反手就是開源！英偉達豪擲7億美元收購專攻GPU初創Run:ai
就在剛剛，英偉達正式完成了對以色列AI初創Run:ai的收購。
對于AI基礎設施來說，Run:ai的軟件至關重要——
通過動態調度、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者都可以訪問并利用這些源代碼，來優化搭載諸如AMD、Intel等硬件的系統。
但具體的時間表和細節暫未披露。
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盡管雙方都未確認交易金額，但據報道，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注，但過程中遇到了監管障礙。歐盟和美國司法部分別展開了調查，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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他們在研究中發現了行業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有的基礎設施所能提供的閾值。
為此，他們決定尋找解決方案，并共同創辦了Run:ai。
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自2018年成立以來，Run:ai就一直專注于GPU調度技術，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、邊緣計算和本地數據中心，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、搜索引擎等工作負載，需要復雜的調度來優化系統和底層硬件的性能。」
Run:ai正是解決這一需求的關鍵。
它基于Kubernetes構建的開放平臺，可在本地、云端或混合環境中幫助客戶優化計算基礎設施，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、資源分配及資源監控功能
- GPU資源的動態分配和共享，支持部分GPU到多GPU、跨集群節點的高效利用
Run:ai的開源承諾
英偉達作為AI硬件領域的巨頭，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閉環。
許多網友都認為，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的創始人Omri Geller和Ronen Dar表示，這種情況不會發生。
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：「作為英偉達的一部分，我們將繼續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。我們將繼續加強合作伙伴關系，并與整個生態系統共同努力，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
