Vor etwa einem Jahr schrieb TechCrunch über ein wenig bekanntes Unternehmen, das KI-beschleunigende Chips entwickelt, um gegen Hardware von Branchenriesen anzutreten – z. B. Nvidia, AMD, Microsoft, Meta, AWS und Intel. Seine Mission klang damals etwas ehrgeizig – und ist es immer noch. Aber man muss dem Startup zugute halten, KI aufladenist lebendig und munter – und hat gerade 22,6 Millionen US-Dollar in einer neuen Finanzierungsrunde eingesammelt.
Die VentureTech Alliance, das strategische VC des Halbleitergiganten TSMC, beteiligte sich zusammen mit RTX Ventures, ACVC Partners, Anzu Partners, S5V, Alley Corp, Scout und Silicon Catalyst Angels an der Runde. Damit beläuft sich die Gesamteinnahme von EnCharge auf 45 Millionen US-Dollar. Das neue Kapital wird in den Ausbau des 50-köpfigen Mitarbeiterteams des Unternehmens in den USA, Kanada und Deutschland fließen und die Entwicklung der KI-Chips und „Full-Stack“-KI-Lösungen von EnCharge voranzutreiben, so Mitbegründer und CEO Naveen Verma.
„Die Mission von EnCharge besteht darin, den 99 % der Unternehmen, die sich den Einsatz der heutigen kostspieligen und energieintensiven KI-Chips nicht leisten können, einen breiteren Zugang zu KI zu ermöglichen.“ Verma sagte. „Konkret ermöglichen wir neue KI-Anwendungsfälle und Formfaktoren, die sowohl aus wirtschaftlicher als auch ökologischer Sicht nachhaltig funktionieren, um das volle Potenzial der KI auszuschöpfen.“
Verma, die Direktorin des Keller Center for Innovation in Engineering Education in Princeton, hat EnCharge letztes Jahr zusammen mit Echere Iroaga und Kailash Gopalakrishnan ins Leben gerufen. Gopalakrishnan war bis vor Kurzem IBM-Stipendiat und arbeitete fast 18 Jahre lang beim Technologieriesen. Zuvor leitete Iroaga als VP und dann als GM die Konnektivitätssparte des Halbleiterunternehmens Macom.
EnCharge hat seinen Ursprung in Bundeszuschüssen, die Verma 2017 zusammen mit Mitarbeitern der University of Illinois in Urbana-Champaign erhielt. Als Ergebnis der Electronics Resurgence Initiative der DARPA, die darauf abzielt, eine Reihe von Computerchip-Technologien voranzutreiben, leitete Verma eine 8,3-Millionen-Dollar-Initiative zur Erforschung neuer Arten nichtflüchtiger Speichergeräte.
Im Gegensatz zum „flüchtigen“ Speicher, der in heutigen Computern vorherrscht, kann der nichtflüchtige Speicher Daten ohne kontinuierliche Stromversorgung speichern, was ihn theoretisch energieeffizienter macht.
DARPA finanzierte auch Vermas Forschung im Bereich In-Memory-Computing – „In-Memory“ bezieht sich hier auf das Ausführen von Berechnungen in RAM um die durch Speichergeräte verursachte Latenz zu reduzieren.
EnCharge wurde ins Leben gerufen, um Vermas Forschung zu kommerzialisieren. Mithilfe von In-Memory-Computing kann die Hardware von EnCharge KI-Anwendungen in Servern und „Netzwerk-Edge“-Maschinen beschleunigen, behauptet Verma, und gleichzeitig den Stromverbrauch im Vergleich zu Standard-Computerprozessoren senken.
„Heutige KI-Rechner sind teuer und energieintensiv; Derzeit führen nur die kapitalstärksten Unternehmen Innovationen im Bereich KI ein. Für die meisten ist KI in ihren Organisationen oder Produkten noch nicht in großem Maßstab realisierbar“, sagte er. „EnCharge-Produkte können die vom Markt geforderte Rechenleistung bereitstellen und gleichzeitig den extrem hohen Energiebedarf und die Kostenhürden bewältigen, mit denen Unternehmen konfrontiert sind.“
Abgesehen von der hochtrabenden Sprache ist es erwähnenswert, dass EnCharge noch nicht mit der Massenproduktion seiner Hardware begonnen hat und bisher nur „mehrere“ Kunden angemeldet hat. In einer weiteren Herausforderung stellt sich EnCharge der gut finanzierten Konkurrenz auf dem bereits gesättigten Markt für KI-Beschleuniger-Hardware. Axelera und GigaSpaces entwickeln beide In-Memory-Hardware, um KI-Workloads zu beschleunigen, und NeuroBlade hat VC-Finanzierung in zweistelliger Millionenhöhe für seinen In-Memory-Inferenzchip für Rechenzentren und Edge-Geräte eingesammelt.
Außerdem ist es schwierig, die Leistungsansprüche von EnCharge für bare Münze zu nehmen, da Dritte keine Gelegenheit hatten, die Chips des Startups zu vergleichen. Aber die Investoren von EnCharge stehen voll und ganz hinter ihnen.
„EnCharge löst kritische Probleme im Zusammenhang mit Rechenleistung, Zugänglichkeit und Kosten, die sowohl die heutige KI einschränken als auch für den Umgang mit der KI von morgen unzureichend sind“, sagte Kai Tsang von der VentureTech Alliance per E-Mail. „Das Unternehmen hat Computing über die Grenzen heutiger Systeme hinaus entwickelt und verfügt über eine technologisch einzigartige Architektur, die in die heutige Lieferkette passt.“