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据 Calcalist 获悉，Nvidia 将在未来几天以约 7 亿美元的价格收购人工智能基础设施编排和管理平台 Run:ai。Calcalist上个月首次透露了两家公司之间的谈判情况。两家公司没有回应 Calcalist 的置评请求。

对 Run:ai 的收购将成为 Nvidia 自 2019 年 3 月以 69 亿美元收购 Mellanox 以来在以色列最大的一笔收购。

Nvidia 在以色列拥有超过 30,000 名员工，其中约 10% 的员工在以色列，Run:ai 的员工将加入当地的研发中心。

Run:ai 于 2022 年 3 月在由 Tiger Global Management 和 Insight Partners 领投的 C 轮融资中筹集了 7500 万美元，后者也领投了上一轮 B 轮融资。此轮融资还包括其他现有投资者 TLV Partners 和 S Capital VC 的参与，使迄今为止筹集的资金总额达到 1.18 亿美元。

Run:ai 由 Omri Geller（首席执行官）和 Ronen Dar 博士（首席技术官）于 2018 年创立。两人在特拉维夫大学电气工程学院学习期间相识。Dar曾是贝尔实验室的研究员和Anobit Technologies的算法工程师，后来在苹果收购公司后加入苹果。在创立 Run:ai 之前，Geller曾在总理办公室技术部门工作。

Run:ai 开发了一个编排和虚拟化软件层，以满足在 GPU 和类似芯片组上运行的人工智能工作负载的独特需求。Run:ai 的基于 Kubernetes 的 AI 云容器平台通过自动分配必要的计算能力（从部分 GPU 到多个 GPU，再到多个 GPU 节点），有效地池化和共享 GPU。

据了解，Run:ai 的基于 Kubernetes 的 AI 云容器平台通过有效地池化和共享 GPU 资源来工作，自动为每个工作负载分配必要的计算量，这些计算量可以小至 GPU 的一小部分，大至多个集群GPU 数量。

该公司为深度学习工作负载构建了一个虚拟化层，可以比其他方式更快地在 GPU 上训练人工智能模型，同时使用更少的资源。深度学习是人工智能的一个子集，它试图大致模仿人脑的工作原理，从而实现图像识别、自动驾驶、智能助手等技术。

Run:ai 表示，它是世界上第一家也是唯一一家将操作系统级虚拟化概念与基于 GPU 的人工智能工作负载相结合的公司。该公司表示，其灵感来自传统虚拟化，传统虚拟化为中央处理单元带来了更好的管理，在 20 世纪 90 年代彻底改变了计算行业。其人工智能虚拟化基础设施的工作原理类似于汇集大型 GPU 集群的资源，以便它们可以在多个人工智能工作负载之间更有效地共享。

“我们为人工智能硬件所做的工作就像VMware和虚拟化为传统计算所做的那样，”两年前该公司结束B轮融资时Dar说道。

Run:ai 还提供了一个计算抽象层，利用基于图的并行计算算法来分析深度学习模型并将其分解为更小的组件。然后它可以并行训练每个不同的部分，从而减少完成整个训练过程所需的时间。该抽象层还有助于克服 GPU 随机存取存储器的限制，这意味着可以使用更少的资源来训练更大、更复杂的模型。

尽管 Nvidia 以其强大的 GPU 闻名，但它也是人工智能开发行业的关键参与者，其Nvidia AI Enterprise平台为开发人员提供了一套全面的工具，帮助他们开始构建自己的模型，或微调和定制现有的大型模型。语言模型。

Nvidia 有兴趣收购 Run:ai 的消息传出的同一天，这家人工智能基础设施初创公司透露其软件已获得 Nvidia DGX SuperPOD 认证。该公告证明 Run:ai 的先进工作负载管理软件将在 Nvidia 强大的 AI 超级计算平台上高效运行，帮助客户适应最大的生成式 AI 模型。

如果 Nvidia 和 Run:ai 之间的交易继续进行，这将是该芯片制造商自 2019 年 3 月以来首次收购以色列公司，当时该公司斥资 69 亿美元收购了网络初创公司 Mellanox。

2022 年底 ChatGPT 的首次亮相引发了人们对人工智能的兴趣激增，帮助 Nvidia 成为世界上最富有的公司之一。人工智能引发的反弹使得英伟达的总市值在短短九个月内从不足 1 万亿美元上升至超过 2 万亿美元，超越亚马逊公司和谷歌有限责任公司的母公司 Alphabet Inc.，成为继苹果公司之后的全球第三大最有价值公司公司和微软公司

据信英伟达控制着高端人工智能芯片和加速器80%以上的市场。

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