Intel приобретет SigOpt для масштабирования производительности и эффективности ИИ

Сегодня Intel (INTC ) объявила о намерении приобрести SigOpt, сан-францисскую компанию, предоставляющую ведущую платформу для оптимизации программного обеспечения искусственного интеллекта (ИИ) в крупном масштабе. Технологии программного обеспечения ИИ SigOpt обеспечивают повышение производительности и эффективности по всем параметрам оборудования и программного обеспечения, случаям и рабочим нагрузкам в области глубокого обучения, машинного обучения и анализа данных. Intel планирует использовать технологии программного обеспечения SigOpt на всех своих продуктах ИИ для ускорения, усиления и масштабирования предложений программного обеспечения ИИ для разработчиков.

«В новую эпоху интеллекта ИИ определяет вычислительные потребности будущего. Более важно, чтобы программное обеспечение автоматически извлекало лучшую вычислительную производительность при масштабировании моделей ИИ. Платформа программного обеспечения ИИ SigOpt и таланты в области 数据 науки повысят программное обеспечение, архитектуру, предложения продуктов и команды Intel, и предоставят нам ценные сведения о клиентах. Мы приветствуем команду SigOpt и ее клиентов в семье Intel».
– Раджа Кодури, старший вице-президент Intel, главный архитектор и генеральный менеджер Архитектуры, Графики и Программного Обеспечения (IAGS)

Почему это важно

Технологии программного обеспечения SigOpt, объединенные с оборудованием Intel, обеспечивают конкурентные преимущества и дифференцированную ценность для специалистов по данным и разработчиков, и дополняют существующее программное обеспечение ИИ Intel.

Генеральный директор и сооснователь SigOpt Скотт Кларк (слева) и технический директор и сооснователь Патрик Хейз присоединятся к команде Высоких Производительностей Машинного Обучения в Intel. (Credit: SigOpt)«Мы рады присоединиться к Intel и повысить нашу миссию по ускорению и усилению влияния модельеров повсюду», – сказал Скотт Кларк, генеральный директор и сооснователь SigOpt. «Объединив наше программное обеспечение для оптимизации ИИ с многолетним лидерством Intel в области вычислений и машинного обучения, мы сможем разблокировать совершенно новые возможности ИИ для модельеров».

Детали

Сделка ожидается к закрытию в этом квартале. Условия сделки не были раскрыты. Команда SigOpt, включая Кларка и технического директора и сооснователя Патрика Хейза, присоединится к команде Высоких Производительностей Машинного Обучения в IAGS. Они привносят высоко востребованные технические таланты, чтобы помочь решить некоторые из самых больших проблем, с которыми сталкиваются клиенты Intel.

Клиентская база SigOpt включает компании из списка Fortune 500 из различных отраслей, а также ведущие исследовательские учреждения, университеты и консорциумы. Технологии программного обеспечения SigOpt будут продолжать быть доступными для специалистов по данным и разработчиков, чтобы обеспечить лучшую производительность и эффективность в решении реальных случаев и создании бизнес-ценности для клиентов.

О стратегии Intel в области ИИ

Стратегия Intel в области ИИ основана на убеждении в силе ИИ для улучшения бизнес-результатов. Она требует широкого спектра технологий – оборудования и программного обеспечения – и полной поддержки экосистемы. Intel ожидает, что рынок ИИ-полупроводников будет больше 25 миллиардов долларов к 2024 году¹. Решения ИИ уже обеспечивают значительный доход для компании, с более чем 3,8 миллиардами долларов дохода от ИИ в 2019 году. Объединение технологий программного обеспечения SigOpt и оборудования Intel ожидается для увеличения принятия ИИ. Стратегия программного обеспечения ИИ Intel направлена на оптимизацию производительности оборудования Intel, предоставление инструментов для ускорения процесса ИИ и создание последовательного опыта для разработчиков с помощью oneAPI.

¹Intel оценивает, что общий адресуемый рынок (TAM) для ИИ-полупроводников к 2024 году будет больше 25 миллиардов долларов, и внутри этого рынка ИИ-полупроводников в центрах обработки данных ожидается больше 10 миллиардов долларов в том же периоде.