機械学習モデルをさまざまなハードウェアに合わせて最適化するOctoMLが16億円相当を調達

OctoMLは機械学習のコンパイラースタックプロジェクトApache TVMのチームが創ったスタートアップだ。米国時間4月3日に同社は、Amplifyがリードし、90万ドル（約4億2000万円）のシードラウンドをリードしたMadrona Venturesが参加したシリーズAのラウンドで1500万ドル（約16億円）を調達した。OctoMLとTVMの中核的なアイデアは、機械学習を使って機械学習モデルを最適化し、さまざまなタイプのハードウェアでより効率的に動くようにすることだ。
OctoMLのCEOでワシントン大学の教授Luis Ceze（ルイス・セズ）氏は「機械学習モデルの開発はかなり進歩しているが、モデルを手にした時点から例えば、それを実際にエッジやクラウドで有効に使うためにはどう活用するのかという大きな苦労が始まる」と語る。
そのためにセズ氏と彼のワシントン大学のアレンコンピューターサイエンススクール（Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering）の仲間たちがローンチしたのが、TVMプロジェクトだ。今やそれはApacheのインキュベイティングプロジェクトであり、AWS、ARM、Facebook、Google、Intel、Microsoft、Nvidia, Xilinxなどの企業からの利用、サポートが多いことから

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