techcrunch 2025-06-04 10:43 北京
资本向“垂直场景芯片”分流趋势加速，APU赛道或成下一个百亿级战场
图片来源：Speedata
总部位于特拉维夫的初创公司 Speedata 开发了一款专为加速大数据分析和 AI 工作负载而设计的分析处理单元(APU)，该公司已完成 4400 万美元的 B 轮融资， 使其融资总额达到 1.14 亿美元 。
本轮B 轮融资由现有投资者领投，包括 Walden Catalyst Ventures、83North、Koch Disruptive Technologies、Pitango First 和 Viola Ventures，以及战略投资者，如英特尔 CEO 兼 Walden Catalyst Ventures 管理合伙人陈立武（Lip-Bu Tan）和 Mellanox Technologies 联合创始人兼前 CEO Eyal Waldman。
据该初创公司介绍，APU 架构专注于解决计算层面分析任务的特有瓶颈，这与图形处理单元 （GPU）不同——GPU 最初为图形处理设计，后来才被改造用于 AI 和数据相关任务。
几十年来，数据分析一直依赖标准处理单元，最近像英伟达这样的公司开始投资推动GPU 处理分析工作负载，"Speedata CEO Adi Gelvan 在接受 TechCrunch 采访时表示，"但这些要么是通用处理器，要么是为其他工作负载设计的处理器，而非专为数据分析从头构建的芯片。我们的 APU 专为数据处理打造，单个 APU 就能取代整排服务器，提供显著更优的性能。
Speedata 成立于 2019 年，由六位联合创始人共同创立，其中部分成员是最早研发多线程粗粒度可重构架构(CGRA)技术的研究人员。
创始团队与 ASIC 设计专家合作，旨在解决一个根本性问题：当时数据分析工作都由通用处理器承担。当工作负载变得过于复杂时，可能需要调用数百台服务器。创始团队相信，他们能开发出单一专用处理器，以更高速度和更低能耗完成相同任务。
"我们视之为将数十年芯片研究成果转化为行业数据处理方式变革的机遇，"Gelvan 表示。
据公司CEO 透露，其 APU 目前主要针对 Apache Spark 工作负载 ，但技术路线图规划将支持所有主流数据分析平台。
Gelvan 向 TechCrunch 表示："我们的目标是成为数据处理的标准处理器——就像 GPU 成为 AI 训练的标准配置一样，我们希望 APU 能成为所有数据库和分析平台进行数据分析的默认选择。"
这家初创公司表示已有数家大型企业正在测试其 APU 芯片，但拒绝透露具体名称。该产品将于 6 月第二周在 Databricks 的 Data & AI 峰会上正式发布。Gelvan 表示，他们将在活动中首次公开展示这款分析处理单元。
Speedata 声称其 APU 在一个特定案例中仅用 19 分钟就完成了制药工作负载，相比使用非专用处理单元所需的 90 小时大幅提速，实现了 280 倍的性能提升。
这家初创公司表示，自上次融资以来已达成多项里程碑，包括在2024 年底完成其首款 APU 的设计和制造。
"我们已从概念验证阶段推进至现场可编程门阵列(FPGA) 测试，现在自豪地宣布拥有可运行硬件并正在投入市场。企业客户需求持续增长，他们正热切等待这项技术，我们已准备好扩大市场推广规模，"格尔凡表示。
参考资料
编译：ChatGPT
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