SQream 獲得 4500 萬美元資金加速使用 GPU 進行資料分析

SQream 完成 C 輪 4500 萬美元融資，以 GPU 技術加速資料分析工作負載

以 GPU 驅動技術加速資料和分析工作負載的以色列新創公司 SQream 宣布在 C 輪融資中籌集到 4500 萬美元。該公司計劃利用這筆資金在北美擴大業務，擴充套件戰略合作夥伴關係，並推進人工智慧/機器學習（AI/ML）能力和大資料分析的進一步發展。這項投資由 World Trade Ventures 領投，並有包括 Schusterman Investments、George Kaiser Foundation、Icon Continuity Fund、Blumberg Capital 和 Freddy & Helen Holdings 在內的新舊投資者參與。這使 SQream 總共籌集到的資金達到 1.35 億美元，而此時資料和分析工作負載正以驚人的速度增長，迫使企業加大基礎設施投資以保持競爭力。

資料問題

由於資料爆炸的持續增長，分析專案在過去幾年中不斷增加，而且還沒有放緩的趨勢。據國際資料公司（IDC）估計，到 2025 年，全球資料樹將達到 163 個ゼッタバイト，其中 60%為企業資料。對於希望為業務增長和競爭優勢帶來有價值的見解的團隊來說處理如此龐大的訊息並使其發揮用途絕非易事。當記錄的數量達到數兆時，依賴中央處理器（CPU）的傳統基礎設施可能無法跟上，需要企業約束可以分析的資料量，否則就有可能落後。大多陣列織都試圖透過投資於硬體和計算資源來解決這個問題，但這會增加成本。

2010 年成立的 SQream 透過利用 GPU 的巨大並行處理能力來解決這些問題。該公司的專利基於 GPU 的查詢最佳化引擎執行兩個關鍵產品：SQreamDB SQL 資料庫和 SQream Blue 雲原生、全面管理的資料準備 lakehouse。SQream 的首席營收官 Deborah Leff 在接受 VentureBeat 雜誌採訪時表示：“SQreamDB 的架構獨特，其利用 GPU 的強大處理能力來加速資料分析。這種以 GPU 為中心的方法意味著 SQreamDB 可以比傳統的依賴 CPU 的資料倉庫更快地處理大量資料。與此同時 SQream Blue 利用相同的技術，將其應用於資料湖解決方案，實現更劃算的雲端資料準備。”

根據該公司的網站，SQream Blue lakehouse 能夠以傳統的雲倉庫和查詢引擎解決方案的一半成本和兩倍速度提供即時的關鍵洞察力。在某些情況下，該解決方案能夠將資料捕獲和準備時間減少 90％，成本降低 80％，同時使用熟悉的 SQL 過程。此外與傳統僅依賴 CPU 的大資料解決方案相比，它們允許企業以較小的碳足跡處理極大量的資料，使用的硬體更少，能耗更低。

跨行業應用

Leff 表示 SQream 當前為半導體、製造業、電信、金融服務和醫療保健等行業提供服務，客戶群眾眾多。其中包括三星、LiveAction、Sinch、Orange、AIS 和 LG 等企業。她介紹了一個案例，指出一家電子裝置製造商使用 SQream 的解決方案，將資料收集和載入成本降低了 90％，將生產產量從 50％提高到 90％。“SQreamDB 將（製造商）遺留的基於 Hadoop 的生態系統替換為僅由三個由 12 個 GPU 加速的計算節點負責，承擔超過 280 個每日自動報告，作為機器學習工作流程的一部分的資料準備以及按需呼叫的手動複雜查詢。每天，它處理由製造裝置感測器和邏輯控制器生成的高達 100TB 的原始資料，同日將其轉化為分析預備資料。”她解釋道。

現在 SQream 計劃在這一工作的基礎上進一步發展。該公司計劃利用最新的資金來擴大團隊和在北美拓展業務版圖，增強 AI/ML 能力，並進一步鞏固其在大資料和分析市場的地位。儘管公司的主要競爭對手是像 Snowflake 和 Databricks 這樣的主流資料基礎設施供應商，但值得注意的是，SQream 在 GPU 加速分析領域並不孤單。公司如 BlazingDB、Kinetica 和 Heavy AI（前身為 OmniSci 和 MapD）同樣瞄準這一領域，推出各自的產品。

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