Speedata، وهي شركة ناشئة مقرها تل أبيب تطور وحدة معالجة التحليلات (APU) مصممة لتسريع أعباء العمل الفكري للبيانات الكبيرة والذكاء الاصطناعي، قد تمكنت من جمع 44 مليون دولار في جولة تمويل من السلسلة B، مما رفع إجمالي رأس المال الذي جمعته إلى 114 مليون دولار.
قاد جولة السلسلة B مستثمروها الحاليون، بما في ذلك Walden Catalyst Ventures، و83North، وKoch Disruptive Technologies، وPitango First، وViola Ventures، بالإضافة إلى مستثمرين استراتيجيين، بما في ذلك Lip-Bu Tan، الرئيس التنفيذي لشركة Intel والشريك الإداري في Walden Catalyst Ventures، وEyal Waldman، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي السابق لشركة Mellanox Technologies.
تركز بنية APU على معالجة الاختناقات المحددة للتحليلات على مستوى الحوسبة، على عكس وحدات معالجة الرسوم (GPUs) التي تم تصميمها في البداية للرسوم البيانية ثم تم تعديلها لاحقًا لأغراض الذكاء الاصطناعي والمهام المتعلقة بالبيانات، وفقًا للشركة الناشئة.
قال آدي جيلفان، الرئيس التنفيذي لشركة Speedata، في مقابلة مع TechCrunch: “على مدار عقود، اعتمدت تحليلات البيانات على وحدات المعالجة القياسية، ومؤخراً، استثمرت شركات مثل Nvidia في دفع وحدات المعالجة الرسومية لأعباء العمل التحليلية. لكن هذه إما معالجات متعددة الأغراض أو معالجات مصممة لأعباء عمل أخرى، وليست شريحة مبنية من الأساس من أجل تحليلات البيانات. APU خاصتنا مصمم خصيصًا لمعالجة البيانات ويمكن لوحدة APU واحدة أن تستبدل أرفف الخوادم، مما يقدم أداءً أفضل بشكل كبير.”
تأسست Speedata في عام 2019 من قبل ستة مؤسسين، بعضهم كان من أوائل الباحثين الذين طوروا تقنية العمارة القابلة لإعادة التكوين الخشنة (CGRA). تعاون المؤسسون مع خبراء تصميم الدوائر المتكاملة لحل مشكلة أساسية: كانت تحليلات البيانات تُجرى بواسطة معالجات متعددة الأغراض. إذا زادت تعقيد الأحمال العملية، فقد تحتاج إلى استخدام مئات الخوادم. اعتقد المؤسسون أنهم يستطيعون تطوير معالج واحد مخصص لإنجاز المهمة بسرعة باستخدام طاقة أقل.
قال جيلفان: “رأينا في ذلك فرصة لوضع عقود من أبحاثنا في السيليكون في تحويل كيفية معالجة الصناعة للبيانات.”
تستهدف وحدة APU حاليًا أعباء عمل Apache Spark، لكن خريطة طريقها تشمل دعم كل منصة رئيسية لتحليلات البيانات، وفقًا للرئيس التنفيذي للشركة.
قال جيلفان لـ TechCrunch: “نهدف إلى أن نصبح المعالج القياسي لمعالجة البيانات—تماماً كما أصبحت وحدات معالجة الرسوم هي الافتراضية لتدريب الذكاء الاصطناعي، نريد أن تكون وحدات APU هي الافتراضية لتحليلات البيانات عبر كل قاعدة بيانات ومنصة تحليلية.”
تقول الشركة الناشئة إنها تعمل مع عدد من الشركات الكبرى التي تختبر وحدتها APU، رغم أنها رفضت ذكر أسماءها. من المقرر إطلاق المنتج الرسمي في قمة بيانات Databricks والذكاء الاصطناعي في الأسبوع الثاني من يونيو. قال جيلفان إنهم سيعرضون وحدة APU الخاصة بهم للجمهور لأول مرة في الحدث.
تدعي Speedata أن هناك حالة محددة حيث أكملت وحدة APU الخاصة بها عبئًا عملاً دوائيًا في 19 دقيقة، وهي أسرع بكثير من 90 ساعة استغرقها استخدام وحدة معالجة غير متخصصة، مما أدى إلى تحسين معدل سرعتها بمقدار 280 مرة.
قالت الشركة الناشئة إنها حققت عدة إنجازات منذ آخر جمع للتمويل، بما في ذلك الانتهاء من تصميم وتصنيع أول وحدة APU لها في أواخر 2024.
قال جيلفان: “لقد انتقلنا من المفهوم إلى الاختبار على مصفوفة بوابة قابلة للبرمجة (FPGA)، والآن نحن فخورون بالقول إن لدينا أجهزة تعمل نقوم بإطلاقها حالياً. لدينا بالفعل قائمة متزايدة من العملاء المؤسسات الذين يتطلعون بشغف لهذه التقنية ونحن مستعدون لتوسيع عمليات دخول السوق الخاصة بنا.”
