Synthara融资1100万美元,增强小型设备中的人工智能能力

Synthara融资1100万美元,增强小型设备中的人工智能能力

作者
Alessia Rossi
4 分钟阅读

瑞士初创公司Synthara获得1100万美元投资,增强小型设备中嵌入式芯片的AI能力

总部位于苏黎世的初创公司Synthara成功筹集了1100万美元资金,旨在提升嵌入式芯片在小型设备(包括可穿戴设备和传感器)中的人工智能应用功能。本轮投资由Vsquared Ventures领投,OTB Ventures、Onsight Ventures、Deep Tech Labs以及欧洲和瑞士的资助基金也参与了投资。Synthara的首席执行官Manu Nair强调了小型设备对更复杂功能日益增长的需求,并指出传统嵌入式芯片在处理AI任务时面临的挑战。Synthara的旗舰产品ComputeRAM使设备制造商能够在快速发展的AI领域中,利用熟悉的嵌入式芯片扩展其应用范围。该公司的策略是设计用于内存计算的处理器架构,这大大提高了能效并减少了延迟。目前与博世合作,Synthara计划在2025年下一轮融资前扩大团队并完善其市场进入策略。

关键要点

  • Synthara筹集1100万美元,以推进嵌入式芯片在小型设备中的AI能力,欧洲和瑞士的资助基金为主要贡献者,由Vsquared Ventures领投。
  • Synthara的ComputeRAM使传统嵌入式芯片能够适应更广泛的AI应用,通过内存计算承诺在能效和延迟方面实现范式转变。
  • 该初创公司与博世合作开发多种AI应用,计划将团队扩大至25人。

分析

Synthara获得的这笔巨额资金凸显了小型设备对高效AI处理日益增长的需求。特别是显著的资助基金,使Synthara能够通过其开创性的ComputeRAM技术增强传统嵌入式芯片的AI能力,从而颠覆市场。通过与博世合作,Synthara的内存计算方法有望实现能效和延迟100倍的提升,这对可穿戴设备和传感器至关重要。短期内,这可能导致小型设备中更复杂的AI应用。长期来看,它有可能彻底改变嵌入式芯片的能力和市场,影响设备设计和AI集成策略。

你知道吗?

  • 内存计算:一种前沿方法,数据存储和处理在同一内存单元内进行,减少了在不同组件之间传输数据的必要性。这种方法显著降低了延迟和能源消耗,通过避免传统计算架构中CPU和RAM之间的数据传输,这是常见的瓶颈。
  • ComputeRAM:Synthara开发的独家技术,将计算能力直接集成到嵌入式芯片的内存子系统中。这种结合使得在电源和空间受限的设备(如可穿戴设备和传感器)上更高效地处理AI任务成为可能,通过在数据存储的位置执行计算,从而减少数据移动并提高性能。
  • Vsquared Ventures:一家专注于深度科技和科学基础初创公司的早期投资的风险资本公司。以领导具有创新技术潜力的公司在各自行业产生重大影响的公司融资轮而闻名。他们在融资轮中的参与通常是对初创公司技术和商业模式的有力认可。

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