Yapay zeka tabanlı veri merkezi optimizasyon girişimi MangoBoost, A Serisi'nden 55 milyon dolar yatırım aldı - Dünyadan Güncel Teknoloji Haberleri

Yapay zeka tabanlı veri merkezi optimizasyon girişimi MangoBoost, A Serisi'nden 55 milyon dolar yatırım aldı - Dünyadan Güncel Teknoloji Haberleri

Büyük Teknoloji şirketleri ve Intel gibi yarı iletken devleri, DPU pazarındaki rekabeti artırıyor Microsoft FPGA Smart NIC ve Amazon Nitro dahil olmak üzere çok sayıda şirket DPU benzeri teknoloji sağlıyor

Seattle ve Seul merkezli girişim, DPU çözümünün veri merkezlerinin güç tüketimini azaltmasına ve performansı maliyet verimliliği ve güvenlikle optimize etmesine olanak tanıdığını söylüyor

Kim, Intel, Nvidia ve AMD’nin DPU’larını genellikle kendi geliştirdikleri DPU yongasına sahip bir PCIe kartı olarak sunduğunu söyledi CPU, bilgisayarlar, cep telefonları, tabletler, akıllı saatler ve TV’ler dahil hemen hemen tüm cihazlarda kullanılır Ayrıca parayı gelecek yılın sonuna kadar iş gücünü ikiye katlamak için de kullanacak Son tura Korea Development Bank, KB Investment, Hong Kong merkezli IM Capital ve Premier Partners da katıldı tabanlı DPU, yapay zeka tabanlı DPU, özelleştirilmiş DPU çözümleri ve DPU ile geliştirilmiş sistemler Şirket şu anda 65 milyon dolar topladı



genel-24

Bir DPU geliştiricisi, MangoBoost, işletmelerin ve veri merkezlerinin iş yüklerini optimize etmek için büyük miktarda veriyi yönetmelerine yardımcı olan DPU donanım ve yazılım çözümleri için 55 milyon ABD Doları tutarında A Serisi yatırım topladı

Güney Koreli risk sermayesi şirketleri IMM Investment ve Shinhan Venture Investment, Seri A’nın liderliğini üstlendi Yazılımın doğru çalıştığından emin olmak için cihazdaki genel bilgilerin işlenmesiyle ilgilenir

Kim, “Amacımız, müşterilerin çeşitli ihtiyaçlarını karşılamak için tam kapsamlı DPU donanım ve yazılım çözümleri sunmaktır” dedi DPU, bulut ve veri merkezleri için iş yükünün optimize edilmesine yardımcı olmak ve daha pahalı GPU’ların ve CPU’ların iş yüklerini azaltarak maliyetin azaltılmasına yardımcı olmak için iletişim ağının yükünü CPU veya GPU’dan alır Şu anda %71’i Ar-Ge ekibinde olmak üzere 58 personel bulunuyor MangoBoost ürünlerinin en önemli farklılıklarından birinin, her müşterinin ihtiyaçlarını karşılayabilecek kapsamlı ve özelleştirilebilir DPU özellikleri seti sağlaması olduğunu ekledi

COVID’in neden olduğu çip kıtlığı, küresel çip üreticilerinin, istikrarlı bir yarı iletken tedarikinin sağlanmasına yardımcı olmak için standart çiplere alternatifler aramasına yol açtı Veri işleme birimi veya DPU, yardımcı olacak CPU ve GPU’ların tamamlayıcısı olarak ortaya çıkmıştır

Ortaklık için birçok potansiyel müşteriyle görüşmelerde bulunan şirket, geçtiğimiz hafta OCP Zirvesi 2023’te, Samsung’un Peta Byte depolamasını hızlandırmak için MangoBoost’un özelleştirilmiş DPU’sunu uygulama konusunda Samsung ile yaptığı işbirliği çalışmaları hakkında bir sunum yaptı


Merkezi işlem birimi (CPU) ve grafik işlem birimi (GPU) farklı türde verileri işler MangoBoost, DPU’nun Samsung’un Petabyte SSD depolama sistemiyle birlikte kullanıldığında mevcut çözümlerden üç kat daha yüksek performansa ulaşabileceğini ve CPU kullanımını %95’e kadar azaltabileceğini iddia ediyor NvidiaAMD, Amazon ve Microsoft, veri merkezi hizmetlerine yönelik optimizasyon teknolojilerini desteklemek amacıyla DPU satıcılarına yatırım yaptı

Yatırımdan elde edilecek gelir, bir yaşındaki girişimin DPU donanım IP’si, DPU yazılımı, FPGA (Alan Programlanabilir Kapı Dizisi) tabanlı DPU, ASIC (Uygulamaya özel entegre devreler) gibi ürünlerinin geliştirilmesini ve işletilmesini artırmasına yardımcı olacak

MangoBoost CEO’su Jangwoo Kim, şirketin Seul Ulusal Üniversitesi laboratuvarındaki veri merkezleri için DPU teknolojisinin nasıl çalıştığına ilişkin dokuz yılı aşkın Ar-Ge çalışmasıyla verimlilik elde ettiğini söyledi Girişim bugünkü turdaki değerlemesini açıklamadı ancak konuya aşina kaynaklara göre MangoBoost’un değerlemesinin 300 milyon dolar civarında olduğu tahmin ediliyor Aynı zamanda şirketler sürekli olarak maliyetleri düşürmenin ve çip düzeyinde üretkenliği artırmanın daha etkili yollarını arıyor GPU, CPU’yu tamamlarken, süper bilgi işlem, yapay zeka, makine öğrenimi ve sayısal hassasiyetin gerekli olduğu kapsamlı veri analizi gibi karmaşık iş yüklerini yönetir Buna AI sunucusu DPU’su, büyük veri sunucusu DPU’su ve bulut sunucusu DPU’su dahildir