Speedata: Neuer Chip-Herausforderer für NVIDIA im Bereich Datenanalyse

TEL AVIV / LONDON (IT BOLTWISE) – Speedata, ein aufstrebendes Startup aus Tel Aviv, hat kürzlich eine Finanzierungsrunde der Serie B in Höhe von 44 Millionen US-Dollar abgeschlossen. Damit erhöht sich das gesamte eingesammelte Kapital auf 114 Millionen US-Dollar.

Speedata, ein innovatives Startup mit Sitz in Tel Aviv, hat sich zum Ziel gesetzt, die Art und Weise, wie große Datenmengen analysiert werden, grundlegend zu verändern. Mit der Entwicklung einer speziellen Analytics Processing Unit (APU) will das Unternehmen die Effizienz von Datenanalysen und KI-Workloads erheblich steigern. Die kürzlich abgeschlossene Finanzierungsrunde der Serie B in Höhe von 44 Millionen US-Dollar, angeführt von bestehenden Investoren wie Walden Catalyst Ventures und Koch Disruptive Technologies, unterstreicht das Vertrauen in die Technologie von Speedata.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Grafikprozessoren (GPUs), die ursprünglich für die Grafikverarbeitung entwickelt wurden und später für KI- und Datenanwendungen angepasst wurden, ist die APU von Speedata speziell für Datenanalysen konzipiert. Laut Adi Gelvan, CEO von Speedata, kann eine einzelne APU ganze Server-Racks ersetzen und dabei eine deutlich bessere Leistung erbringen. Diese Technologie könnte die Art und Weise, wie Unternehmen Daten verarbeiten, revolutionieren.

Gegründet im Jahr 2019 von sechs Pionieren der Coarse-Grained Reconfigurable Architecture (CGRA)-Technologie, hat sich Speedata zum Ziel gesetzt, die spezifischen Engpässe bei der Datenanalyse zu überwinden. Die Gründer erkannten, dass herkömmliche Prozessoren für die wachsenden Anforderungen der Datenanalyse nicht mehr ausreichen und entwickelten daher eine dedizierte Lösung, die sowohl schneller als auch energieeffizienter ist.

Derzeit konzentriert sich die APU von Speedata auf Apache Spark-Workloads, aber das Unternehmen plant, in Zukunft alle wichtigen Datenanalyse-Plattformen zu unterstützen. Gelvan betont, dass die APU von Speedata zum Standardprozessor für Datenanalysen werden soll, ähnlich wie GPUs zum Standard für KI-Training wurden.

Obwohl Speedata noch keine Namen nennt, testet bereits eine Reihe großer Unternehmen die APU. Die offizielle Produkteinführung ist für den Data & AI Summit von Databricks in der zweiten Juniwoche geplant, wo die APU erstmals öffentlich vorgestellt wird. Ein bemerkenswertes Beispiel für die Leistungsfähigkeit der APU ist die Bearbeitung eines pharmazeutischen Workloads in nur 19 Minuten, im Vergleich zu 90 Stunden mit einem nicht spezialisierten Prozessor.

Seit der letzten Finanzierungsrunde hat Speedata bedeutende Meilensteine erreicht, darunter die Fertigstellung des Designs und die Herstellung der ersten APU bis Ende 2024. Gelvan betont, dass das Unternehmen von der Konzeptphase über die FPGA-Tests bis hin zur Markteinführung von funktionsfähiger Hardware große Fortschritte gemacht hat. Mit einer wachsenden Pipeline von Unternehmenskunden ist Speedata bereit, seine Marktstrategie zu skalieren.

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