TRIVANDRUM / LONDON (IT BOLTWISE) – Das indische Startup Netrasemi entwickelt KI-Chips für Edge-Anwendungen und sichert sich 12,5 Millionen US-Dollar in einer Finanzierungsrunde.

Das indische Startup Netrasemi hat sich auf die Entwicklung von KI-Chips für Edge-Anwendungen spezialisiert und kürzlich eine Investition von 12,5 Millionen US-Dollar in einer Series-A-Finanzierungsrunde gesichert. Diese wurde von Zoho Corporation und Unicorn India Ventures geleitet. Die Chips von Netrasemi sind für spezifische Anwendungen wie Computer Vision, Bildsignalverarbeitung und Multi-Sensor-Fusion konzipiert. Laut Ashwini Vaishnaw, dem indischen Minister für Elektronik und IT, könnte der Erfolg von Netrasemi andere indische Startups ermutigen, da Indien über bedeutende Designfähigkeiten verfügt.
Gegründet im Jahr 2020 von den Halbleiterveteranen Jyothis Indirabhai, Sreejith Varma und Deepa G, hat Netrasemi insgesamt 14,5 Millionen US-Dollar an Investitionen gesichert. Das Unternehmen plant, die neuesten Mittel zu nutzen, um seine F&E-Bemühungen zu beschleunigen und vier neue System-on-Chip-Varianten mit KI- und Videoanalytik-Fähigkeiten in die Produktion zu bringen.
Netrasemi verfolgt einen einzigartigen Ansatz, indem es seine eigenen KI- und CV-Silizium-IPs entwickelt, die für Multi-Sensor-Fusion, Low-Light-Imaging und Edge-basierte Inferenz optimiert sind. Die aktuelle SoC-Produktpalette umfasst die NETRA A2000 und NETRA R1000, die auf einem 12-nm-Prozessknoten basieren und von TSMC gefertigt werden. Der NETRA A4000, der sich in der Entwicklung befindet, soll eine modulare und leistungsfähige Architektur bieten, die bis zu 100 TOPS KI-Leistung unterstützt.
Das Unternehmen hat sich zum Ziel gesetzt, nicht nur KI-Beschleuniger, sondern vollständige SoCs zu entwickeln, die Video-Kompression, ISP, Energiemanagement und ein programmierbares KI-Framework in einem einzigen Chip integrieren. Diese Strategie soll zu besserer Kosteneffizienz und Leistung führen. Netrasemi arbeitet mit globalen und indischen OEMs in frühen Pilotprojekten zusammen, um die Chips für intelligente CCTV-Systeme zu testen, die sichere Firmware und lokal gestaltete Hardware erfordern.

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