware前執行長拉古·拉古拉姆以及英特爾CEO林普-布·坦等眾多天使投資者的投資。該公司目前擁有30名員工。
其他投資者還包括曾領投其種子輪融資的Factory、Eclipse Ventures、Prosperity7以及英特爾資本。
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