专注于连接人工智能芯片的网络技术公司Cornelis宣布，在由IAG Capital Partners领投的一轮融资中筹集了2.05亿美元。该公司同时推出了一项名为Active Compute Fabric的新技术，旨在减少图形处理器（GPU）等待数据到达、而非执行处理操作所耗费的时间。
并行处理和传输数据的网络
Cornelis表示，其技术依托一种网络织构，使芯片能够同时处理和发送信息。这一设计针对人工智能基础设施中的一个运行问题：当数据无法以足够快的速度到达处理单元时，GPU的一部分时间可能处于闲置状态。
消息来源没有提供Active Compute Fabric所实现的改进幅度，也未提及有关产品架构或已进行测试的更多技术细节。因此，就目前的形式而言，这一公告更多是产品方向的指示，而不是对其性能的量化展示。
押注开放架构
Cornelis通过采用开放架构与英伟达竞争，允许客户将多种GPU和加速器与其网络织构配合使用。这种方式不同于依赖与单一供应商绑定的整合生态，而在人工智能工作负载要求处理、内存和网络之间进行协调的市场中，这一点十分重要。
消息来源指出，英伟达芯片在技术上可以与其他网络配合使用，但其针对与该公司自有网络软件的整合进行了优化，这使得使用英伟达完整方案对客户而言更加容易且更具吸引力。Cornelis正是因此押注于将基础设施组件分离，并提供一种不强制采用单一硬件类型的网络替代方案。
究竟发生了什么变化？
此次公告并不局限于融资轮。Cornelis表示，公司已经开始发运其产品，同时也在开发预计于今年晚些时候发布的新一代产品。这使公司拥有一款正在投入使用的产品，但消息来源没有明确客户名称、市场或发运规模。
Cornelis在2020年从英特尔分拆后成立，属于一批试图通过瞄准计算栈中特定部分来减少对英伟达生态依赖的人工智能基础设施公司。该消息的重要性不仅在于融资本身，还在于公司试图解决加速器运行中的一个实际瓶颈：让数据及时到达处理单元。
不过，Cornelis能否改变市场格局，将取决于公告未披露的细节，包括与英伟达网络相比的实际性能、该技术与不同类型加速器的兼容程度，以及客户是否愿意替换或拆分他们倾向于从单一供应商处获得的基础设施组件。