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OctoML recauda $ 28 millones en software de aprendizaje automático de crecimiento utilizado por Qualcomm, Microsoft, AMD

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El equipo de OctoML. (Foto OctoML)

Nueva financiación: La startup OctoML, con sede en Seattle, recaudó una ronda de Serie B de $ 28 millones. El spinout de la Universidad de Washington tiene como objetivo ayudar a las empresas a implementar modelos de aprendizaje automático en varias configuraciones de hardware.

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Luis Ceze, director general de OctoML. (Foto Madrona)

La tecnología: OctoML está dirigido por los creadores de Apache TVM, una «pila de compiladores de aprendizaje profundo» de código abierto que comenzó como un proyecto de investigación en la escuela de informática de la UW. La idea es reducir la cantidad de costo y tiempo que les toma a las empresas desarrollar e implementar software de aprendizaje profundo para hardware específico, como teléfonos, automóviles, dispositivos de salud, etc. – “usando ML para optimizar ML”, como explica Luis Ceze, CEO de OctoML .

Tracción: OctoML está trabajando con Qualcomm, Microsoft, AMD, Bosch y muchos otros. Tiene casi 1,000 suscripciones de acceso temprano para el “Octomizer”, su primera oferta de software como servicio basada en TVM. En diciembre, la tecnología de la startup mostró «un mejor rendimiento del modelo en el chip M1 de Apple que el motor de inferencia central de Apple». La compañía tiene 45 empleados y espera aumentar su plantilla en más del 50% este año.

Competencia: OctoML quiere ser una mejor alternativa a la ruta de implementación predeterminada de los marcos de aprendizaje automático como TensorFlow o PyTorch, o herramientas específicas del proveedor de hardware. Ofrece un mejor rendimiento y elimina la complejidad, dijo Ceze. Sagemaker Neo de Amazon también se basa en Apache TVM, pero está restringido a implementaciones basadas en AWS. El Octomizer puede apuntar a cualquier nube y a cualquier dispositivo de borde.

Liderazgo: Ceze es un profesor de la Universidad de Washington que anteriormente fundó Corensic, una startup de depuración que F5 Networks adquirió en 2012. También es socio de riesgo en Madrona Venture Group.

Los cuatro cofundadores de Ceze incluyen:

  • Tianqi Chen, quien recibió su Ph.D. de la Escuela Allen y es CTO.
  • Jason Knight, ex ingeniero principal y líder de inteligencia artificial en Intel que obtuvo un doctorado. en ingeniería eléctrica en Texas A&M.
  • Thierry Moreau, quien obtuvo su Ph.D. en 2018 de la Escuela Allen e impartió una clase de aprendizaje automático a nivel de posgrado con Ceze.
  • Jared Roesch, quien obtuvo su Ph.D. el año pasado en Allen School y anteriormente trabajó en Zentopy, Invoca y Mozilla Research.

Inversionistas: Addition lideró la ronda de la Serie B, que incluyó la participación de Madrona (que lideró la ronda semilla) y Amplify Partners. OctoML recaudó una ronda de $ 15 millones en abril de 2020. El financiamiento total hasta la fecha es de $ 47 millones.

Ve más profundo: Ceze escribió una publicación de blog sobre la nueva financiación y explicó más sobre cómo funciona la tecnología de la compañía. Del post:

Nuestro objetivo es permitirle extraer el mejor rendimiento de sus modelos de aprendizaje automático y automatizar todo el proceso de implementación del modelo en producción: desde la optimización del modelo, la evaluación comparativa hasta el empaquetado para la implementación. Al automatizar todo este proceso, aceleramos su tiempo de comercialización al mismo tiempo que reducimos significativamente sus costos de computación y habilitamos casos de uso de vanguardia. La magia de la optimización del rendimiento proviene de la aplicación del aprendizaje automático a la optimización y compilación del modelo de aprendizaje automático.

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