Il boom dell’intelligenza artificiale ha incoraggiato tutti, compreso lo zio, ad avviare un’attività di data center. Ma avviare un data center non è facile.
Anche se risolvi il problema della messa in sicurezza le GPU, gli switch di rete e lo spazio di archiviazione, devi ancora avere tutto configurato, funzionante ed essere in grado di soddisfare le varie esigenze dei clienti. Preparare un data center a fornire servizi di cloud computing Servizi di formazione e inferenza AI può richiedere mesi di lavoro. E più tempo impieghi per arrivare sul mercato, maggiore sarà il costo di tenere tutte quelle preziose GPU inattive.
Avvio dell’automazione della rete Netris afferma che può far scomparire questo problema per i neocloud. L’azienda fornisce software che funziona su switch di rete e offre anche una piattaforma che si connette agli switch per aiutare gli operatori neocloud a ridurre il tempo necessario per andare in diretta automatizzando l’impostazione, la configurazione e le operazioni. La piattaforma fornisce inoltre l’astrazione della rete, quindi le configurazioni hardware possono essere modificate secondo necessità, e isola server e risorse a livello hardware in modo che i neocloud possano servire più clienti (multi-tenancy).
Se sembra una soluzione a un problema evidente, non hai torto. Fino a poco tempo fa, i data center erano in gran parte dominio di grandi operatori di infrastrutture come Equinix, NTT, Digital Realty, Oracle, Microsoft, AWS o Google. Queste aziende hanno praticamente risolto da sole l’impostazione, la configurazione e la multi-tenancy della rete assumendo gruppi di ingegneri o costruendo da sole l’automazione. Le piccole imprese neocloud raramente dispongono di tali risorse.
“Come operatore di cluster GPU, devi apportare modifiche alla configurazione di ogni collegamento, ogni giorno. Nei data center tradizionali, utilizzavano qualcosa chiamato SDN (rete definita dal software) per fare questo, ma SDN non è all’altezza, perché è una tecnologia software”, ha detto a TechCrunch il CEO di Netris, Alex Saroyan. “Per l’intelligenza artificiale, il software non va bene, perché la quantità di traffico è così elevata che tutto deve essere accelerato dall’hardware. Quindi hai bisogno di qualcosa come SDN, ma completamente accelerato dall’hardware. Questo è ciò che facciamo, ed è ciò che facciamo da otto anni.”
Saroyan ha affermato che la piattaforma di Netris è indipendente dal fornitore, compatibile con le apparecchiature di rete e gli standard utilizzati nei data center, sia per i server Nvidia che per quelli AMD.
La promessa della startup ha trovato molti credenti, uno dei quali è Nvidia. Due anni fa, il colosso della produzione di chip rimase così colpito da una demo della tecnologia Netris che raccomandò l’azienda a diversi clienti. Oggi, Netris è attivo in più di 35 cluster GPU in tutto il mondo (circa un milione di GPU in totale), gestiti da aziende del calibro di Lightning AI, Foxconn, Visionbay, Hewlett Packard Enterprise, Tensorwave, Telus e altri.
Per sfruttare questo slancio, Netris ha ora raccolto 15 milioni di dollari in un round di serie A da Andreessen Horowitz, ha appreso in esclusiva TechCrunch.
In particolare, non c’è alcuna intelligenza artificiale al lavoro qui. Saryoan ha affermato che l’azienda utilizza solo algoritmi sviluppati in precedenza per l’esecuzione e la configurazione dell’automazione e delle operazioni.
“Abbiamo iniziato molto prima dell’intelligenza artificiale. Abbiamo capito subito la sfida e abbiamo iniziato a sviluppare questo algoritmo fin dall’inizio. L’intelligenza artificiale non è deterministica, giusto? A volte preferisce fare le cose da sola. È utile per il lavoro creativo, ma per modificare molte migliaia di configurazioni di interruttori, non è necessario essere creativi. È necessario essere molto persistenti e ripetibili.”
Il partner di a16z Guido Appenzeller entra a far parte del consiglio di amministrazione dell’azienda. Guardando al futuro, Netris mira a utilizzare i finanziamenti per assumere più ingegneri e personale di vendita, aggiungere supporto per più fornitori di hardware e implementare più funzionalità nel suo algoritmo.
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