Neural Magic获得1500万美元的种子资金，用于在商用CPU上运行机器学习模型

 
由两名麻省理工学院教授创立的初创公司Neural Magic提出了在商品CPU上运行机器学习模型的方法，今天宣布了1500万美元的种子投资。
Comcast Ventures领导了本轮融资，NEA，Andreessen Horowitz，Pillar VC和Amdocs参与了此次融资。该公司之前已经获得了500万美元的预种子，到目前为止筹集了2000万美元。
该公司还宣布抢先使用其第一款产品，这是一种推理引擎，数据科学家可以在运行CPU的计算机上运行，​​而不是在GPU或TPU等专用芯片上运行。这意味着通过允许数据科学家使用商品硬件，可以大大降低与机器学习项目相关的成本。
该解决方案的想法来自麻省理工学院教授Nir Shavit及其研究伙伴和联合创始人Alex Mateev的工作。正如他所说的那样，他们正在实验室中研究神经生物学数据，并找到了一种使用他所拥有的商品硬件的方法。 “我发现，只要使用正确的算法，我们就可以在商品硬件上运行这些机器学习算法，这就是该公司的起点。” Shavit告诉TechCrunch。
他说，这是一个错误的观念，即您需要这些专用的芯片或硬件加速器来拥有运行这些作业所需的资源，但是他表示不必那样做。他说，他的公司不仅允许您使用这种商品硬件，而且还可以使用更现代的开发方法，例如容器和微服务。
“我们的愿景是使数据科学团队能够利用他们已经拥有的无处不在的计算平台，以GPU的速度运行深度学习模型-以一种只有商品CPU才能交付的灵活且容器化的方式，” Shavit解释说。
他说，这还消除了其他方法的内存限制，因为CPU可以访问更多的内存，这是他公司采用这种方法的主要优势，不仅节省了成本。
“是的，在商用处理器上运行可以节省在CPU上运行的成本，但是更重要的是，它消除了所有这些巨大的商业化问题，从根本上消除了必须在小型模型上工作的整个机器学习领域的巨大限制。和小数据集，因为加速器种类有限。这是神经魔术的一大开端。”他说。
首席投资者Comcast Ventures的常务董事Gil Beyda认为，人们可以使用商品硬件的方法带来了巨大的市场机会。 “ Neural Magic完全可以使用软件来代替高成本的专用AI硬件。软件之所以胜出，是因为它释放了深度学习的真正潜力，可以构建新颖的应用程序并应对行业中一些最大的挑战。”他在一份声明中说。