36氪首发 | 「星云Clustar」完成数千万元A轮融资,加速AI训练的全场景应用。

分布式处理海量数据已成为AI时代的大算力解决方案之一。

36氪获悉,AI技术与服务提供商「星云Clustar」已完成数千万元人民币 A 轮融资,本轮融资由基石资本领投,老股东红杉资本中国基金跟投,山景资本担任独家财务顾问。本轮融资之后,星云Clustar将继续加强技术研发和市场推广。

星云Clustar成立于 2018 年,作为一家网络和人工智能技术与服务提供商,希望将高性能网络技术和 AI 相关技术应用到更多领域。目前,团队规模已超过 30 人,分布在北京、深圳和香港;星云已与多个赛道的头部客户开展了技术合作,涵盖互联网、人工智能、金融保险、制造业等领域。

2019 年,星云Clustar正式推出了“星云平台”“算法咨询服务”。

星云平台

在AI训练的过程中,随着数据增长和算法模型复杂化,对数据的传输和计算要求也越来越高,单台服务器已经无法满足需求,对分布式计算技术的效率优化已成为了整个行业的挑战。AI 算力的基础架构由过去的Scale Up(纵向扩展)开始转向ScaleOut(横向扩展),这也是星云Clustar的核心技术蓝图:透过高性能网络技术,加速多节点 AI 训练的全场景应用。

“星云平台”由四个核心模块组成:高性能分布式训练框架、容器化管理、超高速网络互联技术、高性能网络虚拟化技术。星云平台能够帮助用户消除大规模集群的性能和扩展瓶颈,降低机器学习的训练成本,同时提高算法模型的精度。

训练效果对比图

星云平台通过软硬件一体的解决方案及高性能分布式计算集群,为用户提供高性能、分布式、可规模拓展的人工智能基础设施,并能满足用户云上交互,全生命周期可视化、全生命周期流程自动化的需求。例如,星云Clustar帮助某汽车制造大厂的计算机视觉训练提速约达 1.6 倍左右。

算法咨询服务

除了星云平台以外,星云Clustar还为传统行业提供算法产品与服务,从需求分析、业务流程优化、应用场景原型验证等方面入手,提供完整的行业应用解决方案。例如,星云Clustar替某保险公司搭建新一代 AI 运维平台,以支持其业务拓展、客服、运维等场景,提升整体运维效率并降低人工成本。

星云Clustar创始人陈凯是现任香港科技大学副教授,网络系统实验室及港科大-微信人工智能联合实验室主任,他表示,“星云Clustar将继续提升技术研发实力,通过高效创新的网络技术和系统架构,打破人工智能基础设施 Scale Out 的通信瓶颈,并通过硬件集群的算力,缩短模型训练周期、提高预测精度,帮助更多行业实现 AI 落地。”

本轮投资方基石资本董事长张维表示:“在基础设施上,星云Clustar以高性能网络技术提升AI训练平台的效率,让算力能够充分转化为生产力;在应用层上,星云Clustar提供算法服务,解决行业客户的业务问题,达成AI转型的目标。”

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