Фонд «Системы» вместе с Alibaba инвестировал в израильский стартап

«GPU-вычисления — очень перспективное высокотехнологичное направление, поскольку они позволяют делать несколько задач одновременно, если для их решения нужны понятные математические процедуры. Если CPU это своего рода «начальник», принимающий решения в соответствии с указаниями программы, то GPU — это «рабочий», который производит огромное количество однотипных вычислений. Так, например, GPU показывает себя куда лучше в гибком майнинге (добыче криптовалют. — РБК)», — пояснил РБК партнер iTech Capital Алексей Соловьев. Инвесторов привлекает эта перспективная технология, скоро на ее основе будет делаться множество продуктов, добавил он. Соловьев также допустил, что SQream в среднесрочной перспективе может поглотить кто-либо из крупных игроков, что также делает ее инвестиционно привлекательной.

Управляющий партнер LETA Capital Александр Чачава отметил, что рынок быстрых вычислений это перспективный сегмент. Большие игроки, такие как Amazon и Google, тоже развиваются в данной сфере, но работать с ними дороже, чем с такими компаниями, как SQream. «В этой нише будут появляться и другие интересные компании, туда пойдут большие инвестиции и крупные игроки. Когда речь идет о разработке аппаратных решений, то это требует больших объемов средств», — добавил он.

Читайте на РБК Pro

Сколько зарабатывают фрилансеры в России и кто их нанимает Дэвид Буркус: что делать, если коллега вас ненавидит Люди как баги: почему гибнут стартапы, развивающиеся в офлайне Зачем Wildberries купила банк, а Ozon выдает кредиты

Генеральный директор Data-Centric Alliance (DCA) Александр Зверев рассказал РБК, что метод обработки данных в дата-центрах с применением видеокарт применяется уже несколько лет. Они увеличивают скорость обработки за счет перераспределения нагрузки: самые ресурсоемкие вычисления производятся на GPU, остальное — на CPU. Спрос на эти технологии закономерно растет: вычисления с ускорением полезны для технологий нейросетей, обработки огромного массива данных, например для беспилотных автомобилей или анализа отчетов об интенсивности трафика операторов связи, сказал он. «Чем больше создается сервисов и технологий, нуждающихся в быстрой обработке big data, тем привлекательнее становятся компании, специализирующиеся на обработке данных с применением GPU», — добавил Зверев. Он также отметил, что технологии SQream могут быть крайне привлекательны для телекоммуникационных компаний: мировые операторы мобильной связи и провайдеры видят огромный потенциал в обработке clickstream (потока трафика), например, в целях таргетирования рекламных сообщений. У SQream уже есть несколько успешных проектов в области телекома: это индийский ACL Mobile и тайский AIS.

Впрочем, по мнению технического директора Media Direction Group Александра Папкова, с точки зрения объема инвестиций и их венчурного статуса говорить о каком-то прорыве в технологиях пока преждевременно. «Когда речь идет о том, чтобы проверить гипотезу или провести быстрый просчет в оперативной памяти на основе ограниченного объема информации, GPU действительно быстрее. Если говорить об использовании GPU для обработки большого массива данных, то в этом случае мы упираемся в пропускную способность чтения/записи на устройство хранения данных. Это то узкое место, которое сводит решение на базе GPU к экономически невыгодному», — указал он.