据消息人士称，Nvidia以7亿美元收购了人工智能工作负载管理初创公司Run:ai

美国公司英伟达正在收购总部位于特拉维夫的公司Run:ai，该公司提供帮助开发人员和运维团队更轻松管理和优化人工智能硬件基础设施的解决方案。据知情人士告诉科技媒体TechCrunch，这笔交易的价格为7亿美元。

早上Ctech报道称，这两家公司正在进行“高级谈判”，可能导致英伟达支付超过10亿美元收购Run:ai。显然，谈判进展顺利，除了可能的价格变动。

英伟达表示，将继续以相同的商业模式提供Run:ai的产品，并将投资于Run:ai的产品路线图，作为英伟达的DGX云AI平台的一部分。该平台为企业客户提供计算基础设施和软件，用于训练生成式和其他形式的人工智能模型。英伟达表示，英伟达DGX服务器、工作站和DGX云客户还将获得Run:ai的能力，特别是用于跨多个数据中心位置运行的生成式人工智能部署。

"自2020年以来，Run:ai一直是Nvidia的密切合作伙伴，我们共同热衷于帮助客户充分利用他们的基础设施，"Run:ai的CEO Omri Geller在一份声明中表示。“我们很高兴能够加入Nvidia，并期待继续共同前行的旅程。”

几年前，盖勒与罗南达尔共同创立了Run:ai，之前两人在特拉维夫大学在梅尔·费德尔教授的指导下学习。Run:ai的第三位创始人。盖勒、达尔和费德尔试图构建一个平台，可以将AI模型“分解”成片段，运行在硬件之间并行，无论是在内部部署、公共云端还是边缘端。

尽管Run:AI几乎没有直接竞争对手，但其他公司也在将动态硬件分配的概念应用到人工智能工作负载中。例如，Grid.ai提供的软件允许数据科学家在多个GPU、处理器等并行训练人工智能模型。

但在早期阶段，Run:AI 就成功建立了一大批财富500强企业的客户群，从而吸引了风险投资。在被收购之前，Run:AI 已经从 Insight Partners、Tiger Global、S Capital 和 TLV Partners 等支持者那里筹集了1.18亿美元资本。

在一篇博客文章中，英伟达的DGX云副总裁Alexis Bjorlin指出，客户的人工智能部署正变得越来越复杂，企业越来越希望更有效地利用他们的人工智能计算资源。

最近一项关于采用AI的调查显示，ClearML这家机器学习模型管理公司发现，到2024年规模化AI所面临的最大挑战是计算资源的限制，包括可用性和成本，其次是基础设施问题。

Bjorlin表示：“管理和编排生成式人工智能、推荐系统、搜索引擎和其他工作负载需要复杂的调度，以优化系统层面和基础设施的性能。Nvidia的加速计算平台和Run:ai的平台将继续支持广泛的第三方解决方案生态系统，为客户提供选择和灵活性。与Run:ai合作，Nvidia将使客户能够在任何地方访问GPU解决方案的单一平台。”

Run:ai是自2019年3月以69亿美元收购Mellanox以来英伟达公司最重要的收购之一。