Bitfusion宣布推出Bitfusion Flex测试版，旨在帮助AI软件开发人员解决集群、共享和扩展深度学习基础设施的复杂性，以加快构建AI应用的学习过程。
自2015年1月开业以来，Bitfusion最近宣布Vanedge Capital将牵头投资500万美元进行A系列融资。
Bitfusion Flex位于公司核心虚拟化引擎之上，旨在优化AI应用生命周期中的深度学习工作流，包括开发、培训和推理。它可以部署在任何数据中心或云中，旨在增强所有主要深度学习框架中对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透明的软件层，将多个系统组合成单一的弹性计算集群，支持计算资源的共享和扩展。它旨在与现有应用程序配合使用。
Bitfusion联合创始人兼首席执行官Subbu Rama表示：“人工智能和深度学习的前景是巨大的，但在实践中，通过使用GPU、FPGA等计算架构来提高性能对AI开发者来说是一个巨大的挑战。”通过关注围绕人工智能开发和部署的独特需求，我们可以让公司更容易利用这些高效的架构。这加快了人工智能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应用程序方面缺乏经验。“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，但软件开发人员可能不知道。全世界的谷歌都知道自己在做什么，但90%的公司才刚刚起步。专业知识总体水平一般。我们希望每个人都能使用这个平台。”
Vanedge Capital管理合伙人Moe Kermani表示：“数据中心正在向异构计算模式转型，其中CPU将通过专用协处理器(如GPU、FPGA等)进行增强。).机器学习是这种转变的主要驱动力，而Bitfusion定位明确，可以简化应用程序如何利用这种环境。
Moor InsightsStrategy的高级机器学习分析师Kal Freund表示：“Bitfusion看到了为管理机器学习开发过程提供机会的工具，同时从工作所需的GPU机架中挤出了高实用性。据我所知，Bitfusion是第一个解决这种日益增长的需求的人。”
