圖片Speedata

總部位于特拉維夫的初創公司 Speedata 開發了一款專為加速大數據分析和 AI 工作負載而設計的分析處理單元(APU)，該公司已完成 4400 萬美元的 B 輪融資， 使其融資總額達到 1.14 億美元 。

本輪B 輪融資由現有投資者領投，包括 Walden Catalyst Ventures、83North、Koch Disruptive Technologies、Pitango First 和 Viola Ventures，以及戰略投資者，如英特爾 CEO 兼 Walden Catalyst Ventures 管理合伙人陳立武（Lip-Bu Tan）和 Mellanox Technologies 聯合創始人兼前 CEO Eyal Waldman。

據該初創公司介紹，APU 架構專注于解決計算層面分析任務的特有瓶頸，這與圖形處理單元 （GPU）不同——GPU 最初為圖形處理設計，后來才被改造用于 AI 和數據相關任務。

幾十年來，數據分析一直依賴標準處理單元，最近像英偉達這樣的公司開始投資推動GPU 處理分析工作負載，"Speedata CEO Adi Gelvan 在接受 TechCrunch 采訪時表示，"但這些要么是通用處理器，要么是為其他工作負載設計的處理器，而非專為數據分析從頭構建的芯片。我們的 APU 專為數據處理打造，單個 APU 就能取代整排服務器，提供顯著更優的性能。

Speedata 成立于 2019 年，由六位聯合創始人共同創立，其中部分成員是最早研發多線程粗粒度可重構架構(CGRA)技術的研究人員。

創始團隊與 ASIC 設計專家合作，旨在解決一個根本性問題：當時數據分析工作都由通用處理器承擔。當工作負載變得過于復雜時，可能需要調用數百臺服務器。創始團隊相信，他們能開發出單一專用處理器，以更高速度和更低能耗完成相同任務。

"我們視之為將數十年芯片研究成果轉化為行業數據處理方式變革的機遇，"Gelvan 表示。

據公司CEO 透露，其 APU 目前主要針對 Apache Spark 工作負載 ，但技術路線圖規劃將支持所有主流數據分析平臺。

Gelvan 向 TechCrunch 表示："我們的目標是成為數據處理的標準處理器——就像 GPU 成為 AI 訓練的標準配置一樣，我們希望 APU 能成為所有數據庫和分析平臺進行數據分析的默認選擇。"

這家初創公司表示已有數家大型企業正在測試其 APU 芯片，但拒絕透露具體名稱。 該產品將于 6 月第二周在 Databricks 的 Data & AI 峰會上正式發布。Gelvan 表示，他們將在活動中首次公開展示這款分析處理單元。

Speedata 聲稱其 APU 在一個特定案例中僅用 19 分鐘就完成了制藥工作負載，相比使用非專用處理單元所需的 90 小時大幅提速，實現了 280 倍的性能提升。

這家初創公司表示，自上次融資以來已達成多項里程碑，包括在2024 年底完成其首款 APU 的設計和制造。

"我們已從概念驗證階段推進至現場可編程門陣列(FPGA) 測試，現在自豪地宣布擁有可運行硬件并正在投入市場。企業客戶需求持續增長，他們正熱切等待這項技術，我們已準備好擴大市場推廣規模，"格爾凡表示。

參考資料

https://techcrunch.com/2025/06/03/speedata-a-chip-startup-competing-with-nvidia-raises-a-44m-series-b/

編譯：ChatGPT