Tendrils Compute capta 30 millones de dólares para la CPU
La startup británica Tendrils Compute levanta 30 millones de dólares liderados por Benchmark para crear un procesador paralelo basado en interaction nets.
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ediviewer· lee archivos EDI como documentos
giftdetect· el regalo adecuado en minutosTendrils Compute, una startup de chips con sede en Cambridge (Reino Unido), ha levantado 30 millones de dólares en una ronda que, según se informa, fue muy disputada. Benchmark lideró la operación.
La compañía quiere desafiar el dominio de la arquitectura convencional de CPU y GPU. Tendrils sostiene que los chips de propósito general basados en su modelo de computación, llamado interaction nets, podrán escalar sin los problemas de costes ni los defectos de diseño históricos de las CPU actuales. Su tecnología permite ejecutar miles de procesos pequeños a la vez y gestionar cargas de trabajo complejas.
Un diseño pensado para el paralelismo
La empresa describe su enfoque como una ruptura con el diseño secuencial. «En lugar de partir de un diseño secuencial, estamos construyendo nuestro procesador con miles de núcleos que operan en paralelo», explicó Tendrils. Para lograrlo, dice, hay que ir más allá de la memoria compartida mutable y las secuencias lineales de instrucciones.
Al mismo tiempo, la startup trabaja en Vine, un lenguaje de código abierto diseñado desde el principio para apuntar a una nueva ola de arquitecturas que priorizan el paralelismo.
Inversores y dudas pendientes
Además de Benchmark, participan Visionaries Clubs, el UK Sovereign AI Fund, FR8, Antimatter, Cloudberry VC, Conviction, Embassy Ventures y SV Angels. Tendrils es una de varias empresas británicas de chips, junto con Olix y Fractile, que cuentan con el respaldo de los inversores.
La gran incógnita es el rendimiento: la startup aún no ha divulgado ninguna prueba de referencia en hardware, así que no hay datos públicos para comparar sus chips con los procesadores actuales. Por ahora, la ronda refleja el interés inversor por alternativas a las arquitecturas establecidas, no una prueba de que el enfoque funcione a gran escala.
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