Bloomberg — La empresa Nvidia Corp. (NVDA) y un fondo de riesgo de Google se han unido a una ronda de financiación inicial para una startup que ayuda a los desarrolladores a exprimir más potencia informática de los procesadores especializados utilizados para entrenar la IA, aliviando potencialmente un importante atasco para el floreciente campo.
La empresa CentML, que crea software para ayudar a los sistemas de aprendizaje automático a trabajar de forma más eficiente, recaudó US$27 millones de inversores como Gradient Ventures y Radical Ventures. Deloitte Ventures y Thomson Reuters Ventures también participaron en la financiación, según informó la empresa en un comunicado.
La startup, con sede en Toronto, pretende abordar uno de los mayores cuellos de botella en el desarrollo de la IA, la escasez de unidades de procesamiento gráfico de Nvidia y sus rivales que procesan las enormes cantidades de datos necesarios para entrenar y ejecutar sistemas de IA. Los analistas predicen que la oferta podría seguir siendo escasa hasta bien entrado 2024, mientras los precios se disparan.
Los grandes patrocinadores apuestan por empresas jóvenes como CentML para encontrar formas innovadoras de superar estas limitaciones.
CentML fue fundada el año pasado por Gennady Pekhimenko, doctor en aprendizaje automático por la Universidad Carnegie Mellon y ahora profesor adjunto en el departamento de informática de la Universidad de Toronto. Pekhimenko y otras tres personas crearon un software para ayudar a predecir el tiempo que se tarda en procesar tareas utilizando distintos tipos de hardware. Supervisa los sistemas para señalar las áreas de infrautilización (analizando el costo, el consumo de energía y las emisiones) y luego distribuye automáticamente las tareas para intentar acelerarlas.
Esto, a su vez, debería ayudar a maximizar el uso de los chips y reducir costes. Según CentML, la utilización media de las GPU en el mercado se sitúa en torno al 30%, citando los estudios que ha realizado. Su tecnología puede acelerar los sistemas “hasta 8 veces, lo que tiene un profundo impacto para nuestros clientes”, afirma Pekhimenko, también CEO de la startup.
Su startup planea ahora abrir una oficina en Silicon Valley para atraer talento. Pekhimenko pretende duplicar el tamaño de su plantilla, que ahora es de unos 30 trabajadores, en los próximos 12 meses.
“El tamaño de los modelos de IA se multiplicó por 10 en la última década, y la brecha entre la computación y el tamaño del modelo es cada vez mayor”, dijo en una entrevista. “Hay una desesperación por la computación, y los fabricantes de chips no pueden suministrarla lo bastante rápido”.
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