Nvidia abrirá código-fonte Run:ai após finalmente fechar sua aquisição

A aquisição enfrentou alguns obstáculos depois que a Comissão da UE indicou em outubro que a Nvidia precisaria obter aprovações e autorização antitruste para a transação devido às preocupações levantadas de que a transação proposta prejudicaria a concorrência nos setores em que as duas empresas operam.

Após uma análise rigorosa, a UE disse que aprovou a proposta de aquisição da startup israelense, dizendo que a transação não levantaria preocupações de concorrência no EEE.

De acordo com a Reuters , a investigação da UE sobre o acordo concentrou-se em atividades que poderiam fortalecer o controle da Nvidia sobre as GPUs, chips procurados que poderiam dividir e processar tarefas de computador, mas acabou concluindo que o acordo não levantaria tais preocupações no EEE.

O Departamento de Justiça também investigou a Nvidia sobre a transação por motivos antitruste.

Agora, depois de finalmente fechar o acordo, um porta-voz da Nvidia disse apenas em comunicado: “Estamos muito satisfeitos em receber a equipe Run:ai na Nvidia”.

No entanto, os fundadores do Run:ai, Omri Geller e Ronen Dar, indicaram em um comunicado que o código aberto do software ajudará a comunidade a construir uma IA melhor e mais rápida.

“Embora o Run:ai atualmente suporte apenas GPUs Nvidia, o código aberto do software permitirá estender sua disponibilidade a todo o ecossistema de IA.”

Geller e Dar.

Os fundadores da startup israelense também acrescentaram que isso continuará a ajudar seus clientes a obter o máximo de sua infraestrutura de IA e a oferecer ao ecossistema máxima flexibilidade, eficiência e utilização para sistemas GPU, sempre que estiverem.

A transação Nvidia – Run:ai para ajudar os clientes a orquestrar sua infraestrutura de IA

Os dois fundadores também revelaram que continuarão a fortalecer as suas parcerias e a trabalhar em conjunto com o ecossistema para oferecer aos clientes diversas soluções de IA e opções de plataforma.

“Fiéis à nossa filosofia de plataforma aberta, como parte da Nvidia, continuaremos capacitando as equipes de IA com a liberdade de escolher as ferramentas, plataformas e estruturas que melhor atendem às suas necessidades”, disseram Geller e Dar.

A startup sediada em Israel revelou que o seu objetivo quando começou em 2018 era ser uma força motriz na revolução da IA ​​e capacitar as organizações para desbloquearem todo o potencial da sua infraestrutura de IA.

De acordo com a VB , a empresa ajuda seus clientes a orquestrar sua infraestrutura de IA, aumentar a eficiência e a utilização, bem como aumentar a produtividade de suas equipes.

“Estamos entusiasmados em aproveitar esse impulso, agora como parte da Nvidia. A IA e a computação acelerada estão transformando o mundo em um ritmo sem dent e acreditamos que isso é apenas o começo”, disseram os fundadores da Run:ai.

“As GPUs e a infraestrutura de IA permanecerão na vanguarda na condução dessas inovações transformadoras e ingressar na Nvidia nos oferece uma oportunidade extraordinária de levar adiante uma missão conjunta de ajudar a humanidade a resolver os maiores desafios do mundo”, acrescentaram.

Embora a Nvidia venha fabricando chips gráficos há muito tempo que se tornaram úteis na execução de software de IA, a empresa agora também está enfatizando o software. A Nvidia controla cerca de 80% do mercado de processadores gráficos AI. A aquisição da Run:ai, portanto, agora está relacionada a oferecer aos seus clientes eficiência e flexibilidade para software de orquestração de GPU.

As duas empresas colaboram desde 2020 e têm clientes em comum.

A Nvidia anunciou pela primeira vez a aquisição da startup israelense em abril, em um acordo no valor de US$ 700 milhões, um preço que seria revisado pelo bloco após solicitações dos reguladores italianos sob o Regulamento de Fusões da UE (EUMR). Isso atrasou a conclusão da transação, pois ela estava sob investigação antes de ser aprovada no início deste mês.

Ao anunciar seus planos, a Nvidia disse que o acordo ajudaria os clientes a fazer uso mais eficiente de seus recursos computacionais.

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