機械学習モデルをデバイスごとに最適化してスピードを上げるOctoMLがシリーズBで30.5億円調達

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今回は「機械学習モデルをデバイスごとに最適化してスピードを上げるOctoMLがシリーズBで30.5億円調達」についてご紹介します。

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本記事は、TechCrunch様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。


シアトルのスタートアップOctoMLは、オープンソースのコンパイラーフレームワークプロジェクトApache TVMを利用する機械学習の加速化プラットフォームを提供している。同社は米国時間3月17日、AdditionがリードするシリーズBのラウンドで2800万ドル(約30億5000万円)を調達したことを発表した。以前からの投資家であるMadrona Venture GroupとAmplify Partnersもこのラウンドに参加し、これで同社の調達総額は4700万ドル(約51億3000万円)になった。以前の調達は2020年4月で、そのときはAmplifyがリードするシリーズAのラウンドが発表された。

関連記事: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

TVMの作者たちがTVMを商用化するために作ったOctoMLは、デベロッパーが持ち込んだモデルのパフォーマンスを、使用するクラウドやエッジデバイスに合わせて最適化する。OctoMLの共同創業者でCEOのLuis Ceze(ルイス・セゼ)氏はブラジル出身だ。セゼ氏によるとシリーズAを調達してから同社は、一部のアーリーアダプターを同社のSaaSプラットフォーム「Octomizer」へオンボーディングしてきたという。

画像クレジット: OctoML

セゼ氏によると「まだアーリーアクセスだが待機者リストへの登録はすでに1000名近い。今回の資金調達に踏み切ったのは、それも大きな要因だ。シリーズBは先買であり、新株も含め既存の株が対象ではない。私たちは、新たな資金の調達を開始するタイミングを計画していた。シリーズAの資金は、今ごろやっと支出を開始したばかりで、ほとんど残っている。しかし現在、成長が急で有料顧客も予想より多いため、市場開拓や顧客成功チームの編成、エンジニアリングチームを拡張して新しい機能を作っていくなど、新たな資金を要する課題が至近距離内に見えてきた」という。

セゼ氏によると、TVMの周辺にも強力な成長の兆しがあり、2020年はバーチャルカンファレンスに約1000名が参加したという。同社の顧客ベースは、待機者リストに載ってる企業も含めて、非常に多様な業界にまたがっている。防衛産業や金融サービス、ライフサイエンス、自動車会社、そしてさまざまなスタートアップなど極めて多種多様だ。

また、OctoMLは最近、顧客でもあるMicrosoftやQualcomm、AMDなど業界の大物と組んでオープンソースのコンポーネントの構築と、同社のサービスをもっと広範なモデルに対して最適化する作業に取り組んでいる。広範なモデルという表現には、もっと大きなモデルという意味も含まれている。

エンジニアリングという点に関して、セゼ氏によると、これまでのようにモデルの最適化とチューニングだけでなく、訓練の工程も視野に入れているとのこと。MLのモデルの訓練は、あっという間に費用がかさむため、その工程のスピードアップは節約に貢献する。そのためそれは、OctoMLにとっても売りやすいサービスだ。セゼ氏によると、この方面でのプランは、人びとが自分のMLの訓練とその結果としてのモデルを最適化できる、エンド・ツー・エンドのソリューションを提供し、そしてそれらのモデルを彼らが選んだプラットフォームへとプッシュする。現在、そのユーザーはOctomizerが作る出力を自分でデプロイしなければならない。しかしそのデプロイのサポートはすでに、OptoMLのロードマップにある。

Additionの創業者であるLee Fixel(リー・フィクセル)氏は、投資家としての見方を語る。「ルイスとOctoMLのチームに初めて会ったとき、彼らがMLのモデルのデプロイのやり方を変えようとしていることがわかった。彼らにはビジョンがあった。そして、大企業に対してもMLの変化を推進できる才能と技術もあった。6カ月前にOctomizerをローンチしてからは、デベロッパーやデータサイエンティストたちがMLのモデルのパフォーマンスを上げようするとき必ず使うソリューションになりつつある。同社の今後の成長をサポートしていくことが楽しみだ」。

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画像クレジット:VCG/VCG/Getty Images


【原文】

OctoML, a Seattle-based startup that offers a machine learning acceleration platform built on top of the open-source Apache TVM compiler framework project, today announced that it has raised a $28 million Series B funding round led by Addition. Previous investors Madrona Venture Group and Amplify Partners also participated in this round, which brings the company’s total funding to $47 million. The company last raised in April 2020, when it announced its $15 million Series A round led by Amplify. 

The promise of OctoML, which was founded by the team that also created TVM, is that developers can bring their models to its platform and the service will automatically optimize that model’s performance for any given cloud or edge device.

As Brazil-born OctoML co-founder and CEO Luis Ceze told me, since raising its Series A round, the company started onboarding some early adopters to its “Octomizer” SaaS platform.

Image Credits: OctoML

“It’s still in early access, but we are we have close to 1,000 early access sign-ups on the waitlist,” Ceze said. “That was a pretty strong signal for us to end up taking this [funding]. The Series B was pre-emptive. We were planning on starting to raise money right about now. We had barely started spending our Series A money — we still had a lot of that left. But since we saw this growth and we had more paying customers than we anticipated, there were a lot of signals like, ‘hey, now we can accelerate the go-to-market machinery, build a customer success team and continue expanding the engineering team to build new features.’ ”

Ceze tells me that the team also saw strong growth signals in the overall community around the TVM project (with about 1,000 people attending its virtual conference last year). As for its customer base (and companies on its waitlist), Ceze says it represents a wide range of verticals that range from defense contractors to financial services and life science companies, automotive firms and startups in a variety of fields.

Recently, OctoML also launched support for the Apple M1 chip — and saw very good performance from that.

The company has also formed partnerships with industry heavyweights like Microsoft (which is also a customer), Qualcomm and AMD to build out the open-source components and optimize its service for an even wider range of models (and larger ones, too).

On the engineering side, Ceze tells me that the team is looking at not just optimizing and tuning models but also the training process. Training ML models can quickly become costly and any service that can speed up that process leads to direct savings for its users — which in turn makes OctoML an easier sell. The plan here, Ceze tells me, is to offer an end-to-end solution where people can optimize their ML training and the resulting models and then push their models out to their preferred platform. Right now, its users still have to take the artifact that the Octomizer creates and deploy that themselves, but deployment support is on OctoML’s roadmap.

“When we first met Luis and the OctoML team, we knew they were poised to transform the way ML teams deploy their machine learning models,” said Lee Fixel, founder of Addition. “They have the vision, the talent and the technology to drive ML transformation across every major enterprise. They launched Octomizer six months ago and it’s already becoming the go-to solution developers and data scientists use to maximize ML model performance. We look forward to supporting the company’s continued growth.”

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(文:Frederic Lardinois、翻訳:Hiroshi Iwatani)

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