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世界の開発者のためにAIのインフラを整備する"Modular"がSeries Aで$100Mを調達
Modularは、General Catalystがリードし、GV(Google Ventures)、SV Angel、Greylock、Factoryが参加したSeries Aで$100Mを調達し、これまでの資金調達総額は$130Mに達しました。設立から1年半、最初の技術プレビューからわずか4ヶ月での資金調達です。
世界の開発者のためにAIインフラを整備するという大胆な目標に取り組むModularは、Modular AIランタイムエンジンとAI用プログラミング言語Mojoを含む製品を提供しています。
同社の共同設立者は、ともにGoogleでTensorFlowイニシアチブのサポートに携わっており、AIの世界では知らぬ者はいません。
共同創設者たちがAIで何度も目にした課題は、異なる種類のハードウェア間での展開がいかに複雑であるかということです。Modularは、この課題を大きく解決することを目指しています。
「このようなシステムに長い間取り組んだ後、私たちは頭を整理し、クラウドやフレームワークを問わず、世界中のハードウェア上で機械学習ワークロードを開発・展開しやすくする、より優れたインフラスタックを構築できると考えました。」と共同創業者は説明します。
今日、AI推論が導入される場合、通常は特定のハードウェアとソフトウェアの組み合わせに縛られたアプリケーション・スタックが使われることが多いです。Modular AIエンジンは、AIワークロードを実行する現在のサイロ化されたアプローチを打破する試みです。Modular AIエンジンによって、AIワークロードを高速にスケールさせ、ハードウェア間でポータブルにすることが可能になります。最も一般的なAIワークロードの1つであるTensorFlowとPyTorchフレームワークは、どちらもランタイムコンパイラによってバックエンドで動いています。これらのコンパイラーは基本的に、一連の操作や関数であるMLグラフを受け取り、システム上で実行できるようにします。
Modular AIエンジンは、機能的にはAIフレームワークの新しいバックエンドであり、PyTorchやTensorFlowに既に存在する実行エンジンのドロップイン代替品として機能します。当初、ModularのエンジンはAIの推論に機能するが、将来的には学習ワークロードに拡張する計画を持っています。
「ModularのAIエンジンは、開発者がバックエンドを選択できるようにすることで、アーキテクチャをまたいで拡張できるようになります。つまり、ワークロードがポータブルであるため、選択肢が増え、特定のハードウェアタイプに縛られることもなく、バックエンドのAIワークロードの実行エンジンとしては世界最速なのです」と説明します。
Modularが解決しようとしているもう1つの課題は、AIのためのプログラミング言語です。オープンソースのプログラミング言語Pythonは、データサイエンスやML開発のデファクトスタンダードだが、大規模な開発では問題に直面します。その結果、開発者は規模を拡大するためにC++プログラミング言語でコードを書き換える必要があります。Mojoはこの問題を解決することを目指しています。
「Pythonの課題は、グローバル・インタープリタ・ロックのような技術的制約があり、大規模並列化スタイルの実行ができないことです。そのため、ワークロードが大きくなるにつれて、カスタムメモリレイアウトが必要になり、パフォーマンスを確保し、正しくスケールさせるためには、C++にスワップオーバーしなければならなくなる。」と説明します。
ModularはPythonを使い、その周りにスーパーセットを構築しています。開発者がPythonとC++を使い分けるのではなく、Mojoは、既存のPythonコードをサポートし、必要なパフォーマンスとスケーラビリティを備えた単一の言語を提供します。
「これがこれほど大きな意味を持つ理由は、研究者コミュニティはPythonで作業しているが、実稼働環境はC++で作業していることが多いからです。我々は今、それを解き放ったのです。」と説明します。
現在までのところ、Mojoはプライベート・プレビューでのみ利用可能で、プレビュー待ちリストに登録されている一部の開発者に対しては、本日より利用可能となりました。9月にはより広範な利用が可能になる予定です。Mojoは現在、すべてプロプライエタリなコードですが、Modularは2023年末までにMojoの一部をオープンソース化する計画を持っていると説明しています。
「私たちの目標は、世界のAI開発コミュニティーを活性化させ、彼らがより速くモノを作り、より速くイノベーションを起こし、世界にインパクトを与えることができるようにすることです」と語った。
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