샌프란시스코--(뉴스와이어)--딥러닝 GPU 클라우드 및 컴퓨팅 하드웨어 공급업계를 선도하는 람다(Lambda)가 투자 라운드를 통해 2450만달러를 조달했다고 20일 발표했다.
이번 투자에 1517, 그레디언트벤처스(Gradient Ventures), 블룸버그베타(Bloomberg Beta), 레이저(Razer), 조지스 하릭(Georges Harik)이 주요 투자자로 참여했으며, 시리즈A 지분 라운드 1500만달러와 부채차관(debt facility) 950만달러로 이뤄졌다. 부채차관은 실리콘밸리뱅크(Silicon Valley Bank)가 제공했다.
람다는 투자금을 활용해 클라우드 및 소프트웨어 엔지니어링 인력을 늘리고 클라우드 사업 관련 고정 자산 비용을 지불할 예정이다. 또 딥러닝 하드웨어 사업의 운영 자본으로 활용할 계획이다.
스티븐 발라반(Stephen Balaban) 람다 공동설립자 겸 최고경영자는 “포춘 500대 기업과 신생기업, 대학들이 딥러닝 모델 훈련에 필요한 컴퓨팅 자원을 관리하려면 대규모 팀을 구축해야 한다”며 “람다는 연구원 한 명이 페타플롭(petaflop) 단위의 GPU 연산을 관리하는 세상을 만들고 싶다”고 말했다. 이어 “그 세상에서는 데이터센터급 컴퓨터에서 모델을 훈련시키는 것이 개인 노트북에서 모델을 훈련시키는 것만큼 쉬울 것”이라고 덧붙였다.
레미 구에르시오(Remy Guercio) 람다 클라우드부 총괄은 “람다는 가장 사용하기 쉽고 비용 효율적인 딥러닝용 GPU 클라우드를 만들고 있다”며 “구글 ‘GPU 클라우드’ 검색 순위에서 엔비디아(NVIDIA)와 구글(Google)에 이어 ‘람다 GPU 클라우드(Lambda GPU Cloud)’가 3위에 오른 것은 우연이 아니다”고 말했다.
1517, 그레디언트벤처스, 블룸버그베타, 레이저, 조지스 하릭이 시리즈A 라운드에 참여했고 실리콘밸리뱅크가 부채차관을 제공했다. 레이저 외 나머지는 모두 람다의 기존 투자자들이다. 그레디언트벤처스 파트너인 자크 브라툰-클레논(Zach Bratun-Glennon)과 로버트 영존스(Robert Youngjohns)가 람다 이사회에 합류했다. 로버트는 마이크로소프트(Microsoft) 북미 사장에 이어 HPE에서 HP소프트웨어부 총괄 겸 수석부사장을 역임했다. 또 캘리더스클라우드(Callidus Cloud), 선마이크로시스템즈(Sun Microsystems), IBM에서 요직을 두루 거쳤다.
다국적 게이밍 하드웨어 설계 업체인 레이저가 이번 투자 라운드에 전략적 투자자로 참여했다. 발라반 최고경영자는 “언뜻 보기에는 람다와 레이저가 특이한 조합으로 비칠 수 있다”며 “세계에서 가장 유명한 게이밍 하드웨어 기업이 왜 딥러닝 인프라가 필요한지 의아할 것”이라고 말했다. 이어 “한마디로 양사의 전략적 비전이 같기 때문”이라며 “레이저의 모토 ‘게이머를 위한 게이머에 의한(For Gamers. By Gamers)’은 머신러닝 엔지니어를 위해 머신러닝 엔지니어에 의한 딥러닝 시스템을 구축하려는 람다의 행보와 정확히 일치한다”고 덧붙였다.
현재 1517펀드(1517 Fund), 그레디언트벤처스, 블룸버그베타, 레이저, 스콧 맥닐리(Scott McNealy), 오스틴 러셀(Austin Russell), 조지스 하릭, 제임스 홍(James Hong), 제임스 참(James Cham), 준 홍 헹(Jun Hong Heng), 니콜라스 핀토(Nicolas Pinto), 개리 브래드스키(Gary Bradski), 켄 팻체트(Ken Patchett), 랜디 칭(Randy Ching), 켈러 리나우도(Keller Rinaudo) 등이 람다의 투자자 및 자문으로 활동하고 있다.
람다 개요
인공지능과 머신러닝 엔지니어들의 주도로 설립된 람다는 GPU 클라우드 서비스, GPU 클러스터, GPU 워크스테이션, GPU 노트북 등의 딥러닝 컴퓨팅 인프라를 고객에게 공급하는 업체다. 애플(Apple), 인텔(Intel), 마이크로소프트, 아마존리서치(Amazon Research), 텐센트(Tencent), 카이저퍼머넌트(Kaiser Permanente), MIT, 스탠포드대, 하버드대, 캘리포니아공대, 미 국방부 등을 고객으로 두고 있다. 더 자세한 정보는 웹사이트(www.lambdalabs.com)를 참조하면 된다.
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