Éliminer les inefficiences computationnelles face à la demande de l'IA
Malgré le succès fulgurat de l'intelligence artificielle, les entreprises peinent à gérer efficacement leurs ressources de calcul. Les GPU stagnent, les charges de travail sont sur-provisionnées et les coûts des cloud continuent d'augmenter. ScaleOps est convaincu que la solution ne réside pas dans une pénurie de recettes mais bien dans un problème de gestion.
La startup qui développe des logiciels pour gérer automatiquement et réallouer les ressources de calcul en temps réel a obtenu 130 millions de dollars d'investissements à partir d'une évaluation de 800 millions de dollars, selon la société. La ronde de financement Serie C a été menée par Insight Partners avec le soutien de plusieurs anciens sponsors notamment Lightspeed Venture Partners, NFX et Glilot Capital Partners.
Pourquoi ScaleOps se distingue-t-il des autres ?
ScaleOps fut co-fondé en 2022 par Yodar Shafrir, un ancien ingénieur chez Run:ai qui a vu de manière directe l'essor des problèmes de gestion pour les charge de travail IA. Les outils comme Kubernetes sont utiles mais ils reposent souvent sur des configurations statiques qui peinent à suivre la demande changeante, entraînant des performances médiocres et coûts inutiles.
Ce problème est non seulement lié aux GPUs mais s'étend jusqu'aux ressources de calcul, mémoire, stockage et réseaux. Les équipes de DevOps se retrouvent souvent à poursuivre plusieurs intervenants sans parvenir à résoudre les problèmes dans tous les cas.
La plateforme ScaleOps
ScaleOps a développé une solution qui relie directement les besoins des applications aux décisions d'infrastructure en temps réel. La plate-forme travaille de manière autonome, sans nécessiter de configuration manuelle. Elle se distingue ainsi des autres solutions existantes qui n'offrent que la visibilité mais ne livrent aucune véritable solution à ce problème.
Selon Yodar Shafrir, le CEO de ScaleOps : « K8s est un excellent système, flexible et hautement configurable. C'est aussi là le problème.ScaleOps réside fortement dans la flexibilité de Kubernetes. Cette dernière se base en effet sur des configurations statiques tandis que les applications modernes évoluent de manière dynamique et nécessitent une solution qui comprenne l'application tout à fait.
