Strong Compute、MLトレーニングパイプラインの高速化を目指し780万ドルのシードラウンドを調達

オーストラリアのシドニーを拠点とし、開発者の機械学習トレーニングパイプラインのボトルネック解消を支援するスタートアップ企業Strong Computeは本日、シードラウンドで780万ドルを調達したことを発表しました。このラウンドには、Sequoia Capital India、Blackbird、Folklore、Skip Capitalなどのファンドやエンジェル投資家に加え、Y Combinator、Starburst Ventures、そしてCruise、Waymo、Open AI、SpaceX、Virgin Galacticといった企業の創業者やエンジニアを含む、合計30のファンドとエンジェル投資家が参加しています。

Yコンビネーターの2022年冬季バッチに参加した同社は、モデル、パイプライン、フレームワークに応じて、最適化によってトレーニングプロセスを10倍から1,000倍高速化できると約束している。Strong Computeの創業者で、かつてAR企業Metaの共同創業者でもあったベン・サンド氏によると、同社のチームは最近、顧客であるLayerJotが使用していたNVIDIAのリファレンス実装を20倍高速化するという画期的な成果を達成したという。

「あれは大きな勝利でした」とサンド氏は語った。「改善できないものは何もないという確信が持てました」。サンド氏はチームの最適化の仕組みの詳細を全て明かすことは避けたが、現在同社では数学者を採用し、ユーザーのコードがCPUやGPUとどのように相互作用するかを、これまでよりもはるかに深いレベルで詳細に把握できるツールを開発中だと述べた。

サンド氏が強調したように、同社の現在の焦点は、トレーニングプロセスを最適化するための既存作業の多くを自動化することであり、今回の資金調達により、同社はまさにその取り組みに取り組むことができるようになった。「現在の目標は、自動運転、医療、航空機分野で真摯な開発パートナーを獲得し、実際に汎用化できるものを見極めることです」とサンド氏は説明した。「私たちは今、2週間のスプリントで何かを提供する必要はなく、実際に成果を出すには1年かかるかもしれないものの、問題の自動分析に真に役立つ真のコア技術を実際に検討できるR&Dチームを編成できるだけのリソースを持っています。」

Strong ComputeはMLモデルのトレーニングを高速化します

同社には現在6人のフルタイムエンジニアがいますが、サンズ氏は今後数ヶ月でその数を倍増させる計画です。これは、コンピューティングリソースに5,000万ドル以上を費やすことの多い大企業からの関心が高まっていることも一因です（サンズ氏によると、市場は基本的に二極化しており、顧客の支出額は100万ドル未満と1,000万ドルから1億ドルで、その中間に位置する企業はわずか数社しかないとのことです）。

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しかし、MLモデルの構築に取り組んでいるすべての企業が同じ問題に悩まされています。モデルのトレーニングと改善のための実験には、依然として多くの時間がかかります。つまり、これらの問題に取り組んでいる高給取りのデータサイエンティストたちは、結果が出るまで多くの時間を待機状態に置かれているのです。「Strong  Computeはバスケットボールコートの問題を解決しています」と、SteadyMDのCFOであるNikhil Abraham氏は述べています。「トレーニングに長い時間がかかるため、優秀な開発者たちはマシンの到着を待ちながら、一日中バスケットボールをしていました。」

こうした関心の一部は金融業界や、自然言語処理モデルの最適化を望んでいる企業からも寄せられていますが、Strong Compute は当面、引き続きコンピューター ビジョンに重点を置いています。

「機械学習とAIの可能性はまだほんの始まりに過ぎません」と、FolkloreのパートナーであるTanisha Banaszczyk氏は述べています。「私たちは、長期的な野心と世代を超えて受け継がれるビジョンを持つ創業者と協力できることを大変嬉しく思っています。自動運転への投資を通じて、市場投入までのスピードがいかに重要かを理解しています。そして、Strong Computeが専用プラットフォーム、5,000億ドル規模の市場への深い理解、そして世界クラスのチームを擁することで、この市場にどのようなインパクトをもたらすことができるか確信しています。」