Nvidiaと競合するチップスタートアップのSpeedataがシリーズBで4400万ドルを調達

テルアビブに拠点を置き、ビッグデータ分析と AI ワークロードを加速するように設計された分析処理ユニット (APU) を開発しているスタートアップ企業 Speedata は、シリーズ B 資金調達ラウンドで 4,400 万ドルを調達し、総調達資本は 1 億 1,400 万ドルに達した。

シリーズBラウンドは、Walden Catalyst Ventures、83North、Koch Disruptive Technologies、Pitango First、Viola Venturesなどの既存投資家に加え、IntelのCEOでWalden Catalyst VenturesのマネージングパートナーであるLip-Bu Tan氏、およびMellanox Technologiesの共同設立者で元CEOであるEyal Waldman氏などの戦略的投資家が主導しました。

同社によると、APUアーキテクチャは、当初はグラフィックス用に設計され、後にAIやデータ関連のタスク向けに修正されたグラフィックス処理装置（GPU）とは異なり、コンピューティングレベルでの分析の特定のボトルネックに対処することに重点を置いている。

「何十年もの間、データ分析は標準的なプロセッシングユニットに依存してきました。そして近年、Nvidiaのような企業が分析ワークロード向けにGPUの推進に投資しています」と、SpeedataのCEOであるAdi Gelvan氏はTechCrunchとのインタビューで述べています。「しかし、これらは汎用プロセッサか、他のワークロード向けに設計されたプロセッサであり、データ分析のためにゼロから構築されたチップではありません。当社のAPUはデータ処理専用に設計されており、1つのAPUで複数のサーバーラックを置き換えることができ、劇的に優れたパフォーマンスを実現します。」

Speedataは2019年に6人の創業者によって設立されました。その中には、マルチスレッド粗粒度再構成可能アーキテクチャ（CGRA）技術を初めて開発した研究者もいます。創業者たちはASIC設計の専門家と協力し、根本的な問題に取り組みました。データ分析は汎用プロセッサによって実行されていたのです。ワークロードが複雑になりすぎると、数百台のサーバーを利用する必要が生じる可能性があります。創業者たちは、タスクをより速く、より少ないエネルギーで実行できる、単一の専用プロセッサを開発できると考えました。

「われわれはこれを、数十年にわたるシリコン研究を業界のデータ処理方法の変革に活かす機会だと考えた」とゲルバン氏は語った。

同社のCEOによると、同社のAPUは現在Apache Sparkワークロードをターゲットにしているが、ロードマップには主要なデータ分析プラットフォームをすべてサポートすることが含まれているという。

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「私たちはデータ処理の標準プロセッサになることを目指しています。GPUがAIトレーニングのデフォルトになったのと同じように、APUがあらゆるデータベースや分析プラットフォームのデータ分析のデフォルトになることを望んでいます」とゲルバン氏はTechCrunchに語った。

同社は、複数の大企業が同社のAPUをテストしていると述べているが、企業名は明らかにしていない。正式な製品発表は、6月第2週に開催されるDatabricksのData & AI Summitで予定されている。ゲルバン氏によると、同イベントでAPUを初めて一般公開するという。

Speedata は、同社の APU が医薬品関連の作業負荷を 19 分で完了したという具体的な事例を挙げており、これは非専用処理装置を使用した場合に要した 90 時間よりも大幅に高速であり、速度が 280 倍向上したとしている。

このスタートアップ企業は、前回の資金調達以来、2024年後半に最初のAPUの設計と製造を完了するなど、いくつかのマイルストーンを達成したと述べた。

「構想段階からフィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）を用いたテスト段階に移行し、現在、実際に動作するハードウェアをリリースできることを誇りに思います。この技術を待ち望んでいる企業顧客は既に増えており、市場投入に向けた事業拡大の準備も整っています」とゲルバン氏は述べた。