Güçlü Bilgi İşlemGeliştiricilerin makine öğrenimi eğitim boru hatlarındaki darboğazları gidermelerine yardımcı olan Sidney, Avustralya merkezli bir girişim olan , bugün 7,8 milyon dolarlık bir başlangıç turunu artırdığını duyurdu. Tur, Sequoia Capital India, Blackbird, Folklore ve Skip Capital’in yanı sıra Y Combinator, Starburst Ventures ve Cruise, Waymo, Open AI, SpaceX gibi şirketlerin kurucuları ve mühendisleri dahil olmak üzere toplam 30 fon ve melekten oluşuyor. Bakire Galaktik.
Bir parçası olan şirket, Y Combinator’s Winter ’22 grubu, optimizasyonlarının modele, boru hattına ve çerçeveye bağlı olarak eğitim sürecini 10x ila 1000x arasında hızlandırabileceğini vaat ediyor. Daha önce AR şirketinin kurucularından olan Strong Compute kurucusu Ben Sands olarak Metabana, ekibin son zamanlarda Nvidia’nın müşterisinin kullandığı referans uygulamasını alabildiği bazı atılımlar yaptığını söyledi. Katman Notu 20 kat daha hızlı koşmak için kullanılır.
Resim Kredisi: Güçlü Bilgi İşlem
Sands, “Bu büyük bir kazançtı” dedi. “Bize gerçekten iyileştirilemeyecek hiçbir şey olmadığı hissini verdi.” Ekibin optimizasyonlarının nasıl çalıştığının tüm ayrıntılarını tam olarak ortaya çıkarmak istemedi, ancak şirketin şimdi matematikçileri işe aldığını ve kullanıcı kodunun CPU’larla nasıl etkileşime girdiğine dair daha ayrıntılı bir görünüm veren araçlar geliştirdiğini kaydetti. GPU’lar daha önce mümkün olandan çok daha derin bir seviyede.
Sands’in vurguladığı gibi, şirketin şu anki odak noktası, eğitim sürecini optimize etmek için mevcut çalışmaların çoğunu otomatikleştirmeye başlamak ve bu, bu finansman turu sayesinde şirketin üstesinden gelebileceği bir şey. “Şu anki hedefimiz, aslında neyin gerçekten iyi bir şekilde genelleştirileceğine bakmak için kendi kendine sürüş, tıbbi ve hava alanlarında ciddi geliştirme ortaklarına sahip olmak” dedi. “Artık iki haftalık bir süratte bir şey teslim etmek zorunda olmayan, ancak aslında bir galibiyet elde etmek için bir yıl sürebilecek bazı gerçek çekirdek teknolojilerin neler olduğuna bakabilen bir Ar-Ge ekibine sahip olmak için kaynaklara sahibiz. ancak bu, sorunun otomatik analizine gerçekten yardımcı olabilir.”
Şirketin şu anda altı tam zamanlı mühendisi var, ancak Sands önümüzdeki birkaç ay içinde bunu ikiye katlamayı planlıyor. Kısmen bunun nedeni, şirketin artık bilgi işlem kaynaklarına genellikle 50 milyon dolar veya daha fazla harcayan büyük şirketlerden gelen ilgiyi almasıdır (ve Sands, pazarın temelde iki modlu olduğunu ve müşterilerin ya 1 milyon dolardan az ya da 10 dolardan daha az harcama yaptığını belirtti. ortada sadece birkaç oyuncuyla 100 milyon dolara).
Resim Kredisi: Güçlü bilgi işlem
Ancak makine öğrenimi modelleri oluşturmaya çalışan her şirket aynı sorundan muzdariptir: Modelleri eğitmek ve bunları geliştirmek için deneyler yapmak hala çok zaman alır. Bu, bu sorunlar üzerinde çalışan iyi ücretli veri bilimcilerinin, sonuçların gelmesini bekleyerek bir tutma düzeninde çok zaman harcadıkları anlamına geliyor.Güçlü hesaplama basketbol sahası sorununu çözüyor” dedi SteadyMD CFO’su Nikhil Abraham. “Uzun eğitim süreleri, en iyi geliştiricilerimizin tüm gün makinelerde bekleyerek çemberler atmasına neden oldu.”
Ve bu gelen ilginin bir kısmı finans sektöründen ve doğal dil işleme modellerini optimize etmek isteyen şirketlerden gelse de, Strong Compute’un odak noktası şu an için bilgisayar vizyonu üzerinde olmaya devam ediyor.
“Makine öğrenimi ve yapay zekanın yapabileceklerinin yalnızca yüzeyini kazıdık.” dedi Folklor ortağı Tanisha Banaszcyk. “Uzun vadeli hırsları ve nesiller boyu sürecek vizyonları olan kurucularla çalışmayı seviyoruz. Otonom sürüşe yatırım yaptıktan sonra, pazara sunma hızının ne kadar önemli olduğunu biliyoruz ve amaca yönelik olarak oluşturulmuş platformu, 500 milyar dolarlık pazara ilişkin derin anlayışı ve birinci sınıf ekibiyle Strong Compute’un bu pazar üzerindeki etkisini görüyoruz.”