勤思科技获数千万元天使轮融资，进一步拓展海事、航道运营综合智能平台发展
06-17
据投资界（ID：pedaily）2月28日消息，“未来时速”近期完成了数百万美元天使轮融资 本轮融资由耀图资本独家投资。
融资资金将用于产品研发、用户体验提升和云平台建设。
Future Speed成立于2007年，其产品Xorbits是一个分布式数据科学计算框架，旨在加速Python生态系统中大规模数据的处理。
团队主要来自阿里巴巴、华为、微软等公司，在大数据和Python领域拥有丰富的经验。
创始人·秦续业毕业于上海交通大学。
长期在阿里云负责Python数据和AI领域，主导并开源了Mars开源项目。
Python作为一种简单易用的编程语言，开发效率很高。
它还拥有Pandas、Numpy等丰富的第三方库来帮助简化操作。
它是大数据和人工智能领域的标准语言之一。
但在金融定量分析、生物基因测序、地理空间多维分析等实际应用中，Python在单机上运行第三方库时可能会面临运行效率低、内存不足等诸多挑战。
对此，Xorbits利用多核、异构、分布式等技术加速现有代码的执行，提高程序运行效率，可覆盖科学计算、数据科学和机器学习等维度。
同时，Xorbits 还兼容现有的 Python 数据科学库，例如 Pandas 和 Numpy。
用户无需学习新接口即可完成代码迁移，并获得并行加速效果。
为了实现加速功能，Xorbits采用了分而治之的并行计算方法。
具体来说，当用户调用Xorbits函数时，Xorbits客户端会构建相应的计算图并提交给服务器。
计算图会在服务器上被处理成多个小的执行单元，然后调度器将任务分发给worker执行。
处理。
现有的大数据或并行计算框架的调度方法普遍比较广泛。
为了避免计算能力的浪费，Xorbits是一个细粒度的调度引擎，可以让任务分割和调度更加精准。
例如，默认使用深度优先策略，尽早释放中间结果，减少计算使用的峰值内存。
目的是使用最优解。
调度。
此外，Xorbits 还执行计算图的动态列裁剪、图融合以及对迭代平铺的支持等优化工作。
与Dask、Modin等国外计算框架相比，Xorbits在执行模式上也有自己的特点。
计算框架的执行模式主要分为两类：立即执行和延迟执行。
立即执行 框架调用时可以立即计算，方便用户操作，但也压缩了性能优化的空间；延迟执行是指程序构建完成后，用户需要在某些节点手动调用函数来触发执行，提高了使用门槛。
。
Xorbit采用特殊的延迟执行方式，可以推断用户的需求并自动提交任务执行，最大限度地减少用户操作，以平衡计算框架的性能和易用性。
基于上述设计，在比例因子（约 GB 数据集）和比例因子（约 1TB 数据集）的基准测试中，Xorbits 的运行速度比同类计算框架快 3-7 倍，并且具有更高的性能和 API 兼容性。
xorbits 的性能比竞争对手快约 7 倍。
在具体服务方面，Xorbits与多家云厂商合作，提供云SaaS服务。
用户可以通过更改相应的代码来加速云计算。
Xorbits将根据用户的预算和需求衡量性能和成本效益，并为用户选择合适的解决方案。
此外，由于Xorbits是一个开源平台，用户可以共同参与平台维护，帮助进一步完善平台。
目前，Xorbits开源产品已正式发布。
未来，Speed计划进一步发展其开源社区，吸引更多用户共同建设平台。
还将持续推动产品迭代，进一步简化操作。
耀图资本创始合伙人杨光表示，“数据科学和人工智能（DSML）崛起的背后是Python工程师的崛起。
Python原生生态系统将在未来基础设施中发挥越来越重要的作用。
Python数据分析、数据科学和机器学习不应该仅仅停留在一台机器上，我们乐观地认为 Xorbits 将成为推动 Python 从单机到分布式机器的关键力量。
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