Luminal привлекла 5,3 миллиона долларов на разработку улучшенной платформы для кода GPU

Три года назад соучредитель Luminal Джо Фиоти, работая над проектированием микросхем в Intel, пришёл к осознанию. Пока он работал над созданием наилучших микросхем, наиболее серьёзным узким местом оставалось программное обеспечение.

«Вы можете создать лучшее оборудование в мире, но если разработчикам будет сложно его использовать, они просто не будут его использовать», — сказал он мне.

Теперь он основал компанию, полностью сосредоточенную на этой проблеме. В понедельник Luminal объявила о стартовом финансировании в размере 5,3 миллиона долларов в рамках раунда, организованного Felicis Ventures, при участии бизнес-ангелов Пола Грэма, Гильермо Рауха и Бена Портерфилда.

Соучредители Fioti Джейк Стивенс и Мэтью Гантон пришли из Apple и Amazon соответственно, а компания вошла в летний цикл Y Combinator 2025 года.

Основная деятельность Luminal проста: компания продаёт вычислительные ресурсы, как и неооблачные компании, такие как Coreweave или Lambda Labs. Но если эти компании сосредоточены на графических процессорах, то Luminal сосредоточилась на методах оптимизации, которые позволяют компании выжимать больше вычислительной мощности из имеющейся инфраструктуры. В частности, компания специализируется на оптимизации компилятора, который находится между написанным кодом и аппаратным обеспечением графического процессора — тех самых систем разработки, которые доставляли Фиоти столько проблем на его предыдущей работе.

На данный момент ведущим компилятором в отрасли является система CUDA от Nvidia — недооценённый фактор, способствовавший стремительному успеху компании. Однако многие элементы CUDA имеют открытый исходный код, и Luminal делает ставку на то, что, поскольку многие в отрасли всё ещё борются за доступ к графическим процессорам, разработка остальной части стека будет весьма выгодной.

Он входит в растущую группу стартапов, занимающихся оптимизацией вывода, которые становятся всё более ценными по мере того, как компании ищут более быстрые и дешёвые способы запуска своих моделей. Поставщики решений для вывода, такие как Baseten и Together AI, давно специализируются на оптимизации, а теперь появляются и более мелкие компании, такие как Tensormesh и Clarifai, чтобы сосредоточиться на более специфических технических приёмах.

Luminal и другие участники этой группы столкнутся с жёсткой конкуренцией со стороны команд оптимизации из крупных лабораторий, которые имеют преимущество оптимизации под одно семейство моделей. Работая с клиентами, Luminal вынуждена адаптироваться к любой модели, которая им попадается. Но даже несмотря на риск быть вытесненной гипермасштабируемыми компаниями, Фиоти говорит, что рынок растёт достаточно быстро, поэтому он не беспокоится.

«Всегда можно потратить полгода на ручную настройку архитектуры модели на данном оборудовании, и, вероятно, вы превзойдёте по производительности любой компилятор», — говорит Фиоти. «Но мы делаем ставку на то, что любой вариант использования, за исключением этого, всё равно будет экономически выгоден».

Источник: techcrunch.com