Innovación en tecnología de redes
14/09/2026 | 18:03
Redacción Cadena 3
Cornelis, una empresa dedicada a crear tecnología de redes para mejorar la comunicación entre chips de inteligencia artificial, anunció el lunes que había recaudado 205 millones de dólares en una ronda de financiamiento liderada por IAG Capital Partners.
La compañía también presentó un nuevo producto llamado Active Compute Fabric, una tecnología de red diseñada para abordar el problema de que gran parte del tiempo de procesamiento de las GPU se desperdicia mientras se espera que llegue la información. Cornelis busca resolver esto con una red que permite a los chips procesar y enviar datos simultáneamente.
Fundada como una escisión de Intel en 2020, Cornelis compite con Nvidia al ofrecer una arquitectura abierta, lo que significa que sus clientes pueden utilizar una variedad de hardware de GPU y aceleradores con la tecnología de red de Cornelis. Aunque los chips de Nvidia pueden funcionar técnicamente con otras redes, están optimizados para operar con su propio software, lo que hace que sea mucho más atractivo para los clientes utilizar todo el ecosistema de GPU de Nvidia.
La empresa forma parte de una nueva ola de compañías de infraestructura de inteligencia artificial que buscan desmantelar la dominancia de Nvidia en el mercado, pieza por pieza (o chip por chip, como se podría decir).
Cornelis ya ha comenzado a enviar su producto y está trabajando en una nueva generación que se espera sea lanzada más adelante este año.
¿Qué anunció Cornelis?
La empresa anunció que recaudó 205 millones de dólares y presentó su producto Active Compute Fabric.
¿Quién lideró la ronda de financiamiento?
La ronda fue liderada por IAG Capital Partners.
¿Cuál es el objetivo de Cornelis?
Optimizar el uso de GPU y competir con Nvidia ofreciendo una arquitectura abierta.
¿Cuándo se espera el lanzamiento de la nueva generación de su producto?
Se espera que sea lanzada más adelante este año.
¿Qué problema busca resolver Cornelis con su tecnología?
Busca reducir el tiempo de espera de las GPU mientras procesan datos.
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