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加速AI训练的全场景应用 星云Clustar完成数千万元A轮融资

2024-03-21 06:32 已有人浏览
本文摘要:日前,星云Clustar已完成数千万元人民币A轮融资,本轮融资由基石资本领有投,杨家股东红杉资本中国基金持续加码。本轮融资之后,星云Clustar将之后增大技术研发和市场推广。此前,星云Clustar于2018年5月取得数千万元天使轮融资,由红杉中国投资。 资料表明,星云Clustar正式成立于2018年,是一家持续创意的网络和人工智能技术与服务提供商,致力于将高性能网络技术和近期的研究成果应用于到人工智能领域。团队规模已多达30人,产于在北京、深圳和香港。

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日前,星云Clustar已完成数千万元人民币A轮融资,本轮融资由基石资本领有投,杨家股东红杉资本中国基金持续加码。本轮融资之后,星云Clustar将之后增大技术研发和市场推广。此前,星云Clustar于2018年5月取得数千万元天使轮融资,由红杉中国投资。

资料表明,星云Clustar正式成立于2018年,是一家持续创意的网络和人工智能技术与服务提供商,致力于将高性能网络技术和近期的研究成果应用于到人工智能领域。团队规模已多达30人,产于在北京、深圳和香港。

目前,星云与头部客户展开密切技术合作,以前沿技术引导AI潮流,在互联网、AI独角兽、金融保险、制造业等领域各有指标性的合作客户。2019年,星云Clustar月发售“星云平台”和“算法咨询服务”:在AI训练的过程中,随着数据快速增长和算法模型变得复杂,对数据的传输和计算出来拒绝也更加低,单台服务器早已无法符合市场需求,而对分布式计算技术的效率优化是一个极大的挑战。AI算力的基础架构由过去的ScaleUp(横向拓展)开始改向ScaleOut(纵向拓展),这正是星云Clustar的核心技术蓝图:利用业界领先的高性能网络技术,加快多节点AI训练的全场景应用于。星云Clustar自律研发的“星云平台”,需要协助用户避免大规模集群的性能和拓展瓶颈,有效地减少机器学习的训练成本、并同时提升算法模型的精度。

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星云平台通过软硬件一体的解决方案,建构高性能分布式计算集群,为用户获取高性能、分布式、可规模扩展的人工智能基础设施,并能满足用户云上交互,仅有生命周期可视化、仅有生命周期流程自动化的市场需求。例如,星云Clustar协助某汽车生产大厂的计算机视觉训练公里/小时大约约1.6倍左右。同时,星云Clustar获取算法产品与服务,用AI为传统行业用户赋能,解决问题用户面对的业务痛点,从需求分析、业务流程优化、应用于场景原型检验等,获取原始的行业应用于解决方案。

例如,星云Clustar替某保险公司搭起新一代AI智能运维平台,以反对其业务扩展、客服、运维等场景,提高整体运维效率并减少人工成本。星云Clustar创始人陈凯是现任香港科技大学副教授,网络系统实验室及港科大-微信人工智能牵头实验室主任。他回应:“星云不会持续大大的提高技术研发实力,利用高效创意的网络技术和系统架构,超越人工智能基础设施ScaleOut的通信瓶颈,获释和提高硬件集群的算力,延长模型训练周期、提升预测精度,赋能AI落地于各行各业,探寻智慧无限未来。

”本轮投资方基石资本董事长张维指出:“我们寄予厚望星云将研发技术转化成为商业场景落地的价值。在基础设施上,星云Clustar以领先的高性能网络技术提高AI训练平台的效率,让算力需要充份转化成为生产力;在应用层上,星云Clustar获取算法服务,解决问题行业客户的业务问题,达成协议AI转型的目标。

再行再加陈凯教授在网络通讯领域的学术地位以及团队高效的执行力,我们对星云Clustar充满信心。星云Clustar以坚实的硬科技驱动AI应用于落地,坚信他们不会给这个AI时代引导全新的面貌。”山景资本合伙人吴晓玮回应:“山景资本十分荣幸帮助星云Clustar已完成这轮融资。

创办人陈凯是个有理想有志向的人,他身上具有对学术的不懈执着,和对事业的热情执著与固守。星云Clustar的核心团队享有极其丰富的研发经验和高效的执行力,我们坚信本轮融资的顺利将不会协助公司的发展更上一层楼。


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