首页Gimlet Labs 解决人工智能推理瓶颈的巧妙方案
斯坦福大学兼职教授兼成功创业公司创始人扎因·阿斯加尔为其旗下公司筹集到了8000万美元的A轮融资资金，该公司采用极为巧妙的方式解决了人工智能推理过程中的瓶颈问题。此轮融资由门洛风险投资领投。
这家名为Gimlet Labs的初创企业称，它打造了首个也是目前唯一的“多芯片推理云”——这类软件能够让人工智能任务同时在不同类型的硬件上运行，能够将任务分配到传统CPU、针对AI优化的GPU以及高内存系统之中。
“我们基本上会在任何可用的不同硬件上执行任务，”阿斯加尔对TechCrunch表示。
领投方门洛风险投资的蒂姆·塔利在一篇关于此次融资的博客文章中写道：“单个智能体可能会串联多个步骤，而每个步骤都需要不同的硬件：推理环节受计算能力限制，解码环节受内存容量限制，工具调用则受网络传输速度限制。”
目前还没有一款芯片能够同时承担所有这些功能，但随着新硬件的推出以及旧GPU的重新利用，“多芯片集群已经准备就绪——只是缺少让它们正常运行的软件层。”塔利认为Gimlet Labs正是提供了这样的解决方案。
麦肯锡预计，如果继续保持当前增加计算资源的趋势，到2030年数据中心的支出规模可能接近7万亿美元。阿斯加尔表示，如今的各类应用仅会在15%到30%的时间内使用现有的硬件。
“另一种理解方式是：由于让大量资源处于闲置状态，你们正在浪费数千亿美元的资源，”他说，“我们的目标基本上就是设法让人工智能任务的效率比现在高出10倍。”
于是他和他的联合创始人——米歇尔·阮、奥米德·阿齐兹以及娜塔莉·塞里诺——着手开发调度软件，该软件能够将智能体任务拆分，使其能够在各类硬件上同时运行。
Gimlet Labs称，在保持相同成本和能耗的前提下，该软件能够将人工智能推理速度提升3倍到10倍。该公司还声称可以拆分底层模型，让其在不同架构的硬件上运行，并为每一部分选择最合适的芯片。
该公司目前已与芯片制造商NVIDIA、AMD、英特尔、ARM、Cerebras以及d-Matrix建立了合作关系。
Gimlet的产品以软件形式或通过API提供给其自建的Gimlet Cloud平台，并非面向普通的人工智能应用开发者，而是针对规模最大的人工智能模型实验室和数据中心。
该公司于10月正式上市，据称开业之初就已获得了八位数的营收（至少1000万美元）。阿斯加尔表示，在过去四个月里，他的客户数量增长了一倍多，目前包括一家大型模型制造商以及一家规模极大的云计算公司，但他拒绝透露这些公司的名称。
这些联合创始人此前曾在Pixie这家初创企业共事过，该公司曾开发用于Kubernetes的开源可观测性工具。Pixie在2020年被New Relic收购，而它在获得由Benchmark领投的900万美元A轮融资仅两个月后就完成了被收购。（Pixie的技术现已成为负责管理Kubernetes的开源组织的一部分。）
大约一年前，阿斯加尔偶然遇到了塔利，同时还获得了斯坦福大学教授们以及天使投资者的投资，此后风险投资机构开始纷纷联系他。公司上市后，一份融资条款清单便送到了阿斯加尔的桌上。他说，当风险投资机构得知他在考虑各种融资提议后，“大量资金涌了进来”，这轮融资很快就出现了超额认购的情况。
加上之前的种子轮融资，这家初创企业目前总共筹集到了9200万美元的资金，其中包括来自红杉资本的比尔·科夫兰、斯坦福大学教授尼克·麦基翁、VMware前首席执行官拉古·拉古拉姆以及英特尔CEO林普-布·坦等众多天使投资者的投资。该公司目前拥有30名员工。
其他投资者还包括曾领投其种子轮融资的Factory、Eclipse Ventures、Prosperity7以及英特尔资本。
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