以 GPU 驅動技術加速資料和分析工作的 SQream 獲得 4500 萬美元的 C 輪融資
擬用資金擴充套件北美市場，擴大戰略合作夥伴關係並推動更先進的 AI/機器學習和大資料分析
以色列公司 SQream 是一家利用 GPU 驅動技術加速資料和分析工作負載的初創企業。他們最近宣布完成了 4500 萬美元的 C 輪融資。這家公司表示他們計劃利用這筆資金擴充套件在北美的市場佔有率，拓展戰略合作夥伴關係，並推動更先進的 AI/機器學習和大資料分析能力。此次投資由 World Trade Ventures 牽頭，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。這筆資金使 SQream 累計融資額達到 1.35 億美元。此次融資的時間正值資料和分析負載迅猛增長，迫使企業加大基礎設施投資以跟上這一趨勢。
利用 GPU 技術解決資料分析的問題
隨著資料量的爆炸式增長，資料分析專案近年來不斷增加，並且並未減緩。根據 IDC 的估計，到 2025 年，全球資料圈將達到 163 個 Zettabytes，其中 60％屬於企業資料。對於希望為業務增長和保持競爭優勢提供有價值洞察的團隊而言，管理這一海量訊息並將其充分利用將變得十分困難。
當資料量達到數萬億時，依賴於 CPU 的傳統基礎設施可能難以跟上。公司不得不約束可以進行分析的資料量，否則可能落後於競爭對手。大多陣列織透過投資於硬體和計算資源來解決這個問題，這增加了他們的成本。
2010 年成立的 SQream 尋求透過利用 GPU 的強大並行處理能力來解決這些問題。該公司的專利 GPU 驅動的查詢最佳化引擎執行著兩個主要產品：SQreamDB SQL 資料庫和 SQream Blue 基於雲的全面管理的資料準備湖。
SQreamDB 的設計使其能夠利用 GPU 的優勢，以比傳統的基於 CPU 的資料倉庫更快的速度進行大量資料的分析。與此同時 SQream Blue 利用相同的技術，運用在資料湖的領域，實現了成本更低的大規模資料準備。
根據公司的網站資訊，SQream Blue 湖能夠以傳統雲倉庫和查詢引擎解決方案的一半成本和兩倍的速度提供及時的洞察力。在某些情況下，該解決方案能夠將資料的攝入和準備時間減少 90%，成本減少 80%，同時使用熟悉的 SQL 流程。此外相比於完全依賴 CPU 的傳統大資料解決方案，它們還允許公司以更小的碳足跡處理極大資料集，使用更少的硬體並低能耗。
不同行業都在使用
根據 SQream 首席營收官 Deborah Leff 的說法，雖然她並沒有透露該公司在過去幾個財年的收入增長情況，但她指出 SQream 當前為包括半導體、製造、電信、金融服務和醫療保健在內的多個行業提供服務。他們與一些企業合作，包括三星、LiveAction、Sinch、Orange、AIS 和 LG。
Leff 表示在某些案例中，一家使用 SQream 產品的電子裝置製造商已經將資料收集和載入成本減少了 90％，產量從 50％提高到 90％。“SQreamDB 使用僅 3 臺計算節點並由 12 個 GPU 加速執行，負責處理超過 280 個每天自動生成的報表，資料準備作為 ML 管道的一部分以及根據需要進行的特定查詢。它每天處理由製造裝置感測器和邏輯控制器生成的多達 100TB 的原始資料，將其轉化為可以在同一天內進行分析的資料。”她解釋道。
現在 SQream 計劃在這項工作的基礎上進一步發展。公司計劃利用最新的資金擴大團隊，擴充套件在北美的市場佔有率，擴充套件人工智慧/機器學習能力，並進一步鞏固其在大資料和分析市場的地位。盡管該公司的競爭對手主要是像 Snowflake 和 Databricks 等主流資料基礎設施提供商，但需要注意的是，它並非在 GPU 加速分析領域中唯一一家執行的公司。公司如 BlazingDB、Kinetica 和 Heavy AI（前身為 OmniSci 和 MapD）也在專注於這個相同領域提供相應產品。
（本文為解答提供，不代表""的觀點）
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