Tendrils Compute lève 30 M$ pour repenser le processeur
La start-up britannique Tendrils Compute lève 30 millions de dollars auprès de Benchmark et d'autres pour concevoir un processeur massivement parallèle.
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giftdetect · le bon cadeau en quelques minutesTendrils Compute, start-up britannique de puces basée à Cambridge, a levé 30 millions de dollars lors d'un tour de table qui aurait été très disputé. Benchmark a mené l'opération.
La jeune pousse entend remettre en cause la domination des architectures classiques de CPU et de GPU. Selon Tendrils, des puces généralistes fondées sur son modèle de calcul, les « interaction nets » (réseaux d'interaction), pourront monter en charge sans les problèmes de coûts ni les défauts de conception hérités des processeurs actuels. Sa technologie doit permettre d'exécuter des milliers de petits processus simultanément et de traiter des charges de travail complexes.
Une conception pensée pour le parallélisme
L'entreprise décrit une rupture avec la conception séquentielle. « Au lieu de partir d'une conception séquentielle, nous bâtissons un processeur doté de milliers de cœurs fonctionnant en parallèle », explique Tendrils. Cela suppose de dépasser la mémoire partagée modifiable et les séquences d'instructions linéaires.
En parallèle, la société développe Vine, un langage open source conçu dès l'origine pour cibler une nouvelle vague d'architectures orientées parallélisme.
Investisseurs et inconnues
Outre Benchmark, le tour réunit Visionaries Clubs, le UK Sovereign AI Fund, FR8, Antimatter, Cloudberry VC, Conviction, Embassy Ventures et SV Angels. Tendrils fait partie des sociétés britanniques de semi-conducteurs, avec Olix et Fractile, que les investisseurs soutiennent actuellement.
Reste une réserve de taille : la start-up n'a publié aucun test de performance sur du matériel réel. Rien ne permet donc, pour l'instant, de comparer ses puces aux processeurs existants. Ce financement témoigne de l'appétit des investisseurs pour des alternatives aux architectures établies, sans prouver que l'approche fonctionne à grande échelle.
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