鞭牛士报道，4月24日消息，据外电报道，英伟达Nvidia 正在收购 Run:ai，这是一家总部位于特拉维夫的公司，该公司使开发人员和运营团队能够更轻松地管理和优化其 AI 硬件基础设施，收购金额未公开。
Ctech今天早上早些时候报道称，两家公司正在进行高级谈判，英伟达可能会为 Run:ai 支付超过 10 亿美元。显然，谈判进展顺利。
一位知情人士告诉 TechCrunch，确切的价格为 7 亿美元。
Nvidia 表示，将继续“在相同的商业模式下提供 Run:ai 的产品，并投资 Run:ai 的产品路线图，作为 Nvidia DGX Cloud AI 平台的一部分，该平台使企业客户能够访问他们可以使用的计算基础设施和软件。用于训练生成型和其他形式的人工智能模型。
Nvidia 表示，Nvidia DGX 服务器和工作站以及 DGX Cloud 客户还将获得 Run:ai 的 AI 工作负载功能，特别是对于跨多个数据中心位置运行的生成式 AI 部署。
Run:ai 首席执行官 Omri Geller 在一份声明中表示：自 2020 年以来，Run:ai 一直与 Nvidia 保持密切合作，我们都热衷于帮助客户充分利用他们的基础设施。我们很高兴加入 Nvidia，并期待继续我们的旅程。
几年前，盖勒与 Ronen Dar 共同创立了 Run:ai，此前两人在特拉维夫大学一起学习，师从 Run:ai 的第三位联合创始人 Meir Feder 教授。 Geller、Dar 和 Feder 寻求构建一个平台，可以将人工智能模型“分解”成跨硬件并行运行的碎片，无论是在本地、公共云还是边缘。
虽然 Run:AI 几乎没有直接竞争对手，但其他公司正在将动态硬件分配的概念应用于人工智能工作负载。例如，Grid.ai 提供的软件允许数据科学家跨 GPU、处理器等并行训练 AI 模型。
但在其发展的相对早期，Run:AI 成功建立了财富 500 强公司的庞大客户群，这反过来又吸引了风险投资。
在收购之前，Run:ai 已从 Insight Partners、Tiger Global、S Capital 和 TLV Partners 等支持者那里筹集了 1.18 亿美元的资金。
Nvidia DGX Cloud 副总裁 Alexis Bjorlin 在一篇博文中指出，客户的 AI 部署变得越来越复杂，公司越来越希望更有效地利用其 AI 计算资源。
Clear ML最近的一项调查发现，公司在 2024 年扩展 AI 方面面临的最大挑战是计算限制（在可用性和成本方面），其次是基础设施问题。
「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，以优化系统级别和底层基础设施的性能，”他说。 “Nvidia 的加速计算平台和 Run:ai 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。 Nvidia 与 Run:ai 合作，将使客户能够拥有一个可以在任何地方访问 GPU 解决方案的单一结构。」
Run:ai 是 Nvidia 自 2019 年 3 月以 69 亿美元收购 Mellanox 以来最大的收购之一。