Zdjęcie: © Logan Voss / Unsplash
Źródło: unsplash.com/photos/EZmzcZQjIGI
Cognichip buduje model uczenia głębokiego, który ma wspierać inżynierów w projektowaniu układów scalonych. Firma wskazuje, że projektowanie zaawansowanych procesorów jest skrajnie kosztowne i czasochłonne (proces od koncepcji do produkcji masowej trwa zwykle 3–5 lat), a opóźnienia mogą sprawić, że inwestycja przestanie być opłacalna.
Cognichip ogłosił rundę na 60 mln USD prowadzoną przez Seligman Ventures. Wśród inwestorów jest też Lip‑Bu Tan, który zainwestował przez Walden Catalyst Ventures i dołączy do rady nadzorczej spółki. Umesh Padval ze Seligman również obejmie miejsce w radzie. Od założenia w 2024 r. firma zebrała łącznie 93 mln USD.
Cognichip podkreśla, że trenował własny model na danych projektowych układów, zamiast używać uniwersalnego LLM. Pozyskanie i stworzenie odpowiednich zbiorów danych wymagało łączenia licencjonowanych materiałów, generowania danych syntetycznych i opracowania procedur umożliwiających bezpieczne trenowanie modeli na zastrzeżonych danych klientów.
Mimo deklaracji Cognichip nie wskazał jeszcze żadnego komercyjnego chipa zaprojektowanego w całości przy pomocy swojego systemu ani nie ujawnił klientów, z którymi współpracował od września. Firma konkuruje z ugruntowanymi dostawcami narzędzi EDA, takimi jak Synopsys i Cadence, oraz ze startupami pokroju ChipAgentsAI i Ricursive, które również przyciągają znaczące finansowanie.
Brak komentarzy. Bądź pierwszy!