Das bahnbrechende Startup Oriole Networks sammelt eine Startkapitalfinanzierung im Wert von 10 Millionen Pfund, um die Effizienz des KI-Trainings zu revolutionieren.

Das in London ansässige Startup Oriole Networks hat sich eine bedeutende Startfinanzierungsrunde in Höhe von 10 Millionen Pfund gesichert, um seine Mission zur Transformation der Bildungslandschaft mit künstlicher Intelligenz (KI) voranzutreiben. Ziel des Unternehmens ist es, eine der drängendsten Herausforderungen anzugehen, vor denen die KI-Entwicklung heute steht: den erheblichen Energieverbrauch, der mit dem Training und Betrieb von KI-Modellen verbunden ist.

Verbesserung der Effizienz der KI

Oriole Networks, ein Spin-out des University College London (UCL), ist Vorreiter einer innovativen Lösung zur Verbesserung der Effizienz beim Training von KI-Modellen. Unter der Leitung von CEO James Regan und Mitbegründer von Professor George Zervas hat das Unternehmen eine innovative Netzwerktechnologie entwickelt, die verspricht, die Art und Weise, wie GPUs, wichtige Komponenten im KI-Training, verbunden werden, zu revolutionieren.

Der aktuelle Standard für die Verbindung von GPUs sieht die Verwendung von Ethernet-Kabeln vor, die trotz erheblicher Fortschritte in der GPU-Technologie nach wie vor ein Engpass beim Training von KI-Modellen sind. Die Lösung von Oriole Networks nutzt Glasfaser und Lichtstrahlen zur Verbindung von GPUs und erhöht so die Geschwindigkeit, mit der Informationen zwischen ihnen übertragen werden, deutlich. Diese innovative Technologie, die Professor Zervas in zwei Jahrzehnten Forschung entwickelt hat, hat das Potenzial, das KI-Training um das Hundertfache zu beschleunigen.

Reduzierung des Energieverbrauchs

Zusätzlich zu den Geschwindigkeitsvorteilen bietet die optische Netzwerklösung von Oriole eine deutliche Reduzierung des Stromverbrauchs im Vergleich zu herkömmlichen Ethernet-Netzwerken. Laut Regan hat die Technologie des Unternehmens den Energieverbrauch des Netzes auf nur 2–3 % des Energieverbrauchs eines herkömmlichen Systems im Labormaßstab reduziert. Durch die Minimierung des Energieverbrauchs während des KI-Modelltrainings möchte Oriole Networks zu einer nachhaltigeren Zukunft der KI-Entwicklung beitragen.

Nach der Lizenzierung der Technologie an UCL konzentriert sich Oriole Networks nun auf die Kommerzialisierung seines Produkts. Das geistige Eigentum des Unternehmens umfasst die physische Architektur des optischen Systems und die Algorithmen für maschinelles Lernen, die seine Funktion ermöglichen. Anstatt ganze Supercomputer zu verkaufen, plant Oriole, sein Netzwerksystem an Kunden zu vermarkten, die es in ihre bestehende Computerinfrastruktur integrieren können. Durch die Auslagerung der Fertigung an etablierte Netzwerkinfrastrukturunternehmen möchte Oriole den Herstellungsprozess vereinfachen und die Verfügbarkeit seiner Technologie für Kunden beschleunigen.

Zukunftsperspektiven

Da sich der Abschluss der Produktentwicklung abzeichnet, ist Oriole Networks bereit, in den nächsten Jahren in den Markt einzusteigen. Regan schätzt, dass es einige Jahre dauern wird, bis die Entwicklungs- und Testphasen abgeschlossen sind, bevor die Technologie für den kommerziellen Einsatz bereit ist. Trotz anhaltender Bemühungen anderer Unternehmen, wie etwa des Mission Apollo-Projekts von Google, ist Oriole weiterhin von der Überlegenheit seiner optischen Netzwerktechnologie überzeugt und verweist auf deren Potenzial für höhere Geschwindigkeit und Kosteneffizienz.

Da die Nachfrage nach KI in verschiedenen Branchen weiter wächst, ist es von entscheidender Bedeutung, den mit dem Training von KI-Modellen verbundenen Energieverbrauch zu berücksichtigen. Der innovative Ansatz von Oriole Networks zur Optimierung der GPU-Konnektivität bietet eine vielversprechende Lösung für diese Herausforderung. Mit seiner jüngsten Finanzierungsrunde und seinen Kommerzialisierungsplänen ist das Startup gut positioniert, um einen erheblichen Einfluss auf die Effizienz und Nachhaltigkeit der KI-Entwicklung zu nehmen. Während das Unternehmen seine Mission fortsetzt, scheint die Zukunft der KI-gestützten Ausbildung rosiger denn je.