Enfabrica 获得 1.15 亿美元 C 轮融资，并宣布全球最快的 GPU 网络芯片即将推出

在人工智能（AI）基础设施发展的强劲步伐中，Enfabrica 公司 在 Supercomputing 2024（SC24）上宣布，以 1.15 亿美元的估值完成了 C 轮融资，并将推出其首款 3.2 Terabit 每秒（Tbps）的加速计算织物（ACF）SuperNIC 芯片。这一开创性的公告凸显了 Enfabrica 在 AI 和高性能计算（HPC）领域日益增长的影响力，标志着其成为可扩展 AI 网络解决方案的领先创新者。

本次 C 轮融资由 Spark Capital 领投，新投资者 Maverick Silicon 和 VentureTech Alliance 参与。现有投资者，包括 Atreides Management、Alumni Ventures、Liberty Global (LBYKV ) (LBTYK ) Ventures、Sutter Hill Ventures 和 Valor Equity Partners，也参与了此次融资，表明了对 Enfabrica 的愿景和产品的广泛信任。这笔资金注入是在 Enfabrica 完成 2023 年 9 月 1.25 亿美元 B 轮融资之后，凸显了公司的快速增长和持续的投资者兴趣。

“这次 C 轮融资为 Enfabrica 的下一阶段增长提供了动力，成为领先的 AI 网络芯片和软件提供商，” Enfabrica 首席执行官 Rochan Sankar 说。“我们是第一个提出高带宽网络接口控制器芯片概念的公司，专门为加速计算集群进行优化。我们感谢这次融资中支持我们的投资者。他们的参与表明了我们 ACF SuperNIC 硅片的商业可行性和价值。我们将进一步推进 AI 网络的发展，为下一代 AI 基础设施打造更好的解决方案。”

这次融资将用于支持 Enfabrica 的 ACF SuperNIC 芯片的大规模生产，扩展公司的全球研发团队，并进一步开发 Enfabrica 的产品线，目标是将 AI 数据中心转变为全球范围。这种资金提供了推动产品和团队增长的机会，在 AI 网络领域的关键时刻，AI 和 HPC 市场对可扩展、高带宽网络解决方案的需求正在迅速增长。

什么是 GPU，为什么网络如此重要？

GPU，即图形处理单元，是一种专用电子电路，旨在加速图像、视频和复杂计算的处理。与传统的中央处理单元（CPU）相比，GPU 更适合并行处理，这使得它们在训练 AI 模型、进行科学计算和处理大型数据集方面非常有效。这些特性使得 GPU 成为 AI 领域的基本工具，能够训练大规模模型以支持自然语言处理、计算机视觉和其他 GenAI 应用。

在数据中心，GPU 被部署在大量阵列中，以处理巨大的计算工作负载。然而，为了使 AI 集群能够大规模运行，这些 GPU 需要一个强大的、高带宽的网络解决方案，以确保与其他组件之间的数据传输效率。Enfabrica 的 ACF SuperNIC 芯片解决了这个挑战，提供了无与伦比的连接性，实现了大规模 GPU 集群的无缝集成和通信。

Enfabrica 的 ACF SuperNIC 的突破性能力

新推出的 ACF SuperNIC 提供了开创性的性能，具有 3.2 Tbps 的吞吐量，提供多端口 800-Gigabit 以太网连接。这种连接提供了其他任何 GPU 附加的网络接口控制器（NIC）四倍的带宽和多路径容错性，确立了 Enfabrica 在先进 AI 网络中的领先地位。SuperNIC 支持高辐射度、高带宽的网络设计，支持 PCIe/Ethernet 多路径和数据移动器功能，允许数据中心扩展到 50 万个 GPU，同时保持低延迟和高性能。

ACF SuperNIC 是第一款引入“软件定义网络”方法的 AI 网络解决方案，提供对网络基础设施的完全栈控制和可编程性。这对于管理大规模 AI 集群至关重要，因为它们需要高效的数据移动以避免瓶颈并最大化计算效率。

“今天是 Enfabrica 的一个重要时刻，我们成功完成了重大 C 轮融资，ACF SuperNIC 硅片将在 2025 年初开始客户使用和量产，” Sankar 说。“从第一天开始，我们的目标就是打造定义类别的 AI 网络硅片，让客户喜欢，让系统架构师和软件工程师都感到高兴。这些人负责设计、部署和高效维护大规模 AI 计算集群，他们将决定 AI 基础设施的未来发展方向。”

推动 ACF SuperNIC 的独特功能

Enfabrica 的 ACF SuperNIC 芯片包含多项开创性的功能，旨在满足 AI 数据中心的独特需求。关键功能包括：

1. 高带宽连接：支持 800、400 和 100 Gigabit 以太网接口，最高 32 个网络端口和 160 个 PCIe 通道。这种连接实现了大规模 GPU 之间的高效、低延迟通信，对于大规模 AI 应用至关重要。
2. 容错消息多路径（RMM）：Enfabrica 的 RMM 技术通过在网络故障时重新路由数据，消除了网络中断和 AI 作业停顿，提高了可靠性和 GPU 利用率。这种功能在 AI 数据中心中至关重要，因为连续运行和服务能力至关重要。
3. 软件定义 RDMA 网络：通过实现远程直接内存访问（RDMA）网络，ACF SuperNIC 提供了设备之间的直接内存传输，无需 CPU 干预，从而显著降低了延迟。这种功能提高了需要快速跨 GPU 访问数据的 AI 应用的性能。
4. 集体内存分区：该技术优化了 CPU、GPU 和 CXL 2.0 基础端点附加到 ACF-S 芯片的数据移动和内存管理。结果是内存利用率更高，GPU 服务器集群的浮点运算每秒（FLOPs）更高，从而提高了整个 AI 集群的性能。

ACF SuperNIC 的硬件和软件能力实现了 GPU、CPU 和其他组件之间的高吞吐量、低延迟连接，树立了 AI 基础设施的新标准。

可用性和未来影响

Enfabrica 的 ACF SuperNIC 将在 2025 年第一季度初次推出，预计通过与 OEM 和 ODM 系统的合作伙伴关系在 2025 年实现大规模商业可用性。这次推出得到了大量投资者的信任和资金支持，标志着 Enfabrica 在下一代 AI 数据中心网络领域的领先地位，这是支持全球 AI 应用指数级增长的关键技术领域。

凭借这些进展，Enfabrica 即将重新定义 AI 基础设施的格局，为 AI 集群提供无与伦比的效率、可靠性和可扩展性。通过将尖端硬件与软件定义网络相结合，ACF SuperNIC 为 AI 数据中心开辟了前所未有的增长之路，提供了针对全球最密集计算应用的定制解决方案。