贾浩楠 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
离2025年只剩十几个小时，黄仁勋拿出50亿真金白银给全球发红包了！
他刚花7亿好意思金（51亿RMB）收购了一家初创公司，非常作念GPU管制器具的。
况且坐窝就文书：开源扫数平台和时候，买了英伟达GPU就能免用度。
不愧老黄，花“小钱”办大事。
英伟达新收购
英伟达刚刚完成收购的这家公司，名字叫Run:ai，2018年诞生，投资东谈主包括著明的老虎基金、Insight Partners、红杉老本等等。
创业7年时期，Run:ai作念的居品一起围绕一件事——怎样用GPU，虽然不是个东谈主PC，而是围绕AI、工业领域的磨砺谋略任务，包括研发、管制、配置等等一系列器具。
简便来说，Run:ai有一整套基于Kubernetes（谷歌的开源容器编排引擎）的敞开平台，提供GPU管制器具。
关于开导者来说，ai Dev提供从见解到部署的进程开导器具。比如提供多样集成开导环境的器具、内置W&B、Comet.ml、MLflow等等器具跟踪磨砺收尾、提供磨砺数据集的管制器具…
扫数这些功能，都备以最直不雅最“傻瓜”式的时势，了了呈当今操作面板，所见即所得：
另外，ai Dev还复古自动化散布式磨砺，一个号召行就不错将磨砺负载延迟到多个 GPU 节点…
其他的居品还包括ai Control Plane，亦然可视化的面板，用来管制用户土产货的GPU法式、在不同任务间一键分拨算力资源、记载GPU的能耗成本等等功能：
虽然，Run:ai还提供了AI 责任负载调整才能，用户只用确立优先级和各项任务的配额，系统会自动优化资源分拨。
现时Run:ai 的科罚决议还是与NVIDIA DGX、NVIDIA DGX SuperPOD、NVIDIA Base Command、NGC containers和NVIDIA AI Enterprise软件等等居品集成。
总的来看，英伟达花7亿好意思金买的Run:ai，本色便是一个GPU的“数据居品司理”：提供业务看板、GPU权限分拨、任务分拨…等等直不雅可视化操作器具。
在收购同期，英伟达还文书开源Run:ai的扫数平台时候。
Run:ai的用户，包括全球打印机巨头斑马时候、用端到端时候一鸣惊东谈主的自动驾驶公司Wayve、伦敦医学影像与东谈主工智能中心等等。
举个简便的例子，Wayve通过Run:ai提供的器具，将原先不及25%的GPU集群效果，升迁到80%以上。
关于有浑厚研发实力和AI积聚的大公司来说，AG真人百家乐这么的里面器具自研不是问题，但关于中小领域、非AI行业的用户来说，Run:ai这一套不深重的时候，却很要道。
英伟达收购Run:ai，公正有什么？
回念念一下2018年时，深度学习时候才刚刚在落地诈欺方面崭露头角。当时的英伟达市值唯有1000多亿好意思元，主要居品照旧20系列显卡，AI谋略硬件亦然基于RTX游戏显卡改的。
但便是在2018年，老黄第一次公开提议传统GPU还是到达极限，英伟达今后要策略转向：“再行发明图形处理器用于AI”，安妥赶快增长的AI磨砺、研发需求。
当今看来，老黄在2018年作念出了一项重塑AI、科技，以致千行百业的裂缝决策。
带着英伟达蹂躏3万亿好意思元市值，也让时候没那么深重，但眼神非常的Run:ai水长船高。
但问题是，老黄收购之后就坐窝搞开源，有必要吗？
径直和Run:ai趋附，赚企业的钱不是更好？
是以说黄仁勋是花小钱办大事呢~
当今的情况是，中枢的GPU架构、性能自己，能威逼到英伟达的其实并未几。现时英伟达为止着高端芯片市集80%的份额，确实100%的AI谋略份额。
但老黄一直在寻求构建居品+生态的立体上风。
比如在 2019 年斥资 69 亿好意思元收购了高性能谋略公司 Mellanox，还收购了用于旯旮 AI 责任负载的 OmniML、用于数据存储和管制的 SwiftStack 以及用于块存储的 Excelero。
另外英伟达还在硬件、软件、数据中心管制平台、机器东谈主时候、安全分析和挪动材干等方面进行了大批投资。
最广为东谈主知的案例，应该便是昔日试图以 400 亿好意思元收购英国芯片谋略公司 Arm，但因为反把持原因断绝。
老黄一直在作念的，便是AI行业的垂直整合，从芯片到器具再到软件诈欺，打造一个能昂然任何AI用户的一站式商店。
买英伟达GPU，当今径直送“开箱器具”。
让AI创业公司更纠搭伙源在主要业务，同期也给千行百业亟需被AI重塑的玩家扫除门槛。
挪动互联网期间，苹果用这套交代登顶封神。
AI期间AG视讯百家乐，英伟达径直Control C+V。
