機械学習モデルをデバイスごとに最適化してスピードを上げるOctoMLがシリーズBで30.5億円調達

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シアトルのスタートアップOctoMLは、オープンソースのコンパイラーフレームワークプロジェクトApache TVMを利用する機械学習の加速化プラットフォームを提供している。同社は米国時間3月17日、AdditionがリードするシリーズBのラウンドで2800万ドル(約30億5000万円)を調達したことを発表した。以前からの投資家であるMadrona Venture GroupとAmplify Partnersもこのラウンドに参加し、これで同社の調達総額は4700万ドル(約51億3000万円)になった。以前の調達は2020年4月で、そのときはAmplifyがリードするシリーズAのラウンドが発表された。

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TVMの作者たちがTVMを商用化するために作ったOctoMLは、デベロッパーが持ち込んだモデルのパフォーマンスを、使用するクラウドやエッジデバイスに合わせて最適化する。OctoMLの共同創業者でCEOのLuis Ceze(ルイス・セゼ)氏はブラジル出身だ。セゼ氏によるとシリーズAを調達してから同社は、一部のアーリーアダプターを同社のSaaSプラットフォーム「Octomizer」へオンボーディングしてきたという。

画像クレジット: OctoML

セゼ氏によると「まだアーリーアクセスだが待機者リストへの登録はすでに1000名近い。今回の資金調達に踏み切ったのは、それも大きな要因だ。シリーズBは先買であり、新株も含め既存の株が対象ではない。私たちは、新たな資金の調達を開始するタイミングを計画していた。シリーズAの資金は、今ごろやっと支出を開始したばかりで、ほとんど残っている。しかし現在、成長が急で有料顧客も予想より多いため、市場開拓や顧客成功チームの編成、エンジニアリングチームを拡張して新しい機能を作っていくなど、新たな資金を要する課題が至近距離内に見えてきた」という。

セゼ氏によると、TVMの周辺にも強力な成長の兆しがあり、2020年はバーチャルカンファレンスに約1000名が参加したという。同社の顧客ベースは、待機者リストに載ってる企業も含めて、非常に多様な業界にまたがっている。防衛産業や金融サービス、ライフサイエンス、自動車会社、そしてさまざまなスタートアップなど極めて多種多様だ。

また、OctoMLは最近、顧客でもあるMicrosoftやQualcomm、AMDなど業界の大物と組んでオープンソースのコンポーネントの構築と、同社のサービスをもっと広範なモデルに対して最適化する作業に取り組んでいる。広範なモデルという表現には、もっと大きなモデルという意味も含まれている。

エンジニアリングという点に関して、セゼ氏によると、これまでのようにモデルの最適化とチューニングだけでなく、訓練の工程も視野に入れているとのこと。MLのモデルの訓練は、あっという間に費用がかさむため、その工程のスピードアップは節約に貢献する。そのためそれは、OctoMLにとっても売りやすいサービスだ。セゼ氏によると、この方面でのプランは、人びとが自分のMLの訓練とその結果としてのモデルを最適化できる、エンド・ツー・エンドのソリューションを提供し、そしてそれらのモデルを彼らが選んだプラットフォームへとプッシュする。現在、そのユーザーはOctomizerが作る出力を自分でデプロイしなければならない。しかしそのデプロイのサポートはすでに、OptoMLのロードマップにある。

Additionの創業者であるLee Fixel(リー・フィクセル)氏は、投資家としての見方を語る。「ルイスとOctoMLのチームに初めて会ったとき、彼らがMLのモデルのデプロイのやり方を変えようとしていることがわかった。彼らにはビジョンがあった。そして、大企業に対してもMLの変化を推進できる才能と技術もあった。6カ月前にOctomizerをローンチしてからは、デベロッパーやデータサイエンティストたちがMLのモデルのパフォーマンスを上げようするとき必ず使うソリューションになりつつある。同社の今後の成長をサポートしていくことが楽しみだ」。

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カテゴリー:人工知能・AI
タグ:OctoML機械学習資金調達

画像クレジット:VCG/VCG/Getty Images

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(文:Frederic Lardinois、翻訳:Hiroshi Iwatani)