Decart एक प्रौद्योगिकी कंपनी है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता अवसंरचना में विशेषज्ञता रखती है। संगठन बड़े पैमाने पर मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण और अनुमान को तेज करने के लिए डिज़ाइन किए गए सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर समाधान विकसित करता है, जिसमें कम्प्यूटेशनल दक्षता में सुधार और AI कार्यभार से जुड़ी लागत को कम करने पर विशेष ध्यान दिया जाता है। कंपनी जनरेटिव AI बूम के व्यापक संदर्भ में काम करती है, जो विशेष कंप्यूट संसाधनों की बढ़ती मांग को संबोधित करती है।
Decart का कार्य आधुनिक AI विकास के कई प्रमुख क्षेत्रों से जुड़ा हुआ है, जिसमें ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर का अनुकूलन और बड़े भाषा मॉडल की तैनाती शामिल है। कंपनी का दृष्टिकोण अक्सर विशिष्ट चिप्स पर तंत्रिका नेटवर्क के प्रदर्शन को अधिकतम करने के लिए हार्डवेयर प्रदाताओं के साथ घनिष्ठ सहयोग शामिल करता है, एक प्रथा जो AI मॉडल के पैमाने के विस्तार के साथ तेजी से महत्वपूर्ण हो गई है।
स्थापना और प्रारंभिक विकास
Decart की स्थापना 2023 में Dean Leitersdorf और Moshe Shalom द्वारा की गई थी। कंपनी बर्कले AI अनुसंधान पारिस्थितिकी तंत्र से उभरी, जिसमें Leitersdorf पहले अकादमिक अनुसंधान में शामिल रहे थे। संस्थापकों ने AI उद्योग में एक महत्वपूर्ण बाधा की पहचान की: अत्याधुनिक मॉडल के प्रशिक्षण और संचालन की विशाल कम्प्यूटेशनल लागत। उनका प्रारंभिक ध्यान एक ऐसा प्लेटफॉर्म विकसित करने पर था जो विभिन्न हार्डवेयर पर मॉडल के निष्पादन को अनुकूलित कर सके, जिसमें AMD GPU भी शामिल हैं, जिन्हें अक्सर Nvidia के प्रमुख प्रस्तावों के लिए अधिक लागत प्रभावी विकल्प के रूप में देखा जाता था।
अपने पहले वर्ष के भीतर, Decart ने महत्वपूर्ण उद्यम पूंजी वित्तपोषण हासिल किया। 2024 में, कंपनी ने बेंचमार्क के नेतृत्व में $32 मिलियन की सीरीज A वित्तपोषण दौर की घोषणा की, जो एक प्रमुख सिलिकॉन वैली उद्यम पूंजी फर्म है। इस निवेश ने Decart की तकनीक और AI अवसंरचना परिदृश्य को बाधित करने की इसकी क्षमता में मजबूत बाजार विश्वास का संकेत दिया, जो उस समय कुछ बड़े क्लाउड प्रदाताओं द्वारा हावी था।
प्रौद्योगिकी और मुख्य उत्पाद
Decart का प्राथमिक उत्पाद एक अनुमान इंजन और ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफॉर्म है जो असाधारण गति और दक्षता के साथ AI मॉडल चलाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। कंपनी का सॉफ्टवेयर स्टैक हार्डवेयर-अज्ञेयवादी होने के लिए बनाया गया है, जो इसे कई एक्सेलेरेटरों पर प्रदर्शन को अनुकूलित करने की अनुमति देता है, जिसमें AWS Trainium चिप्स, Google Cloud TPU, और Intel एक्सेलेरेटर शामिल हैं, साथ ही AMD GPU भी। यह लचीलापन एक प्रमुख विभेदक है, क्योंकि यह ग्राहकों को विक्रेता लॉक-इन से बचने और अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए सबसे लागत प्रभावी हार्डवेयर चुनने में सक्षम बनाता है।
Decart के लिए एक उल्लेखनीय उपलब्धि एक ऐसी प्रणाली का विकास था जो U-Net-आधारित छवि निर्माण मॉडल, जैसे कि Stable Diffusion, को विशिष्ट कार्यान्वयन की तुलना में काफी तेज गति से चलाने में सक्षम थी। कंपनी ने बताया कि उसने मॉडल प्रूनिंग और बैच नॉर्मलाइज़ेशन अनुकूलन जैसी उन्नत तकनीकों के माध्यम से अग्रणी प्रतिस्पर्धियों की तुलना में कई गुना तेज अनुमान गति हासिल की। यह प्रदर्शन एक लाइव डेमो में प्रदर्शित किया गया था जिसने AMD हार्डवेयर पर एक टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल चलाया, जो वास्तविक समय, इंटरैक्टिव AI अनुप्रयोगों की क्षमता को दर्शाता है।
बाजार स्थिति और साझेदारी
Decart खुद को स्थापित AI क्लाउड प्रदाताओं जैसे Oracle Cloud और Microsoft Azure के लिए एक चुनौतीकर्ता के रूप में स्थापित करता है। विशाल, केंद्रीकृत डेटा केंद्रों के निर्माण के बजाय, Decart का प्लेटफॉर्म वितरित कंप्यूट संसाधनों को एकत्रित और उपयोग करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें संभावित रूप से कम उपयोग किए गए उपभोक्ता-ग्रेड GPU शामिल हैं। इस दृष्टिकोण का उद्देश्य एक अधिक कुशल और सुलभ कंप्यूट बाजार बनाना है, जो AI स्टार्टअप्स और शोधकर्ताओं के लिए प्रवेश की बाधा को कम करता है।
कंपनी ने नए चिप डिजाइनों के साथ अपने सॉफ्टवेयर को सह-अनुकूलित करने के लिए हार्डवेयर निर्माताओं के साथ रणनीतिक साझेदारी बनाई है। एक उल्लेखनीय सहयोग AMD के साथ है, जहां Decart ने यह सुनिश्चित करने के लिए काम किया है कि उसका अनुमान इंजन AMD के Instinct श्रृंखला के एक्सेलेरेटरों की क्षमताओं का पूरा लाभ उठाता है। यह साझेदारी एक व्यापक उद्योग प्रवृत्ति का हिस्सा है जहां सॉफ्टवेयर कंपनियां Nvidia के CUDA पारिस्थितिकी तंत्र के साथ प्रदर्शन अंतर को बंद करने के लिए चिप डिजाइनरों के साथ मिलकर काम करती हैं।
प्रभाव और भविष्य की दिशाएं
Decart का उदय AI उद्योग में दक्षता और लागत अनुकूलन की ओर एक व्यापक बदलाव को दर्शाता है। जैसे-जैसे जनरेटिव AI मॉडल के प्रशिक्षण और संचालन की लागत आसमान छू गई है, कम के साथ अधिक करने के तरीके खोजने पर बढ़ता दबाव है। Decart का अनुमान गति पर ध्यान विशेष रूप से प्रासंगिक है, क्योंकि अनुमान लागत अक्सर पैमाने पर AI सेवाओं के संचालन के कुल खर्च पर हावी होती है।
कंपनी की तकनीक के कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुप्रयोगों के विकास के लिए निहितार्थ हैं जिन्हें वास्तविक समय की प्रतिक्रियाओं की आवश्यकता होती है, जैसे कि इंटरैक्टिव एजेंट, गेमिंग और स्वायत्त प्रणालियां। उच्च प्रदर्शन अनुमान को अधिक किफायती बनाकर, Decart का लक्ष्य विभिन्न क्षेत्रों में AI की तैनाती को तेज करना है। 2025 तक, कंपनी अपनी इंजीनियरिंग टीम का विस्तार करना और नई सुविधाएं विकसित करना जारी रखती है, जिसका लक्ष्य AI अनुप्रयोगों की अगली पीढ़ी के लिए एक आधारभूत परत बनना है।