反手就是開源！英偉達豪擲7億美元收購專攻GPU初創(chuàng)Run:ai
就在剛剛，英偉達正式完成了對以色列AI初創(chuàng)Run:ai的收購。
對于AI基礎(chǔ)設(shè)施來說，Run:ai的軟件至關(guān)重要——
通過動態(tài)調(diào)度、GPU池化、GPU分片等功能，硬件資源的使用效率可以得到大幅提升，甚至可以實現(xiàn)10倍的工作負載。
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不僅如此，隨后Run:ai還計劃將他們的軟件開源。
這意味著所有平臺的開發(fā)者都可以訪問并利用這些源代碼，來優(yōu)化搭載諸如AMD、Intel等硬件的系統(tǒng)。
但具體的時間表和細節(jié)暫未披露。
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盡管雙方都未確認交易金額，但據(jù)報道，英偉達為收購Run:ai支付了約7億美元。
這一交易自4月宣布以來就備受關(guān)注，但過程中遇到了監(jiān)管障礙。歐盟和美國司法部分別展開了調(diào)查，以評估英偉達的收購是否會形成壟斷以損害競爭。最終，歐盟于12月批準了該交易。
完成收購不久，英偉達的股價便迎來了一小波上漲。
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英偉達的密切合作伙伴
Run:ai創(chuàng)始人Omri Geller和Ronen Dar在特拉維夫大學相識，并分別在Meir Feder教授的指導下攻讀碩士和博士學位。
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他們在研究中發(fā)現(xiàn)了行業(yè)中一個顯而易見的趨勢：機器學習和深度學習對算力的巨大需求通常超過了現(xiàn)有的基礎(chǔ)設(shè)施所能提供的閾值。
為此，他們決定尋找解決方案，并共同創(chuàng)辦了Run:ai。
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自2018年成立以來，Run:ai就一直專注于GPU調(diào)度技術(shù)，并致力于打造一個能將AI模型拆分并行運行的平臺，無論硬件位于本地、云端還是邊緣。
2020年，Run:ai推出了首款產(chǎn)品；同年，成為了英偉達的緊密合作伙伴。
而這一時間，正好與英偉達開始涉足AI領(lǐng)域（如深度學習超級采樣DLSS）相吻合。
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如今，AI部署的復雜性日益增加，工作負載分布在云、邊緣計算和本地數(shù)據(jù)中心，需要更高效的管理方式。
對此，Nvidia DGX云副總裁Alexis Bjorlin表示：「管理生成式AI、推薦系統(tǒng)、搜索引擎等工作負載，需要復雜的調(diào)度來優(yōu)化系統(tǒng)和底層硬件的性能。」
Run:ai正是解決這一需求的關(guān)鍵。
它基于Kubernetes構(gòu)建的開放平臺，可在本地、云端或混合環(huán)境中幫助客戶優(yōu)化計算基礎(chǔ)設(shè)施，支持多種Kubernetes變體，并無縫集成第三方AI工具和框架。
其平臺提供：
- 管理共享計算資源的集中式界面，便于更快訪問復雜的AI任務
- 用戶管理、資源分配及資源監(jiān)控功能
- GPU資源的動態(tài)分配和共享，支持部分GPU到多GPU、跨集群節(jié)點的高效利用
Run:ai的開源承諾
英偉達作為AI硬件領(lǐng)域的巨頭，同時也一直在強化軟件布局。
例如曾于2007年推出的封閉源CUDA軟件如今依然獨步江湖，讓AMD的ROCm等開源對手望塵莫及。
這次收購Run:ai，英偉達更是將進一步整合硬件與軟件，打造一個更加完整的生態(tài)閉環(huán)。
許多網(wǎng)友都認為，這次收購將會進一步增強英偉達的壟斷地位。
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對此，Run:ai的創(chuàng)始人Omri Geller和Ronen Dar表示，這種情況不會發(fā)生。
正如開篇提到的，Run:ai將會開源自家的軟件，作為英偉達競爭對手的AMD、Intel等硬件廠商也都能適配。
他們在聲明中強調(diào)：「作為英偉達的一部分，我們將繼續(xù)秉持我們的開放平臺理念，賦能AI團隊，讓他們自由選擇最適合自己需求的工具、平臺和框架。我們將繼續(xù)加強合作伙伴關(guān)系，并與整個生態(tài)系統(tǒng)共同努力，提供多種AI解決方案和平臺選擇。」
無論如何，英偉達此舉無疑是AI領(lǐng)域的一步大棋。對AMD和Intel而言，原本就大的競爭壓力又將倍增。
參考資料：
https://www.run.ai/blog/run-ai-joins-nvidia
