Bitfusion宣布推出Bitfusion Flex Beta版，该版本旨在帮助AI软件开发人员解决集群化，共享和扩展深度学习基础架构的复杂性，以加快构建AI应用程序的学习过程。
自2015年1月开业以来，Bitfusion最近宣布由Vanedge Capital领投500万美元的A轮融资。
位于公司核心虚拟化引擎之上的Bitfusion Flex旨在通过AI应用程序生命周期优化深度学习工作流程，包括开发，培训和推理。它可以部署到任何数据中心或云中，旨在在所有主要的深度学习框架中增强GPU，现场可编程门阵列(FPGA)和其他AI计算资源的使用。
核心虚拟化技术提供了一个透明的软件层，该层将多个系统组合到一个单一的弹性计算集群中，该集群支持计算资源的共享和扩展。它旨在与现有的应用程序一起使用。
Bitfusion的联合创始人兼首席执行官Subbu Rama说：“人工智能和深度学习的前景是巨大的，但是在实践中，利用GPU，FPGA和其他计算架构来提高性能对AI开发人员来说是巨大的挑战。” 通过关注围绕AI开发和部署的独特需求，我们使公司能够更轻松地利用这些高效的架构。这加快了AI计划实现业务价值的时间。”
Rama在他的许多工作中表示，他的团队发现软件开发人员在构建AI应用程序方面经验不足。“这是早期阶段;这是一个非常新的领域。硬件人员可能知道如何在GPU上编程，而软件开发人员则可能不知道。世界各地的Google知道他们在做什么，但是90%的公司才刚刚起步。全面的专业知识水平是平均水平。我们希望每个人都能使用该平台。”
Vanedge Capital的执行合伙人Moe Kermani表示：“数据中心正在向异构计算模型转变，在该模型中，CPU将通过专用协处理器(例如GPU，FPGA等)来增强。机器学习是这一转变的主要驱动力，而Bitfusion的定位很明确，可以简化应用程序如何利用这种环境。
Moor Insights&Strategy的机器学习高级分析师Kal Freund表示：“ Bitfusion看到了提供机会来管理机器学习开发过程的工具，同时又将高实用性从工作所需的GPU机架中挤出来了。据我所知，Bitfusion是第一个解决这一增长需求的人。”