Почему я инвестировал в Neural Magic - программное обеспечение, призванное заменить дорогостоящее специализированное оборудование искусственного интеллекта.

На протяжении десятилетий мы слышали, что программное обеспечение ест оборудование, и это остается правдой. Последняя серия начинается в пригороде Бостона с малоизвестной компанией Neural Magic. Созданная блестящим профессором и его разносторонне развитым протеже из Массачусетского технологического института, эта компания выходит на многомиллиардный рынок аппаратных ускорителей, заставляя алгоритмы машинного обучения работать быстрее с помощью программного обеспечения; неспециализированное железо.

Но я забегаю вперед. Давайте сделаем шаг назад и подготовим почву для последних потрясений. За последнее десятилетие мы стали свидетелями расцвета алгоритмов машинного обучения из-за их способности масштабироваться на специализированном оборудовании, а именно на графических процессорах или графических процессорах. Это те же самые процессоры, которые обрабатывают потрясающую графику, создаваемую видеоиграми. Рост машинного обучения и, в частности, нейронных сетей происходит благодаря необработанной вычислительной мощности графических процессоров, которые могут запускать нейронные сети, которые ранее было невозможно реализовать в масштабе.

Эти графические процессоры раскрыли потенциал нейронных сетей по предоставлению рекомендаций по продуктам, распознаванию изображений, обнаружению объектов и другим вариантам использования в реальном мире. Теперь нейронные сети на основе глубокого обучения могут управлять автомобилями, переводить языки, распознавать лица, создавать реалистичные изображения людей, писать убедительные новостные статьи, учить роботов схватывать и, конечно же, побеждать чемпионов мира в Go и Starcraft.

Таким образом, стремятся применить все более сложное оборудование для ускорения работы нейронных сетей. Крупные технологические компании, такие как Nvidia и Google, и десятки стартапов вложили сотни миллионов в специализированное оборудование. Венчурные капиталисты инвестировали 1,5 миллиарда долларов в стартапы по производству оборудования для искусственного интеллекта в 2017 году, что оправдано ожидаемым размером рынка в 66 миллиардов долларов к 2025 году. По крайней мере, один из этих стартапов, Graphcore, достиг статуса единорога с оценкой в ​​1,5 миллиарда долларов на основе раунда серии D в 200 миллионов долларов в 2018 году. .

Однако есть мало обсуждаемая проблема: простое применение большей вычислительной мощности для решения самых серьезных задач машинного обучения неэффективно, и все же требует, чтобы группы специалистов по анализу данных пошли на компромисс в отношении точности своих моделей для достижения постепенного прироста производительности. Эти компромиссы могут означать, например, разницу между обнаружением крошечной раковой клетки на чрезвычайно большом медицинском изображении или ее полным отсутствием, когда размер изображения уменьшается до размеров ограниченной памяти графического процессора.

Введите не столь мягкого воспитания профессора Массачусетского технологического института Нира Шавита и его по-настоящему мягкого постдока Алекса Матвеева с другой стратегией ускорения нейронных сетей: программным обеспечением. Программное обеспечение, способное изменить структуру нейронной сети, сохранить ее точность и обеспечить производительность класса GPU и многое другое на стандартных процессорах Intel. Это первые впечатляющие результаты, хотя и ранние. Вскоре на борт был доставлен Bryan House, который помог принести волшебство на рынок.

Я познакомился с этой компанией и сразу был впечатлен. Их претензии были столь же амбициозными, сколь и противоречивыми. В то время как другие инвесторы гнались за все более дорогим и специализированным оборудованием для ускорения нейронных сетей, меня попросили поверить, что вы можете сопоставить или даже превзойти производительность графического процессора с помощью программного обеспечения по более низкой цене, без компромиссов с точностью специализированного оборудования. Излишне говорить, что мы потратили месяцы, пытаясь подтвердить это утверждение. Все, с кем мы говорили, говорили, что это невозможно. Наконец-то мы смогли протестировать его сами и, к нашему удивлению, действительно увидели улучшение производительности.

Так что нам пришлось отказаться от всего венчурного сообщества, инвестировавшего в оборудование. Многие говорят, что венчурные фирмы путешествуют стадами. Не Comcast Ventures. Не я. Это не мой M.O. В то время как другие инвестировали в оборудование для квантовых вычислений, я инвестировал в квантовое программное обеспечение. Так что для меня это было легкое решение. Это была потрясающая команда с настоящими технологиями на огромном рынке и еще один случай, когда программное обеспечение пожирает аппаратное обеспечение. Мы в Comcast Ventures решили возглавить начальный раунд финансирования Neural Magic и с нетерпением ждем возможности поработать с Ниром, Алексом, Брайаном и остальной командой, чтобы вместе построить отличную компанию.