突破性初创公司 Oriole Networks 筹集了 1000 万英镑种子轮资金，以彻底改变人工智能训练效率。

总部位于伦敦的初创公司 Oriole Networks 已获得 1000 万英镑种子轮融资，以推动其改变人工智能 (AI) 培训格局的使命。 该公司旨在解决当今人工智能开发面临的最紧迫挑战之一：与训练和运行人工智能模型相关的大量能源消耗。

提高人工智能效率

Oriole Networks 是伦敦大学学院 (UCL) 的衍生公司，正在开创一种突破性的解决方案，以提高人工智能模型训练的效率。 该公司由首席执行官 James Regan 领导，由 George Zervas 教授共同创立，开发了一种创新的网络技术，有望彻底改变 GPU（人工智能训练中的关键组件）的连接方式。

当前连接 GPU 的标准涉及使用以太坊电缆，尽管 GPU 技术取得了重大进步，但以太坊电缆仍然是 AI 模型训练的瓶颈。 Oriole Networks 的解决方案利用光纤和光束连接 GPU，极大地提高了信息在 GPU 之间传输的速度。 这项突破性技术由 Zervas 教授经过二十年的研究开发而成，有可能将 AI 训练速度加快 100 倍。

减少能源消耗

除了速度优势之外，与传统以太坊相比，Oriole 的光网络解决方案还可显着降低能耗。 Regan 表示，该公司的技术已将实验室规模的网络能耗削减至传统系统的 2-3%。 通过最大限度地减少人工智能模型训练期间的能源使用，Oriole Networks 旨在为人工智能发展创造一个更可持续的未来。

获得伦敦大学学院 (UCL) 的技术许可后，Oriole Networks 现在专注于将其产品商业化。 该公司的知识产权涵盖光学系统的物理架构以及支持其运行的机器学习算法。 Oriole 计划向能够将其集成到现有计算基础设施中的客户推销其网络系统，而不是出售整个超级计算机。 通过将制造外包给成熟的网络基础设施公司，Oriole 旨在简化生产流程并加快向客户提供其技术。

未来展望

随着产品开发即将完成，Oriole Networks 准备在未来几年进入该市场。 里根估计，在该技术准备投入商业部署之前，需要几年时间才能完成开发和测试阶段。 尽管其他公司（例如谷歌的阿波罗计划）正在不断努力，但 Oriole 仍然对其光网络技术的优越性充满信心，并指出其具有更高速度和成本效益的潜力。

随着各行业对人工智能的需求持续增长，解决与人工智能模型训练相关的能源消耗至关重要。 Oriole Networks 优化 GPU 连接的创新方法为应对这一挑战提供了一个有前景的解决方案。 通过最近的融资和商业化计划，这家初创公司已做好充分准备，对人工智能开发的效率和可持续性产生重大影响。 随着公司不断推进其使命，人工智能培训的未来看起来比以往任何时候都更加光明。