Sparxityn A-sarjan rahoituskierros nostaa harvan tekoälylaskennan kokonaisrahoituksen 90 miljoonaan dollariin

Sparxity, Dresdenissä toimiva laskentayritys, joka tunnettiin aiemmin nimellä SpiNNcloud, on saanut päätökseen A-sarjan rahoituskierroksen. Sen myötä yhtiön tiimin hankkiman rahoituksen kokonaismäärä on 90 miljoonaa dollaria. Sijoitus tukee erikoistuneiden sirujen kehittämistä. Sirut on suunniteltu hienojakoiseen dynaamiseen harvuuteen, jossa tekoälylaskenta kohdistetaan mallin niihin osiin, joita kulloinenkin tehtävä edellyttää.

Rahoituskierrosta johti ICM HPQC Fund. Sijoittajiin kuuluivat myös Lockheed Martin Ventures, GlobalFoundries, GS Futures, Cloudberry Ventures, TGFS ja EIC Fund. Enkelisijoittajiin lukeutuvat Richard Socher ja Nancy Xu, ja lisäksi rahoitusta jatkoivat Atlantic ja Silicon Catalyst. Sparxity ei ilmoittanut A-sarjan rahoituskierroksen summaa erikseen kokonaisrahoituksesta.

Yhtiön tavoitteena on tehdä yhä harvempien tekoälymallien laajamittaisesta käytöstä käytännöllistä. Seuraavan sukupolven laitteiston tavoitteena on jopa 44 kertaa nopeampi päättely erittäin harvoissa malleissa. Kehitystyö pohjautuu jo toimivaan kaupalliseen harvan laskennan järjestelmäliiketoimintaan.

Miksi harvat mallit tarvitsevat erilaista laitteistoa

Tiheässä neuroverkossa laskentaa tehdään laajalle parametrijoukolle. Harvoissa arkkitehtuureissa mallin osia aktivoidaan valikoivasti, mikä voi kasvattaa mallin kokonaiskapasiteettia ilman, että jokainen parametri osallistuu jokaiseen laskutoimitukseen.

Hyödyn saavuttaminen vaikeutuu, kun valinta on hyvin hienojakoinen ja muuttuu syötteen mukaan. Laitteiston on ohjattava työ oikeille resursseille ja siirrettävä tarvittavat tiedot tehokkaasti. Laskutoimitusten ohittamisesta on hyötyä vain, jos jäljelle jäävän työn löytämisen, aikatauluttamisen ja välittämisen kustannukset eivät syö saavutettua hyötyä.

Sparxityn teknologiakatsaus käsittelee arkkitehtuuria tämän ongelman kautta ja nostaa esiin entistä hienojakoisemman valinnan asiantuntijoiden, muistin ja tarkkaavaisuuden välillä. Yhtiö kehittää siruja ja ohjelmistoja rinnakkain, jotta mallien kehittäjät voivat hyödyntää harvoja rakenteita, joiden tehokas suorittaminen on hankalaa pääasiassa tiheään laskentaan suunnitellulla laitteistolla.

”Tekoälyn seuraavaa aikakautta ei määritä vain se, kuinka paljon laskentatehoa pystymme tarjoamaan, vaan myös se, kuinka älykkäästi ja tehokkaasti sitä käytämme”, sanoi Sparxityn perustajaosakas ja toimitusjohtaja Hector Gonzalez. Hänen mukaansa rahoituksen avulla nopeutetaan erittäin harvoihin työkuormiin tarkoitettujen erikoistuneiden sirujen kehittämistä heterogeenisiin datakeskuksiin.

Miljoonista asiantuntijoista valikoivaan laskentaan

Yksi strategian taustalla olevista tutkimussuunnista on PEER eli parametritehokas asiantuntijahaku. Tutkija Xu Owen He kuvasi teoksessa Miljoonan asiantuntijan sekoitus kerrosta, joka hakee yli miljoonan pienen asiantuntijan joukosta pienen valikoiman. Kielimallinnustehtävillä tehdyissä kokeissa tutkittiin, miten tämä lähestymistapa muuttaa mallin suorituskyvyn ja laskentakustannusten välistä suhdetta.

Perusajatuksena on laajentaa mallin käytettävissä olevia mahdollisuuksia käsittelemättä koko joukkoa jokaisen syötteen yhteydessä. Mallitason tehokkuuden muuttaminen pienemmäksi viiveeksi ja energiankulutukseksi edellyttää järjestelmää, joka pystyy käsittelemään tästä syntyvän hienojakoisen työn.

Googlen DeepMindillä aiemmin tutkijana työskennellyt ja Sparxityn strategisena neuvonantajana toimiva He sanoi, että mallien, tislaustyönkulkujen ja laitteiston yhteissuunnittelu harvuuden ehdoilla voi parantaa laskentatehokkuutta entisestään. Tähän yhteyteen uudella rahoituksella pyritään: kehitetään malleja, jotka tekevät valintoja entistä kohdennetummin, sekä laitteistoa, joka pystyy suorittamaan nämä valinnat.

Kaupallinen perusta ennen seuraavaa sirua

Sparxity kertoo perustansa koostuvan kolmesta sirusuunnitelmasta, jotka on viety tuotantoon, yli 70 000 valmistetusta sirusta ja 12 käyttöönotetusta laitetelineestä. Yhtiö raportoi, että sillä on yli 30 asiakasta eri puolilla maailmaa ja että sen liikevaihto nelinkertaistui vuosien 2024 ja 2025 välillä. Kasvu jatkui myös vuonna 2026.

Yhtiön nykyiset järjestelmät palvelevat sekä suurteholaskentaa että tekoälyä. Yhtiön mukaan harvat ratkaisijat ovat 10 kertaa nopeampia, tapahtumapohjainen koneoppiminen kuluttaa 18 kertaa vähemmän energiaa ja optimointitehtävien suoritusaika on valituissa työkuormissa 20 kertaa lyhyempi. Tulokset koskevat tiettyjä sovelluksia yhtiön nykyisissä järjestelmissä; jopa 44 kertaa nopeampi päättely on tavoitteena seuraavan sukupolven teknologialle erittäin harvoissa malleissa.

Tämä ero on rahoituskierroksen kannalta keskeinen. Sparxity valmistaa ja ottaa jo käyttöön järjestelmiä, kun taas A-sarjan rahoituksella tuetaan seuraavaa askelta: erityisesti tekoälyn päättelyvaiheen dynaamiseen harvuuteen suunniteltua laitteistoa.

Jülich tarjoaa konkreettisen esimerkin käyttöönotosta

Jülichin superlaskentakeskus kuvaa riippumattomasti Sparxityn kaksitelineistä SpiNNaker2-järjestelmää nimeltä JUBIS, joka asennettiin huhtikuussa 2026. Järjestelmässä on 4 320 sirua ja 656 640 ARM-ydintä, joissa on neuromorfiset kiihdyttimet.

JUBIS tukee Jülichin tapahtumapohjaista tekoälyn ja muiden sovellusten supertietokonehanketta, jossa tutkitaan reaaliaikaista tekoälyä, neurotieteen simulaatioita ja muita työkuormia, kuten kvanttitietokoneiden simulointia. Hankkeeseen kuuluu myös vertailutestausta, sovellusten prototypointia ja ohjelmistokehitystä, joiden avulla järjestelmästä saadaan hyötyä laajemmassa suurteholaskentaympäristössä.

Tämä käyttöönotto osoittaa, miksi laskenta-arkkitehtuuriin tarvitaan muutakin kuin sirun tekniset tiedot. Tutkijat tarvitsevat työkaluja ja rajapintoja sekä keinon integroida järjestelmä osaksi nykyistä työtään. Sparxityn koko pinon lähestymistapa kattaa tämän polun räätälöidystä piistä usean palvelinräkin asennuksiin.

Reitti eurooppalaisiin datakeskuksiin

Sparxity tekee yhteistyötä myös T-Systemsin kanssa selvittääkseen mahdollista väylää kaupallisiin datakeskuksiin. Deutsche Telekomin 3. marraskuuta julkaisemassa ilmoituksessa kerrotaan allekirjoitetusta aiesopimuksesta, jonka mukaan Sparxityn teknologia yhdistetään T-Systemsin infrastruktuuriin ja operatiiviseen osaamiseen.

Suunnitelman mukaan ensin hyödynnetään nykyistä laitteistoa teknisten integrointitapojen kehittämiseen, minkä jälkeen otetaan käyttöön seuraavan sukupolven sirut, joiden käyttöönotto on suunniteltu vuodelle 2028. Kumppanit odottavat sopivansa lisäyksityiskohdista tulevien kuukausien aikana.

Sparxitylle uusi rahoitus tukee siirtymistä harvalaskennan toimivuuden osoittamisesta erikoistuneissa järjestelmissä kohti suurempaa roolia tekoälyn infrastruktuurissa. Yhtiön näkemyksen mukaan tulevat parannukset syntyvät siitä, että tehdään vähemmän tarpeetonta työtä ja suunnitellaan laitteisto, ohjelmisto ja mallit yhdessä, jotta tästä saatavat säästöt näkyvät hyödyllisenä suorituskykynä.