Tensil YC 지원서
Tensil은(는) Summer 2019 배치에서 Industrials 회사로 Y Combinator를 거쳤습니다. 아래에는 회사의 사업 내용, 창립자, 그리고 실제 YC 양식에 맞춰 재구성한 YC 지원서가 있습니다.
- YC 배치
- Summer 2019
- 산업
- IndustrialsManufacturing and Robotics
- 팀 규모
- 2
- 상태
- Inactive
- 출시됨
- 2019
창업자
Tom AlcornFounder
Tensil의 사업 내용
Tensil automates machine learning hardware accelerator design. Our goal is to enable ML in every device. We've developed an algorithm that can design the best hardware accelerator for your machine learning model, unlocking 10x better performance per watt-dollar than GPUs and other hardware accelerators. Our technology enables our customers to create unbeatable products with Tensil custom hardware at the core.
Tensil의 YC 지원서, 재구성됨
Y Combinator 지원
Tensil, Summer 2019 기수. 공개 데이터를 기반으로 작성된 실제 지원 질문.
- Founders2
- Company7
- Progress7
- Idea4
- Equity3
- Curious2
- Batch Preference1
Company
Tensil
We turn machine learning models into custom hardware.
We build an automated system that designs custom hardware accelerators tailored for specific machine learning models. Our product generates hardware designs that deliver up to 10x better performance per watt-dollar compared to GPUs and existing accelerators. This lets companies build devices with embedded ML that are more efficient and competitive.
We live in San Francisco, CA, and remote locations. The company would be based in San Francisco after YC.
San Francisco is a hub for AI hardware and startups, giving us access to talent, partners, and investors. Remote work allows flexibility while keeping our core tied to SF.
전체 지원서에서 21개의 추가 답변
Founders, Progress, Idea, Equity, Curious, Batch Preference는 전체 버전에 있습니다. 무료 계정을 만들어 YC Insights에서 모든 YC 배치 옆에 열어보세요.
자주 묻는 질문
Tensil의 실제 YC 지원서인가요?
아닙니다. Y Combinator는 제출된 지원서를 비공개로 유지합니다. 이것은 재구성된 것입니다. 실제 YC 양식 질문에 Tensil의 공개 데이터(출시 노트, 창업자 배경, 제품 설명)를 기반으로 답변했습니다. Tensil과 같은 회사가 YC에 어떻게 자신을 소개하는지 보여주며, 그들이 제출한 텍스트는 아닙니다.
Tensil은(는) 어떤 YC 배치에 있었나요?
Tensil은(는) Y Combinator Summer 2019 배치에 참여했습니다.
Tensil은(는) 누가 설립했나요?
Tensil은(는) Tom Alcorn(이)가 설립했습니다.
Tensil은(는) 무엇을 하나요?
We turn machine learning models into custom hardware.
전체 재구성된 지원서를 어떻게 읽나요?
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