NeuroBlade mengumpulkan $ 83 juta untuk membantu mempercepat analisis data

Kemas kini: 9 Oktober 2021

NeuroBlade mengumpulkan $ 83 juta untuk membantu mempercepat analisis data

NeuroBlade mengumpulkan $ 83 juta untuk membantu mempercepat analisis data

NeuroBlade, pakar dalam penyelesaian pecutan data, telah mengumumkan bahawa ia telah memperoleh $ 83 juta dalam pembiayaan Siri B, menjadikan jumlah modal yang dilaburkan menjadi $ 110 juta.

Bersama pelabur kewangan pusingan pembiayaan ini termasuk pelaburan daripada teknologi syarikat termasuk: MediaTek, Pegatron, PSMC, UMC dan Marubeni. Pembiayaan itu akan digunakan untuk mengembangkan pasukan kejuruteraan syarikat di Tel Aviv dan membina pasukan jualan dan pemasarannya di seluruh dunia.

NeuroBlade telah mengembangkan seni bina analisis data baru yang menghilangkan kekacauan pergerakan data utama dengan mengintegrasikan fungsi pemprosesan data di dalam memori, yang lebih dikenali sebagai pemprosesan dalam memori (PIM). PIM telah menjadi impian selama beberapa dekad, dan NeuroBlade adalah syarikat pertama yang berjaya membawa inovasi ini ke pengeluaran, mempercepat analisis data dengan mengintegrasikan teknologinya ke dalam alat yang mudah digunakan peringkat sistem sepenuhnya.

Mengulas Elad Sity, Ketua Pegawai Eksekutif dan pengasas bersama NeuroBlade mengatakan, “Kami telah membangun pemecut analitik data yang mempercepat pemprosesan dan analisis data lebih 100 kali lebih cepat daripada sistem yang ada. Berdasarkan teknologi XRAM kami yang dipatenkan, kami menyediakan sistem ujung ke ujung yang ditingkatkan secara radikal untuk pusat data. "

Senibina sistem yang ada menunjukkan bahawa perombakan data antara penyimpanan, memori, dan pemprosesan pusat adalah penyebab utama prestasi aplikasi yang buruk dan masa tindak balas yang perlahan. NeuroBlade menyedari bahawa seni bina semasa tidak dapat membuat skala untuk memenuhi keperluan analisis data masa depan, yang menyebabkan mereka membina seni bina komputasi yang menghilangkan keperluan pergerakan data dan mempercepat prestasi analisis data secara besar-besaran.