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4月25日消息，全球领先的图形处理器（GPU）制造商Nvidia宣布，已经完成了对Run:ai的收购。Run:ai是一家专注于开发GPU集群性能优化软件的初创公司，总部位于特拉维夫。尽管交易的具体条款没有公开，但据TechCrunch报道，此次交易对Run:ai的估值约为7亿美元，是该公司在收购前筹集资金的六倍。
Run:ai，全称Runai Labs Ltd，提供的软件能够显著提升配备图形处理单元的服务器集群的运行效率。该公司声称，使用其技术支持的GPU环境能够运行的AI工作负载是传统方式的10倍。Run:ai通过解决影响GPU服务器的几个常见性能瓶颈问题，显著提高了人工智能的性能。
Run:ai解决的核心问题之一是AI模型训练时多显卡使用导致的性能问题。在多GPU训练神经网络时，开发人员需要将神经网络分割成多个软件片段，并在不同的GPU上并行训练。这些片段在训练过程中需要频繁交换数据，而Run:ai的软件确保了所有AI片段能够同时在线，消除了数据交换过程中的不必要延迟。
此外，Run:ai的软件还避免了内存冲突问题，这是当两个AI工作负载尝试同时使用GPU内存的同一部分时可能发生的情况。GPU虽然会自动解决这类错误，但这个过程会消耗时间，影响AI训练的效率。Run:ai通过优化资源分配，确保每个AI模型都能获得足够的硬件资源，从而避免了这种瓶颈。
Nvidia DGX云部门副总裁兼总经理Alexis Bjorlin在一篇博客文章中提到，Run:ai在Kubernetes上构建了一个开放平台，这是现代AI和云基础设施的编排层。该平台支持所有流行的Kubernetes变体，并与第三方AI工具和框架集成。
Nvidia计划在其产品线中集成Run:ai的软件，包括Nvidia Enterprise和DGX系列AI优化设备。Run:ai也将在DGX Cloud上提供，这是一个允许公司访问主要公共云中Nvidia AI设备的服务。
Bjorlin表示，Nvidia将继续保持Run:ai工具的当前定价模式，并在未来发布软件的产品增强功能，特别关注优化DGX云环境的功能。客户可以期待从更好的GPU利用率、改进的GPU基础设施管理以及开放架构带来的更大灵活性中受益。
此次收购标志着Nvidia在AI领域的进一步扩张，预计将加速公司在数据中心GPU性能优化方面的技术创新。通过Run:ai的技术，Nvidia有望为全球AI社区提供更高效的解决方案，推动AI应用的发展。
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