テルアビブに拠点を置き、企業のAIコンピューティングインフラのオーケストレーションと最適化を支援するRun:AIは本日、シリーズBラウンドで3,000万ドルを調達したことを発表しました。この新たなラウンドはInsight Partnersが主導し、既存投資家のTLV PartnersとS Capitalも参加しました。これにより、同社のこれまでの資金調達総額は4,300万ドルとなりました。
Run:AIプラットフォームの中核は、Kubernetesベースのスケジューラ上でAIワークロードを効果的に仮想化し、オーケストレーションする機能です。従来、GPUの仮想化は困難であり、AIモデルのトレーニング需要が増加しても、プロジェクト間でGPUを動的に割り当てることが困難だったため、多くの物理GPUが長期間アイドル状態になることがよくありました。
Run:AIのプラットフォームの真髄は、ユーザーがAIインフラストラクチャ全体を抽象化し、クラウドでもオンプレミスでも、すべてのGPUリソースをプールできるようにすることです。これにより、企業はユーザーやチーム間でこれらのリソースを容易に共有できるようになります。その過程で、ITチームはコンピューティングリソースの使用状況に関するより詳細な情報を得ることができます。
「すべての企業は、AIを活用した学習システムを中心に構築するために、既に自社の再構築を進めているか、あるいはそうすべきです」と、Insight Partnersのマネージングディレクターで現在はRun:AIの取締役を務めるロン・ジャッフェ氏は述べています。過去数十年にわたり、仮想化、そしてコンテナ技術がCPUベースのワークロードを変革してきたように、Run:AIはGPUなどのAIチップセットにオーケストレーションと仮想化技術を導入し、AIのトレーニングと推論の両方を劇的に高速化しています。このシステムはまた、ディープラーニングのワークロードの将来性も考慮し、最新のハードウェアのパワーを最小限の作業で継承することを可能にします。Run:AIには、企業が競争力を維持するために必要なAIを導入するための、破壊的な技術、経験豊富なチーム、そしてSaaSベースの市場戦略が揃っています。」
Run:AIは現在、自動車、金融、防衛、製造、ヘルスケアなど、幅広い業界の顧客と連携しており、これらの顧客ではGPU利用率が平均25%から75%に向上しているとのことです。
「今回の新たな資金調達により、Run:AIは2つの重要な分野で成長を遂げることができます。まず、今年中に開発チームを3倍に拡大します」と、同社CEOのオムリ・ゲラー氏は語った。「私たちは、製品ビジョンの真に革新的な部分、特にAIワークロードの仮想化に向けて、積極的なロードマップを描いています。チームの規模拡大は、この分野での開発のスピードアップにつながります。次に、この規模の資金調達により、販売・マーケティングを他の業界や市場へと迅速に拡大することができます。」
Run.AIが分散型機械学習プラットフォームに1300万ドルを調達
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AI 、人工知能（AI）、クラウドコンピューティング、コンピューティング、開発者、エンタープライズ、金融、 GPU 、ハードウェアアクセラレーション、 Insight Partners 、 Kubernetes 、 Lonne Jaffe 、 Run.AI 、 S Capital 、スタートアップ、テクノロジー、テルアビブ、 TLV Partners
フレデリックは2012年から2025年までTechCrunchに在籍していました。また、SiliconFilterを設立し、ReadWriteWeb（現ReadWrite）にも寄稿しています。フレデリックは、エンタープライズ、クラウド、開発者ツール、Google、Microsoft、ガジェット、交通機関など、興味のあるあらゆる分野をカバーしています。
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