エッジ処理向けの深層学習モデルを開発、LeapMindがIntel Capitalなどから11.5億円調達

企業向けのディープラーニング・ソリューション「JUIZ DoT」などを提供するLeapMindは10月23日、合計7社を引受先とする第三者割当増資を実施し、総額11.5億円の資金調達を完了したと発表した。
投資家リストは以下の通り：
Intel Capital（リード）
GMO VenturePartners
NTTデータ
イノベーティブ・ベンチャーファンド（NECキャピタルソリューション、SMBCベンチャーキャピタルによる共同運営）
伊藤忠テクノロジーベンチャーズ
Visionnaire Ventures Fund
アーキタイプベンチャーズ
LeapMindは、高い処理能力や高電力を前提としたこれまでのディープラーニング（深層学習）とは違い、小さなコンピューティングリソースでも動くように計算処理を圧縮した独自モデルの開発を行うスタートアップだ。
通常、ディープラーニングというと巨大なコンピューティングリソースを利用したものを想像する人が多いと思う。たとえば、人間のプロ囲碁棋士を打ち負かしたことで話題になったAlphaGoには、CPU1202個、GPU176基で構成された非常に大きなコンピューティングリソースが利用されていた。
もちろん、そんな巨大コンピューターをいちいち移動させたり色々な場所に配置したりする訳にはいかない。だから、処理を行うサーバーは離れた場所に置かれ、データ

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