Deci, начинающая компания с 50 сотрудниками, которые разрабатывают платформу для создания и оптимизации систем на основе ИИ, сегодня объявила о закрытии раунда финансирования серии B на сумму 25 миллионов долларов под руководством Insight Partners с участием Square Peg, Emerge, Jibe Ventures, Fort. Ross Ventures и ICON, в результате чего общая сумма компании увеличилась до 55,1 миллиона долларов. Средства пойдут на расширение ДесиПо словам соучредителя и генерального директора Йонатана Гейфмана, деятельность компании по выходу на рынок, а также поддержка исследований и разработок компании.
Компании сталкиваются с рядом препятствий при создании моделей искусственного интеллекта для анализа текста, аудио и изображений для развертывания в своих приложениях и сервисах. Стоимость слишком велика — обучение одной модели на коммерческом оборудовании может стоить десятки тысяч долларов, если не больше. Хотя новые поколения чипов и специально разработанные ускорители искусственного интеллекта помогли несколько снизить нагрузку, создание модели с нуля по-прежнему непростая задача.
Гейфман предлагает поиск нейронной архитектуры (NAS) в качестве решения. NAS, семейство методов, на которые в значительной степени опирается Деси, может помочь автоматически находить недорогие оптимальные модели для данной проблемы. В этом Deci не уникален — сервис Vertex AI от Google использует NAS для оптимизации производительности моделей при выполнении конкретных задач, заданных заказчиком. Но Гейфман утверждает, что платформа Deci предлагает доступ к возможностям NAS по более низкой цене.
В 2019 году Гейфман стал соучредителем Deci вместе с Раном Эль-Янивом и предпринимателем Джонатаном Элиалом. Гейфман и Эль-Янив познакомились на факультете компьютерных наук Техниона, где Гейфман был кандидатом наук, а Эль-Янив — профессором.
«Деси“запатентованная технология” [can generate] новые модели классификации изображений, которые… обеспечивают более чем двукратное улучшение времени выполнения в сочетании с повышенной точностью по сравнению с самыми мощными общедоступными моделями», — сказал Гейфман TechCrunch по электронной почте. «Это означает, что приложения ИИ, которые раньше можно было развернуть только на больших и дорогих графических процессорах, теперь можно развернуть на центральных процессорах».
Кредиты изображений: Деси
Это высокие требования. Но у Deci есть поддержка Intel, которая в марте прошлого года объявила о стратегическом деловом и технологическом сотрудничестве со стартапом для оптимизации машинного обучения на процессорах Intel. Партнерство привело к созданию модели, которая ускоряет выполнение задач, связанных с ответами на вопросы, на процессорах Intel, и модели классификации изображений для процессоров Cascade Lake, которая, по словам Гейфмана, «значительно снижает вычислительные затраты».
Гейфман ранее сообщил TechCrunch, что один из клиентов Deci, провайдер видеоконференций, использовал платформу для развертывания функции, которая размывает фон на устройствах пользователей. Другие использовали Deci для создания более совершенных моделей для собственных внутренних вычислений, даже если теоретически у них есть графические процессоры и вычислительная мощность, необходимые для выполнения чего угодно.
“Деси был создан для расширения возможностей разработчиков и устранения узких мест, связанных с производством, на протяжении всего жизненного цикла ИИ», — сказал Гейфман. «Влияние этой возможности на бизнес выражается в… сокращении времени производства и возможности открывать новые варианты использования ИИ и выходить на новые сегменты рынка на устройствах с ограниченными ресурсами».
Гейфман также отмечает, что сжатые модели могут помочь компаниям сэкономить на затратах на вычисления для логического вывода, то есть на затратах на фактическое обслуживание моделей после их развертывания. Отчасти из-за популярности моделей хостинга в облаке более трети компаний регулярно имеют перерасход облачного бюджета до 40%, согласно опросу, проведенному поставщиком программного обеспечения для наблюдения Pepperdata.
Хотя Гейфман утверждает, что бизнес Deci продолжает расти, стартап сталкивается с проблемами, в том числе с техническими ограничениями NAS. (NAS, который трудно оценить, может быть дорогим и трудоемким.) Более того, Deci также конкурирует с рядом компаний, разрабатывающих способы повышения эффективности моделей, таких как OctoML, Neural Magic и OmniML.
Ближайшие месяцы станут проверкой устойчивости Deci к встречным ветрам.
«Хотя мы не можем раскрыть оценку, мы можем сказать, что она значительно увеличилась по сравнению с предыдущим раундом. В связи с ростом бизнеса Deci и возможностями расширения продукта в дополнительных областях, таких как обработка естественного языка, наши существующие инвесторы решили удвоить усилия, чтобы поддержать этот рост», — сказал Гейфман. «Мы не видели серьезного влияния [from recent economic developments]. Наше внимание в основном было сосредоточено на предприятиях, в то время как замедление в основном затронуло компании среднего размера и стартапы».
Управляющий директор Insight Partners Лонн Джаффе, член правления Deci, добавил в электронном письме TechCrunch: «Мощная технология Deci позволяет вам вводить свои модели искусственного интеллекта, данные и целевое оборудование — независимо от того, находится ли это оборудование на границе или в облаке — и поможет вам найти альтернативные модели, которые будут генерировать аналогичную точность прогнозирования со значительно улучшенной эффективностью… [It’s a value add because] драгоценный каменьСоздание более эффективной инфраструктуры для систем ИИ может сделать продукты ИИ качественно отличными и лучшими, а не только более дешевыми и быстрыми в эксплуатации».