为数据中心和边缘设备开发内存推理芯片的公司NeuroBlade今天宣布，它已在由Corner Ventures和英特尔投资公司领投的一轮融资中筹集了8300万美元，这些公司包括StageOne Ventures、Grove Ventures、Marius Nacht、联发科、和硕、PSMC、UMC和丸红风险投资。该公司表示，将利用这笔资金将其技术推向大众市场，特别是通过扩大其技术团队和在全球范围内建立更大的影响力，建立合作伙伴关系和增加生产线。
内存是在RAM中计算的，而不是跨处理器、磁盘和内存进行分析。这项技术有望帮助企业解决管理和利用大数据方面日益严峻的挑战。例如，由于内存计算可以提高分析性能，并扩展到大量数据，因此它可以允许零售商、自动驾驶汽车制造商、医疗保健公司、银行和公用事业公司检测异常模式，并快速执行操作。
总部位于以色列的NeuroBlade由Elad Sity和Eliad Hillel在2017年创立，正在开发一种将计算和内存结合到单个硬件块中的芯片。Sity声称，通过在内存中集成数据处理功能，NeuroBlade的芯片可以最大限度地减少数据移动的瓶颈，从而“在容量和速度方面实现新的处理规模”。
“神经刀片的概念诞生于我和希勒尔玩的游戏。我们会在空闲时间坐下来修复股票交易空，”首席执行官Sity通过电子邮件告诉VentureBeat。“股票交易需要大量数据，而且需要极快的处理速度。所以，像任何优秀的工程师一样，我们想把这个过程做得更好。首先，我们将使用CPU来运行模型，然后快速将它们转移到基于GPU的系统。但即使这样也不够，目前的系统处理数据的速度还不够快。所以我们建了一个新的。”
记忆处理
在2020年价值231.5亿美元的内存计算市场中，NeuroBlade并非没有竞争对手。GigaSpaces还在为数据分析、人工智能和机器学习开发内存计算解决方案。Hazelcast提供快速内存计算服务。还有托管人工智能初创公司H2O.ai，该公司最近筹集了7250万美元，以进一步开发其内存计算产品。
但NeuroBlade约100人的团队来自英特尔、Marvell和德州仪器等公司，声称它是唯一一家使用软硬件工具组合将内存处理器商业化的创业公司。Sity表示，与现有系统相比，NeuroBlade的技术——在宽I/O总线DRAM存储块中嵌入数千个并行处理器——可以以更低的能耗将数据处理和分析的速度提高100倍以上。
“亚马逊通过一个名为Amazon Aqua的专有缓存层，采用了使用缓存的方法来解决问题。然而，这不是其他市场可以利用的。Nvidia在Nvidia GPUDirect中取得了一些重大进展，消除了GPU和CPU的复杂性带来的延迟。然而，我们不知道有谁专门构建了从芯片到软件的整个基础设施栈(比DDR5快50倍)来解决这个问题，”Sity说。
在计划的生产推进之前，NeuroBlade表示，它已经开始向早期客户运送其芯片、具有存储功能的芯片封装设备以及用于监控、管理、调试、编译和编程的软件开发套件。一个是SAP，它计划与NeuroBlade合作，研究其芯片在服务器机架中的部署。
SAP创新主管帕特里克·扬克(Patrick Jahnke)在一份声明中表示:“性能预测和用例的普遍性证明了显著提高性能改进的巨大潜力...更高的能效和更低的内部和云中总拥有成本。”“通过与NeuroBlade的这一令人兴奋的合作，SAP将为构建未来的数据中心开辟新的可能性。”
未来几个月，NeuroBlade打算将其员工人数增加一倍，至200人左右，并“进一步丰富(其)产品”。到目前为止，该公司已经筹集了1.1亿美元的风险资本。
“我们只是触及了数据分析加速和计算内存技术的皮毛。进一步的增长将使我们能够将更多的这些想法变成现实，我们期待着未来，”Sity说。“[A]随着全球范围内创建、捕获、复制和消费的数据量呈指数级增长，我们的技术变得越来越重要……我们直接从特定客户那里听说，如果数据太大，他们需要删除一些数据，从而降低结果的准确性。[M]任何客户都表示，他们很高兴看到全貌，对收集的数据没有任何不必要的限制。”
