SambaNova社は、高性能で計算量の多い機械学習を単純かつ拡張性の高いものにします

コンピューター ビジョン、自然言語処理、推奨システム、その他の AI ドリブン アプリケーションの価値を最大限に引き出せるのは、リソースと人材が豊富な組織だけでした。                        

ほとんどの組織は、AI システムの開発、トレーニング、運用に集中したくても、GPU とクラスターを使用する ML インフラストラクチャの構築に DIY アプローチを採用することが多いです。ハードウェアとソフトウェアの完璧な組み合わせを統合するには、数か月にわたる専門家の労を惜しまない作業が必要となり、AI イニシアチブの価値実現までの時間が長くなる可能性があります。

SambaNovaは、AIドリブンアプリケーション開発と導入の状況を変えることを試みました。 

SambaNova は、ML インフラストラクチャの構築の思い負荷を取り除き、ML モデル トレーニング、推論、ハイパフォーマンス コンピューティングにより大きな機能と効率を提供します。

SambaNova DataScale は、最適化されたアルゴリズムと次世代プロセスを備えた統合ソフトウェアおよびハードウェア システム プラットフォームです。SambaNova Reconfigurable Dataflow Unit（RDU）の中核は、ML モデルの自由な実行を可能にし、従来のコンピューティング モデルを妨げる可能性があるシステムのボトルネックをなくすために設計されたチップです。

ジュニパー QFX5200スイッチは、DataScale のネットワーク ファブリックを形成し、サーバーおよびファブリック内接続向けに 100Gbps のインターフェイスを提供します。

最終的に、SambaNova は、ML ワークロードのための膨大なコンピューティングを解消します。クォーター ラック システムによって、数百ペタフロップのコンピューティングを提供できます。クラウド サービスを好む組織については、SambaNova のクラウド サービス プロバイダー パートナーシップを介した SambaNova Dataflow-as-a-Service があります。 

がんを検知するコンピューター ビジョン モデルのトレーニングには、数千枚もの高解像度の画像の処理が必要になることがあります。大規模な帯域幅が容易に利用できる状態でなければ、画像のクオリティ、ひいては AI モデルの精度が下がります。AI が、放射線科医による乳がん発見のための患者スキャンの確認や救急室の医師による肺の虚脱の迅速な診断をサポートする際、画像のクオリティのわずかな低下が患者ケアに大きな影響を与える可能性があります。  

SambaNova の専用 AI インフラストラクチャのメリットを真っ先に体験したのは科学者と研究者ですが、製造業や金融サービスなどの業界で採用が増加しています。

ローレンス・リバモア国立研究所とロスアラモス国立研究所は、SambaNova が接続されたCorona スーパーコンピューターを使用して、COVID-19 の創薬のための AI とハイパフォーマンス コンピューティング ワークロードを加速しています。驚くべきことに、このチームは、週末の作業だけで SambaNova の導入を完了し、内部テストの結果、パフォーマンスは従来の CPU アーキテクチャの 5 倍であることが分かりました。 

SambaNova の顧客である Argonne National Labs も、最初の AI モデルをわずか 45 分で稼動開始しました。個々の GPU よりもパフォーマンスは桁違いに高く、まだ大きな成長の余地があります。