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Cornelis sammelt 205 Millionen Dollar ein und stellt Netzwerktechnologie als Konkurrenz zu Nvidias Ökosystem vor

Das auf Netzwerke für KI-Infrastrukturen spezialisierte Unternehmen Cornelis hat in einer von IAG Capital Partners angeführten Finanzierungsrunde 205 Millionen Dollar eingesammelt und zugleich die Active Compute Fabric angekündigt, die die Zeit reduzieren soll, die GPUs mit dem Warten auf eintreffende Daten verbringen. Das 2020 von Intel abgespaltene Unternehmen setzt auf eine offene Architektur, die mit unterschiedlicher Hardware funktioniert, um mit Nvidias Integration zu konkurrieren.

2026-09-14
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فريق تحرير certi.news
Cornelis sammelt 205 Millionen Dollar ein und stellt Netzwerktechnologie als Konkurrenz zu Nvidias Ökosystem vor

Das auf Netzwerktechnologien zur Verbindung von KI-Chips spezialisierte Unternehmen Cornelis hat eine von IAG Capital Partners angeführte Finanzierungsrunde über 205 Millionen Dollar bekannt gegeben. Die Ankündigung erfolgte zeitgleich mit der Vorstellung einer neuen Technologie namens Active Compute Fabric, die darauf abzielt, die Zeit zu reduzieren, die Grafikprozessoren (GPU) mit dem Warten auf eintreffende Daten verbringen, anstatt Verarbeitungsaufgaben auszuführen.

Ein Netzwerk zur parallelen Verarbeitung und Übertragung von Daten

Cornelis zufolge basiert die Technologie auf einer Netzwerkstruktur, die es den Chips ermöglicht, Informationen gleichzeitig zu verarbeiten und zu übertragen. Dieses Design zielt auf ein Betriebsproblem in der KI-Infrastruktur ab: Ein Teil der GPU-Zeit kann ungenutzt bleiben, wenn die Daten nicht schnell genug bei der Verarbeitungseinheit eintreffen.

Die Quelle nennt keine Zahlen zum Umfang der Verbesserung durch Active Compute Fabric und liefert auch keine zusätzlichen technischen Details zur Produktarchitektur oder zu den durchgeführten Tests. Daher ist die Ankündigung in ihrer derzeitigen Form eher ein Hinweis auf die Produktausrichtung als eine quantitative Darstellung der Leistung.

Eine Wette auf eine offene Architektur

Cornelis tritt gegen Nvidia an, indem das Unternehmen eine offene Architektur verfolgt, die Kunden die Nutzung verschiedener GPUs und Beschleuniger mit seiner Netzwerkstruktur ermöglicht. Dieser Ansatz unterscheidet sich von der Abhängigkeit von einem integrierten Ökosystem, das an einen einzigen Anbieter gebunden ist – ein wichtiger Punkt in einem Markt, in dem KI-Workloads eine Abstimmung zwischen Verarbeitung, Speicher und Netzwerken erfordern.

Die Quelle weist darauf hin, dass Nvidia-Chips technisch mit anderen Netzwerken funktionieren können, jedoch für die Integration mit der firmeneigenen Netzwerksoftware optimiert sind. Dadurch wird die Nutzung des vollständigen Nvidia-Pakets für Kunden einfacher und attraktiver. Genau hier setzt Cornelis mit seiner Wette auf die Trennung der Infrastrukturkomponenten und auf eine Netzwerkalternative an, die keinen einzigen Hardwaretyp vorschreibt.

Was hat sich tatsächlich verändert?

Die Ankündigung beschränkt sich nicht auf die Finanzierungsrunde. Cornelis erklärte, dass das Unternehmen bereits mit der Auslieferung seines Produkts begonnen habe und zugleich an einer neuen Generation arbeite, deren Veröffentlichung noch im Laufe des Jahres erwartet wird. Damit verfügt das Unternehmen über ein Produkt im praktischen Einsatz; die Quelle nennt jedoch weder Kundennamen noch Märkte oder den Umfang der Auslieferungen.

Cornelis wurde nach der Abspaltung von Intel im Jahr 2020 gegründet und gehört zu einer Welle von Unternehmen für KI-Infrastrukturen, die versuchen, die Abhängigkeit von Nvidias Ökosystem zu verringern, indem sie auf bestimmte Teile des Rechen-Stacks abzielen. Die Bedeutung der Nachricht liegt nicht allein in der Finanzierung, sondern auch darin, dass das Unternehmen versucht, einen praktischen Engpass beim Betrieb von Beschleunigern zu lösen: das rechtzeitige Eintreffen der Daten bei den Verarbeitungseinheiten.

Ob Cornelis das Marktgleichgewicht verändern kann, wird jedoch von Details abhängen, die in der Ankündigung nicht offengelegt wurden. Dazu gehören die tatsächliche Leistung im Vergleich zu Nvidia-Netzwerken, der Grad der Kompatibilität der Technologie mit verschiedenen Beschleunigertypen sowie die Bereitschaft der Kunden, Infrastrukturkomponenten zu ersetzen oder zu trennen, die sie bevorzugt von einem einzigen Anbieter beziehen.

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TechCrunch Startups
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