NVIDIA hat angekündigt, Run:ai zu übernehmen, einen israelischen Anbieter von Software zur Workload-Verwaltung und Orchestrierung, der auf Kubernetes basiert (Pressemitteilung). Die finanziellen Konditionen der Übernahme wurden nicht offengelegt.
Kubernetes ist ein Open-Source-System zur Automatisierung der Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung von containerisierten Anwendungen. Das heißt, es hilft dabei, Anwendungen, die in Containern laufen – isolierte Umgebungen, die alle notwendigen Komponenten einer Software enthalten – effizient zu verwalten. Kubernetes organisiert Container, die auf einer Gruppe von Hosts laufen, und arbeitet mit Clustern, was mehrere Server umfasst. Dies ermöglicht es, dass Anwendungen flexibel, verfügbar und skalierbar bleiben.
Run:ai soll selbstständig bleiben
Run:ai ist spezialisiert auf die Verwaltung von Arbeitslasten für künstliche Intelligenz auf Grafikprozessoren und behauptet, dass seine Software die Effizienz so steigern kann, dass zehnmal mehr Arbeitslasten auf derselben Infrastruktur ausgeführt werden können. Die Plattform von Run:ai, unterstützt alle gängigen Kubernetes-Varianten und ist mit verschiedenen Drittanbieter-KI-Tools und -Frameworks kompatibel. Sie wird von großen Unternehmen in verschiedenen Branchen genutzt, um GPU-Cluster in Rechenzentren zu verwalten. Seit 2020 arbeitet Run:ai eng mit NVIDIA zusammen, um Kunden dabei zu unterstützen, ihre Infrastruktur bestmöglich zu nutzen.
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NVIDIA plant, die Produkte von Run:ai vorerst unter dem bestehenden Geschäftsmodell weiter anzubieten und weiterhin in die Produktentwicklung von Run:ai zu investieren, die in die NVIDIA DGX Cloud integriert wird. Kunden von NVIDIA DGX und DGX Cloud werden Zugang zu den Fähigkeiten von Run:ai für ihre KI-Workloads erhalten, insbesondere für den Einsatz großer Sprachmodelle. Die Kombination der beschleunigten Computing-Plattform von NVIDIA und Run:ai wird ein breites Ökosystem von Drittanbieterlösungen unterstützen und Kunden mehr Wahlmöglichkeiten und Flexibilität bieten.
Run:ai hat bislang 118 Millionen Dollar an Risikokapital von Investoren wie TLV Partners, Insight Partners, S Capital und Tiger Global Management erhalten.
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