OctoML在A轮融资中筹集了1500万美元

OctoML已宣布成功完成其A轮融资。据报道，这家初创公司筹集了1500万美元来支持其发展。该轮融资由Amplify和Madrona Venture Group牵头，后者于去年10月领投了390万美元的种子轮融资。

该平台还得到了Apache TVM机器学习项目背后的团队的支持。与TVM一起成立的初创公司希望促进使用机器学习来优化机器学习模型。反过来，这将使它们能够在各种类型的硬件配置上有效运行。

OctoML的首席执行官兼华盛顿大学教授路易斯·塞兹（Luiz Ceze）透露，尽管该项目必须克服许多挑战，但该项目在近代取得了长足进步。这样的挑战之一是找出如何在边缘和云中使用它。该解决方案以TVM项目的形式出现，现在是Apache孵化项目。几年前，这个孵化项目开始于Paul G. Allen计算机科学与工程学院的研究。后来由Ceze和他在大学的研究团队共同发起。

根据Ceze的说法，TVM是用于机器学习模型的现代操作系统。补充说，“机器学习模型不是代码，没有指令，有描述其统计模型的数字”。

该项目的框架已经在亚马逊，ARM，AWS，Facebook，英特尔，谷歌，微软，Xilinx和Nvidia等大型科技公司中使用，该框架已经吸引了一些用户的关注。这些公司借助OctoML技术，寻求在多种平台上优化物联网/边缘的深度学习模型，例如电话，医疗设备，汽车等。

尽管使用了AI，但仍需要凭直觉来为特定硬件选择正确的模型。因此，需要OctoML及其Octomizer Saas产品。 Octomizer是基于云的付费解决方案。

OctoML的Octomizer

Octomizer基本上允许用户将其模型上载到服务。它会自动进行优化，并以所需格式对与指定硬件兼容的模型进行基准测试和打包。经过优化后，这些模型的运行速度明显加快，因为它们现在可以充分利用其运行的硬件。

Octomizer的另一个好处是，效率更高的模型在云中运行的成本更低。他们使用性能较差的廉价硬件，但仍得到相同的结果。据报道，TVM在某些情况下目前已经使性能提高了80倍。

Ceze指出：“我们技术的秘密之处在于使用ML优化ML，将优化和调整时间减少了几个数量级”。

目前，OctoML团队由20名工程师组成，并计划在不久的将来增加更多有能力的工程师。到目前为止，TVM还支持Amazon Alexa的唤醒词检测。

最终，塞兹表示：“现在很难对未来抱有乐观的态度，但是我们看到了非常好的事情。”

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OctoML已宣布成功完成其A轮融资。据报道，这家初创公司筹集了1500万美元。

作者

卡迪尔AK

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原文链接：https://coinpedia.org/startup-stories/octoml-raises-15-million-in-a-series-a-funding-round/

原文作者：Qadir AK

编译者/作者：wanbizu AI

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