今天小編分享的科技經驗：反手就是開源，英偉達豪擲7億美元收購專攻GPU初創Run:ai，歡迎閲讀。
歷經 8 個月，斥資約 7 億美元，英偉達終于完成對 AI 初創 Run:ai 的收購，進一步完善了在 AI 領網域的布局。Run:ai 兩位創始人表示，他們将會對軟體進行開源。
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 基礎設施來説，Run:ai 的軟體至關重要——
通過動态調度、GPU 池化、GPU 分片等功能，硬體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。
不僅如此，随後 Run:ai 還計劃将他們的軟體開源。
這意味着所有平台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 等硬體的系統。
但具體的時間表和細節暫未披露。
盡管雙方都未确認交易金額，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别展開了調查，以評估英偉達的收購是否會形成壟斷以損害競争。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。
英偉達的密切合作夥伴
Run:ai 創始人 Omri Geller 和 Ronen Dar 在特拉維夫大學相識，并分别在 Meir Feder 教授的指導下攻讀碩士和博士學位。
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阈值。
為此，他們決定尋找解決方案，并共同創辦了 Run:ai。
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将 AI 模型拆分并行運行的平台，無論硬體位于本地、雲端還是邊緣。
2020 年，Run:ai 推出了首款產品；同年，成為了英偉達的緊密合作夥伴。
而這一時間，正好與英偉達開始涉足 AI 領網域（如深度學習超級采樣 DLSS）相吻合。
如今，AI 部署的復雜性日益增加，工作負載分布在雲、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 雲副總裁 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體的性能。」
Run:ai 正是解決這一需求的關鍵。
它基于 Kubernetes 構建的開放平台，可在本地、雲端或混合環境中幫助客户優化計算基礎設施，支持多種 Kubernetes 變體，并無縫集成第三方 AI 工具和框架。
其平台提供：
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
用户管理、資源分配及資源監控功能
GPU 資源的動态分配和共享，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 硬體領網域的巨頭，同時也一直在強化軟體布局。
例如曾于 2007 年推出的封閉源 CUDA 軟體如今依然獨步江湖，讓 AMD 的 ROCm 等開源對手望塵莫及。
這次收購 Run:ai，英偉達更是将進一步整合硬體與軟體，打造一個更加完整的生态閉環。
許多網友都認為，這次收購将會進一步增強英偉達的壟斷地位。
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 将會開源自家的軟體，作為英偉達競争對手的 AMD、Intel 等硬體廠商也都能适配。
他們在聲明中強調：「作為英偉達的一部分，我們将繼續秉持我們的開放平台理念，賦能 AI 團隊，讓他們自由選擇最适合自己需求的工具、平台和框架。我們将繼續加強合作夥伴關系，并與整個生态系統共同努力，提供多種 AI 解決方案和平台選擇。」
無論如何，英偉達此舉無疑是 AI 領網域的一步大棋。對 AMD 和 Intel 而言，原本就大的競争壓力又将倍增。
