36氪首发丨AI算力资源池化软件公司「趋动科技」完成数亿元A轮融资,顺为资本领投

作者:李子月4pm每天发布大量与生活相关的资讯平台

编辑:石亚琼4pm每天发布大量与生活相关的资讯平台

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36氪获悉, AI算力资源池化软件公司趋动科技(VirtAITech.com)于11月9日宣布完成数亿元A轮融资,是12个月内的第三笔融资。此次融资由顺为资本领投,嘉御基金、高瓴创投和涌铧投资跟投。本轮资金主要用于公司产品的市场推广、客服体系的建设、产品线的扩充以及进一步加大研发投入并加快产品迭代。4pm每天发布大量与生活相关的资讯平台

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(图片来源:36氪根据采访内容整理)4pm每天发布大量与生活相关的资讯平台

36氪曾多次对此公司作出报道。趋动科技成立于2019年,由Dell EMC中国研究院背景的核心团队创办,主要为用户提供AI加速器虚拟化和资源池化软件及解决方案。趋动科技独立自主研发OrionX猎户座AI算力池化解决方案,拥有完整的知识产权。目前支持的芯片包括英伟达的GPU和寒武纪的MLU100等。公司将继续推进与国内外各芯片厂商合作,支持更多AI芯片;针对云游戏运营商的GPU资源池化解决方案也在拓展之中。4pm每天发布大量与生活相关的资讯平台

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(趋动科技OrionX猎户座AI算力资源池化解决方案架构 图片来源:采访供图)4pm每天发布大量与生活相关的资讯平台

趋动科技已与业内众多领先的科技公司达成合作,包括Dell EMC、浪潮信息、AWS、青云、Rancher、DaoCloud以及科大讯飞等,客户覆盖教育、金融、互联网、自动驾驶和人工智能等行业。4pm每天发布大量与生活相关的资讯平台

今年10月,趋动科技为“西安新一代人工智能开放创新平台”交叉信息核心技术研究院部署动态弹性AI算力资源池,大幅提高AI教学和科研GPU利用效率,同时降低了成本。同月,趋动科技为搜狗构建弹性GPU资源池,与搜狗的K8S系统整合,统一调度,消除了GPU资源孤岛,融合到搜狗容器云环境。在确保多卡训练性能的基础上,实现快速交付,动态调度,实时监控vGPU资源,同时消除资源池的碎片。在推高GPU资源池整体利用率的同时降低运维成本,减少运维人员的投入。4pm每天发布大量与生活相关的资讯平台

OrionX软件能够提高3-5倍的GPU利用率,使用OrionX后,整体TCO(Total Cost of Ownership 总体拥有成本)会下降50%-70%。客户每购买1元钱OrionX软件,整体成本能节省3.6元以上。目前公司采取了按照算力的资产成本收取相应的比例的收费模式,直销和渠道代理商并行,渠道销售会有代理商折扣。2020年下半年开始正式开始销售OrionX,趋动科技预计,今年软件营收将达千万人民币,公司将于未来3-4年内达到收支平衡。4pm每天发布大量与生活相关的资讯平台

AI算力资源池化技术领先,人才是成功的重要因素 4pm每天发布大量与生活相关的资讯平台

趋动科技表示,资源池的目的是让用户在数据中心内高效地调度和使用GPU,帮助用户提高利用率,降低碎片,降低成本。如果客户有100台8卡服务器,客户希望看到的不是100个8张卡的小资源池,而是1个800张卡的大资源池,在这一个资源池里客户能够做到任何训练任务都能够跑起来,最大化地提高效率。4pm每天发布大量与生活相关的资讯平台

趋动科技指出,目前AI算力资源池化的技术难点包括:资源隔离,保证用户之间互不干扰;资源的进一步细分,提高资源利用率;资源利用根据客户需求动态伸缩;远程GPU虚拟化性能优化。趋动科技在这些难点攻克上均处于行业领先位置,尤其是远程GPU资源池化方向,性能损失可保持在2%以内。4pm每天发布大量与生活相关的资讯平台

对标公司VMware在CPU虚拟化方面有多年经验,2019年收购BitFusion后开始涉足GPU池化领域。VMware在技术和产品上可完全实现动态资源池化,但无法满足单个用户同时使用分布于多台服务器之上的GPU。趋动科技表示其产品可以满足这一需求。此外,趋动科技的软件能够完全支持原生容器和K8S的生态,为云原生用户提供GPU资源池化解决方案。4pm每天发布大量与生活相关的资讯平台

趋动科技在资源池化领域技术领先,人才是至关重要的因素。趋动科技的三位联合创始人,CEO王鲲博士,CTO陈飞博士,以及首席架构师SVP邹懋博士皆是虚拟化技术领域的专家,36氪在之前的报道中曾有详细介绍。趋动科技团队70%为研发人员,其中博士占比20%。4pm每天发布大量与生活相关的资讯平台

AI算力资源池化市场未来3-5年内将达百亿美金量级 4pm每天发布大量与生活相关的资讯平台

在过去的几年中,AI产业发展迅速,越来越多的AI应用在加速落地。如果将算法比作火箭,则数据是燃料,算力是引擎,推动AI产业快速发展。实际上,全球AI算力的需求从2012年至今增长了超过30万倍,而且在可预见的将来仍然会保持高速的增长。但在实际应用中,算力硬件在业务支持能力、硬件平台选择、资金投入产出、IT架构建设等方面痛点明显。首先,专用算力芯片多为独占式使用模式,缺乏并行及弹性能力,致使算力资源使用率很低,大多数企业只有10%到30%;其次,AI算力硬件普遍价格高昂,同时由于算力应用场景和任务的不断发展,企业硬件资本投入以及管理运维需求呈现指数及增长。4pm每天发布大量与生活相关的资讯平台

AI算力资源池化是提高资源利用率的有效方式。目前市场供不应求,但行业技术壁垒较高。竞争对手包括国际龙头VMware。国内市场中包括阿里云在内的云服务厂商也已研发出GPU等虚拟化产品,与之相比,趋动的OrionX是商业化的产品,现已经发展到资源池化的阶段,而且已经在客户生产环境部署。近些年,GPU等芯片市场年化增长率高达50%,AI资源池化市场也随之增长。趋动科技估计资源池化市场目前约50亿美金量级,在未来3-5将达百亿美金量级。4pm每天发布大量与生活相关的资讯平台

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