EnCharge、AIを高速化するチップの商業化のために2,260万ドルを調達

スタートアップ企業であるEnCharge AIは生きており、新たな資金調達ラウンドで2,260万ドルを調達した。
このラウンドは、半導体大手TSMCと関連する戦略的VCであるVentureTech Allianceが主導し、RTX Ventures、ACVC Partners、Anzu Partners、Schams Venturesなどが参加した。

EnChargeの総調達額は4,500万ドルになり、新たな資本は、同社のCEOで共同創設者のNaveen Vermaによれば、EnChargeのチームをアメリカ、カナダ、ドイツで50人に拡大し、AIチップと「フルスタック」AIソリューションの開発を強化するために使われるとのことである。

Verma氏は、プリンストン大学のKeller Center for Innovation in Engineering Educationのディレクターであり、昨年Echere Iroaga氏とKailash Gopalakrishnan氏とともにEnChargeを立ち上げた。Gopalakrishnan氏はIBMのフェローであり、同社で18年近く働いていた。Iroaga氏は、半導体会社MacomのコネクティビティビジネスユニットのVPおよびGMを務めていた。

EnChargeは、Verma氏が2017年にイリノイ大学アーバナ・シャンペーン校の共同研究者と共に連邦助成金を受けた研究から生まれている。DARPAのエレクトロニクス・リサージェンス・イニシアティブの一環として、さまざまなコンピュータチップ技術を進めることを目指して、Verma氏は新しいタイプの不揮発性メモリデバイスの研究を行った。

現在のコンピュータで一般的な「揮発性」メモリとは異なり、不揮発性メモリは連続的な電力供給なしでデータを保持することができ、理論的にはよりエネルギー効率が高いとされている。

DARPAはまた、Verma氏のインメモリ計算に関する研究も資金提供した。ここでの「インメモリ」とは、ストレージデバイスによって導入されるレイテンシを低減するために、RAMで計算を実行することを指す。

EnChargeは、Verma氏の研究を商業化するために立ち上げられた。EnChargeのハードウェアは、インメモリ計算を利用して、AIアプリケーションをサーバーや「ネットワークエッジ」のマシンで高速化し、標準的なコンピュータプロセッサに比べて消費電力を削減することができるとVerma氏は主張している。

Verma氏は、「現在のAI計算は高価でエネルギーを多く必要としています。現在は、資本力のある組織のみがAIの革新を行っています。ほとんどの組織や製品では、AIはまだ大規模には利用できません」と述べています。「Enchargeの製品は、市場が要求している処理能力を提供し、組織が直面している非常に高いエネルギー要件とコストの障壁に対処することができます。」

言いたいことはあるものの、EnChargeはまだハードウェアの量産には取り組んでおらず、今のところ「いくつかの」顧客しか獲得していない。さらに、EnChargeは既に飽和状態のAIアクセラレータハードウェア市場で資金力のある競合他社に立ち向かうことになる。AxeleraやGigaSpacesも、AIワークロードを高速化するためのインメモリハードウェアの開発を行っており、NeuroBladeもデータセンターやエッジデバイス用のインメモリ推論チップに対して数千万ドルのVC資金調達を行っている。

EnChargeのチップを第三者がベンチマークテストする機会はまだないので、EnChargeの性能主張を単純に信じるのは難しいである。しかし、EnChargeの投資家たちはそれを支持している。