Jensen Huang, cofundador y director ejecutivo de Nvidia Corp acaba de sorprender con una importante decisión. El gigante de los chips gráficos Nvidia completó oficialmente su adquisición de Run:AI ayer, lunes, desembolsando 700 millones de dólares por un software que permite a los clientes aprovechar y optimizar las GPU en la nube.
Pero si bien Nvidia había anunciado sus planes de comprar esta firma de origen israelí en abril, agregó un giro sorpresa el lunes, al afirmar que hará que el software de Run:AI sea de código abierto.
Por ahora, Nvidia ofreció poca información sobre su decisión de abrir el código de su adquisición, pero en el medio de comunicación VentureBeat ha analizado el tema y piensa que una causa de esto es que la medida probablemente tenía como objetivo aliviar las preocupaciones regulatorias.
Imitando a Microsoft para evitar problemas
Nvidia es el fabricante dominante de GPU para herramientas de IA, con una capitalización de mercado de 3,4 billones de dólares. Mantener abierto el acceso al software de Run:AI es un gesto inteligente, "sacado directamente del manual de Microsoft", como ironiza Fortune.
Hay que recordar que en sus esfuerzos por obtener la aprobación para su adquisición de Activision Blizzard por 69 mil millones de dólares, Microsoft acordó otorgar licencias de Call of Duty a otras plataformas durante diez años.
Y no olvidemos que Nvidia ya tiene un gran problema antimonopolio en su agenda, con la investigación lanzada recientemente por China sobre su adquisición en 2020 de la empresa de hardware israelí Mellanox.
Nvidia Corp. ha completado la adquisición de Run:ai, una startup con software que ayuda a las empresas a ejecutar sus cargas de trabajo de inteligencia artificial utilizando menos hardware. El acuerdo ha sido supervisado por reguladores antimonopolio tanto en EE. UU. como en la Unión Europea. Nvidia anunció planes para adquirir Run:ai, oficialmente Runai Labs Ltd, en abril.
Qué hace esta herramienta
La plataforma de software homónima de Run:ai reduce la cantidad de unidades de procesamiento gráfico necesarias para impulsar las cargas de trabajo de IA. Lo hace aplicando optimizaciones de rendimiento que hacen que las redes neuronales sean más eficientes.
Según Run:ai, la infraestructura de IA impulsada por su software puede ejecutar diez veces más cargas de trabajo de IA de lo que sería posible de otra manera. Una de las principales fuentes de ineficiencia en los clústeres de GPU es la subutilización del hardware.
Según la empresa, su plataforma también optimiza los clústeres de IA de otras maneras. Run:ai evita las colisiones de memoria, errores que surgen cuando dos cargas de trabajo intentan acceder a una determinada sección de la memoria de la GPU al mismo tiempo.
TikTok y Nvidia
ByteDance, la empresa matriz china de TikTok, planea gastar 7 mil millones de dólares el próximo año en las GPU más avanzadas de Nvidia, según un informe de The Information que cita a una fuente anónima.
Las ventas de chips de IA avanzados a China están bloquedas por motivos de seguridad nacional. Pero, según The Information, ByteDance no está comprando los chips en sí, está comprando acceso a los chips a través de servicios en la nube ofrecidos por centros de datos que operan en Estados Unidos. Afirma Fortune que ahí hay una gran laguna legal.
Imagen | Flickr (Hillel Steinberg) publicada en Xataka
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