Netris raises $15M Series A from a16z to help AI neoclouds go live faster
O boom da IA tem incentivado todo mundo a abrir um negócio de data center. Mas montar um data center não é fácil.
Mesmo que você resolva o problema de garantir o fornecimento de GPUs, switches de rede e armazenamento, ainda é preciso configurar tudo, colocar em funcionamento e ser capaz de atender às diversas necessidades dos clientes. Deixar um data center pronto para fornecer serviços de computação em nuvem, especificamente para serviços de inferência e treinamento de IA, pode levar meses de trabalho. E quanto mais tempo você demora para chegar ao mercado, maior é o custo de manter todas essas preciosas GPUs ociosas.
A Netris, startup de automação de rede, afirma que pode fazer esse problema desaparecer para as neoclouds. A empresa fornece um software que roda em switches de rede e também oferece uma plataforma que se conecta aos switches para ajudar os operadores de neoclouds a reduzir o tempo necessário para entrar em operação, automatizando a instalação, a configuração e as operações. A plataforma também oferece abstração de rede, de modo que as configurações de hardware possam ser alteradas conforme necessário, e isola servidores e recursos na camada de hardware para que as neoclouds possam atender a vários clientes (multilocação).
Se isso soa como uma solução para um problema óbvio, você não está errado. Até recentemente, os data centers eram, em grande parte, domínio de grandes operadoras de infraestrutura, como Equinix, NTT, Digital Realty, Oracle, Microsoft, AWS ou Google. Essas empresas praticamente resolveram por conta própria a instalação, a configuração e a multilocação de redes, contratando equipes de engenheiros ou desenvolvendo a automação internamente. Pequenas empresas de neocloud raramente têm esses recursos à disposição.
“Como operadora de um cluster de GPUs, você precisa fazer alterações de configuração em cada link, todos os dias. Nos data centers tradicionais, eles usavam algo chamado SDN [rede definida por software] para fazer isso, mas o SDN está se mostrando insuficiente, porque é uma tecnologia de software”, disse o CEO da Netris, Alex Saroyan, ao TechCrunch. “Para IA, o software não é suficiente, porque o volume de tráfego é tão alto que tudo precisa ser acelerado por hardware. Portanto, é preciso algo como o SDN, mas totalmente acelerado por hardware. É isso que fazemos, e é o que vêm fazendo há oito anos.”
Saroyan disse que a plataforma da Netris é independente de fornecedores, compatível com equipamentos de rede e padrões usados em data centers, tanto para servidores da Nvidia quanto da AMD.
A proposta da startup conquistou muitos adeptos, entre os quais a Nvidia. Há dois anos, a gigante fabricante de chips ficou tão impressionada com uma demonstração da tecnologia da Netris que recomendou a empresa a vários clientes. Hoje, a Netris está em operação em mais de 35 clusters de GPUs ao redor do mundo (cerca de um milhão de GPUs no total), operados por empresas como Lightning AI, Foxconn, Visionbay, Hewlett Packard Enterprise, TensorWave, Telus e outras.
Para aproveitar esse impulso, a Netris acaba de levantar US$ 15 milhões em uma rodada da Série A com a Andreessen Horowitz, segundo informações exclusivas do TechCrunch.
É importante destacar que não há IA em ação aqui. Saroyan disse que a empresa usa apenas algoritmos que havia desenvolvido anteriormente para executar e configurar automações e operações.
“Começamos muito antes da IA. Compreendemos o desafio desde o início e começamos a desenvolver esse algoritmo logo no começo. A IA não é determinística, certo? Às vezes, ela gosta de agir por conta própria. É boa para trabalhos criativos, mas, para alterar milhares de configurações de switches, não é preciso ser criativo. É preciso ser muito persistente e repetitivo.”
Guido Appenzeller, sócio da a16z, vai integrar o conselho da empresa. Olhando para o futuro, a Netris pretende usar o financiamento para contratar mais engenheiros e equipe de vendas, ampliar o suporte a mais fornecedores de hardware e implementar mais funcionalidades em seu algoritmo.
