Nvidia adquire startup de gerenciamento de carga de trabalho de IA Run:ai por $ 700 milhões, dizem fontes

By
-

A Nvidia está adquirindo a Run:ai, uma empresa sediada em Tel Aviv que torna mais fácil para desenvolvedores e equipes de operações gerenciar e otimizar sua infraestrutura de hardware de IA. Os termos do negócio não estão sendo divulgados publicamente, mas duas fontes próximas ao assunto disseram ao TechCrunch que o preço foi de $ 700 milhões.

CTech relatou mais cedo esta manhã que as empresas estavam em "negociações avançadas" que poderiam ver a Nvidia pagar mais de $ 1 bilhão pela Run:ai. Evidentemente, as negociações foram concluídas sem problemas, exceto por uma possível alteração de preço.

A Nvidia diz que continuará a oferecer os produtos da Run:ai "sob o mesmo modelo de negócios" e investirá no roadmap de produtos da Run:ai como parte da plataforma Nvidia DGX Cloud AI, que proporciona aos clientes empresariais acesso à infraestrutura de computação e software que podem usar para treinar modelos para IA generativa e outras formas de IA. Os clientes dos servidores Nvidia DGX e da estação de trabalho DGX Cloud também terão acesso às capacidades da Run:ai para suas cargas de trabalho de IA, especialmente para implantações de IA generativa em várias localidades de data center.

"A Run:ai tem sido uma colaboradora próxima da Nvidia desde 2020 e compartilhamos a paixão de ajudar nossos clientes a tirar o máximo proveito de sua infraestrutura", disse Omri Geller, CEO da Run:ai, em comunicado. "Estamos entusiasmados em nos juntar à Nvidia e ansiosos para continuar nossa jornada juntos."

Geller co-fundou a Run:ai com Ronen Dar há vários anos depois que os dois estudaram juntos na Universidade de Tel Aviv sob a orientação do professor Meir Feder, terceiro co-fundador da Run:ai. Geller, Dar e Feder buscaram construir uma plataforma que poderia "quebrar" os modelos de IA em fragmentos que são executados em paralelo em hardware, seja localmente, em nuvens públicas ou na borda.

Enquanto a Run:ai possui poucos concorrentes diretos, outras empresas estão aplicando o conceito de alocação de hardware dinâmico para cargas de trabalho de IA. Por exemplo, o Grid.ai oferece software que permite aos cientistas de dados treinar modelos de IA em GPUs, processadores e mais em paralelo.

Mas relativamente no início de sua vida, a Run:ai conseguiu estabelecer uma grande base de clientes de empresas Fortune 500, o que, por sua vez, atraiu investimentos de VC. Antes da aquisição, a Run:ai havia levantado $ 118 milhões em capital de investidores como Insight Partners, Tiger Global, S Capital e TLV Partners.

No post do blog, Alexis Bjorlin, vice-presidente do DGX Cloud da Nvidia, observou que as implantações de IA dos clientes estão se tornando cada vez mais complexas e que há um desejo crescente entre as empresas de fazer uso mais eficiente de suas fontes de computação de IA.

Uma pesquisa recente de organizações que adotam IA da ClearML, empresa de gerenciamento de modelos de aprendizado de máquina, descobriu que o maior desafio em escalar IA até 2024 até agora foram as limitações de computação em termos de disponibilidade e custo, seguidas por questões de infraestrutura.

"Gerenciar e orquestrar IA generativa, sistemas de recomendação, mecanismos de busca e outras cargas de trabalho requer agendamento sofisticado para otimizar o desempenho no nível do sistema e na infraestrutura subjacente", disse Bjorlin. "A plataforma de computação acelerada da Nvidia e a plataforma da Run:ai continuarão a suportar um amplo ecossistema de soluções de terceiros, dando aos clientes escolha e flexibilidade. Juntamente com a Run:ai, a Nvidia permitirá que os clientes tenham um único tecido que acesse soluções de GPU em qualquer lugar."

A Run:ai é uma das maiores aquisições da Nvidia desde a compra da Mellanox por $ 6,9 bilhões em março de 2019.