अप्रैल 2024 में, एआई चिप निर्माता Nvidia ने Run:ai के अधिग्रहण की घोषणा की, जो एक इज़राइली स्टार्टअप है जो GPU क्लस्टर प्रबंधित और व्यवस्थित करने के लिए सॉफ्टवेयर विकसित करता है। यह सौदा, जिसका मूल्य लगभग $700 मिलियन था, नियामक अनुमोदन के बाद 2024 की दूसरी छमाही में अंतिम रूप दिया गया। इस अधिग्रहण ने हार्डवेयर से परे सॉफ्टवेयर परत में अपना प्रभुत्व बढ़ाने के Nvidia के प्रयास को रेखांकित किया, जो अनुकूलित करता है कि बड़े भाषा मॉडल सहित एआई मॉडल को GPU-आधारित बुनियादी ढांचे पर कैसे प्रशिक्षित और तैनात किया जाता है।
Run:ai की स्थापना 2018 में Omri Geller और डॉ. Ronen Dar द्वारा की गई थी, जो दोनों तेल अवीव विश्वविद्यालय के पूर्व शोधकर्ता थे। कंपनी ने Generative AI वर्कलोड चलाने वाले उद्यमों के बीच तेजी से लोकप्रियता हासिल की, जिन्हें भारी कंप्यूट संसाधनों की आवश्यकता होती है। इसके प्रमुख प्लेटफॉर्म ने अमूर्तन की एक परत प्रदान की जिसने संगठनों को GPU को एकत्रित करने, कार्यों को कुशलतापूर्वक शेड्यूल करने और संसाधनों को गतिशील रूप से आवंटित करने की अनुमति दी, जो मॉडल प्रशिक्षण और Inference (AI) के युग में एक महत्वपूर्ण बाधा को संबोधित करता है। अधिग्रहण से पहले, Run:ai ने Insight Partners और Tiger Global जैसे निवेशकों के समर्थन से लगभग $118 मिलियन का उद्यम वित्तपोषण जुटाया था।
पृष्ठभूमि और व्यावसायिक तर्क
पिछले कुछ वर्षों में, बड़े तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण की कम्प्यूटेशनल मांग में विस्फोट हुआ है। ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर का उदय, जो GPT-4 और OpenAI के मॉडल जैसी प्रणालियों को शक्ति देता है, ने GPU उपयोग दरों को परिचालन दक्षता के केंद्र में ला दिया। कई संगठनों ने पाया कि उनके महंगे GPU बेड़े कम उपयोग में थे, कभी-कभी अकुशल कार्य शेड्यूलिंग या संसाधन विखंडन के कारण निष्क्रिय रहते थे। Nvidia, जो हार्डवेयर भेजता है, ने इस समस्या को देखा और एक पूर्ण समाधान पेश करने की मांग की जो ग्राहकों को आकर्षित और बनाए रखे।
Nvidia का सॉफ्टवेयर व्यवसाय, जिसमें CUDA प्रोग्रामिंग मॉडल और इसका तेजी से बढ़ता AI Enterprise सुइट शामिल है, एक महत्वपूर्ण राजस्व स्रोत बन गया है। Run:ai का अधिग्रहण करके, Nvidia का लक्ष्य एक शेड्यूलर को एकीकृत करना था जो क्लस्टरों में और यहां तक कि विभिन्न विक्रेताओं, जैसे Microsoft Azure Amazon Web Services Google Cloud और VMware वातावरण में GPU को संघबद्ध कर सके। इस कदम ने Nvidia को केवल चिप निर्माता के रूप में नहीं, बल्कि एआई के लिए कंप्यूट संसाधनों के ऑर्केस्ट्रेटर के रूप में स्थापित किया।
Run:ai का उत्पाद और प्रौद्योगिकी
Run:ai की मुख्य पेशकशों में Kubernetes-आधारित मजबूती शामिल है जो GPU विभाजन, गतिशील वर्चुअल GPU इंस्टेंस और एक शेड्यूलर को संभालती है जो नीति के आधार पर कार्यों को ट्रिगर करने का समर्थन करती है। यह Deep learning के लिए आमतौर पर उपयोग किए जाने वाले कई फ्रेमवर्क का समर्थन करता है, जिसमें PyTorch और TensorFlow शामिल हैं, और MLflow और Kubeflow जैसे लोकप्रिय टूल के साथ एकीकृत होता है। Batch Normalization या अन्य मॉडल अनुकूलन के साथ मल्टी-GPU कार्यों को संभालने वाली तकनीक को पूर्ववत करना पड़ा, लेकिन प्लेटफॉर्म प्रति-GPU मल्टीप्लेक्सिंग प्रदान करता है जो कई ग्राहक तैनातियों में उपयोग दरों को विशिष्ट 40% से बढ़ाकर 80% से अधिक कर देता है।
इसके अतिरिक्त, Run:ai ने "AI Control Plane" नामक एक सुविधा पेश की, जिसने डेटा वैज्ञानिकों और इंजीनियरों को हार्डवेयर को चल रहे वर्कलोड से अलग करने और कंप्यूट संसाधनों को स्वचालित रूप से स्केल करने की अनुमति दी। इसने कार्य प्रस्तुतिकरण समय जैसे मेट्रिक्स को घंटों से घटाकर मिनटों तक कर दिया और प्रिंसिपलों को विभागों में लागत और उपयोग की दृश्यता प्रदान की।
वित्तीय विवरण और मूल्यांकन
शुरुआत में, रिपोर्टों ने सुझाव दिया कि लेनदेन का मूल्य $700 मिलियन था, लेकिन बाद के हफ्तों में कई आउटलेट्स ने बताया कि यह आंकड़ा $1 बिलियन के करीब था। Nvidia ने सटीक संख्याओं पर टिप्पणी करने से इनकार कर दिया, लेकिन संयुक्त राज्य प्रतिभूति और विनिमय आयोग के नियामक फाइलिंग के अनुसार अंतिम निपटान मूल्य $700 मिलियन था, जिसमें नकद और स्टॉक शामिल थे। सौदा इस तरह से संरचित किया गया था कि Run:ai के कर्मचारियों को Nvidia के इज़राइल विकास केंद्र में एकीकृत किया जाएगा, जो अमेरिका के बाहर कंपनी की सबसे बड़ी अनुसंधान साइटों में से एक है; सौदे के समापन के अनुसार, अंततः सैकड़ों Run:ai कर्मचारी शामिल हुए।
यह सौदा बिना किसी बड़ी शर्त के अनुमोदित किया गया था, खासकर यह देखते हुए कि एआई शेड्यूलर बाजार में GPU रोकने के लिए किसी भी कंपनी के पास प्रमुख स्थिति नहीं थी। इससे पहले, Run:ai के पास लगभग 100 उद्यम ग्राहक थे, जिनमें Nvidia के साथी Etsy और वित्तीय संस्थान जैसे प्रसिद्ध नाम शामिल थे।
उद्योग के लिए रणनीतिक निहितार्थ
एआई बुनियादी ढांचे की परत पर, अधिग्रहण ने समेकन की प्रवृत्ति का संकेत दिया। Nvidia के प्रतिस्पर्धियों और ग्राहकों दोनों ने इस पर ध्यान दिया। AMD और Intel ने AMD के ओपन-सोर्स ROCm स्टैक जैसे समकक्ष पेश किए हैं। इस कदम ने एआई प्रोसेसिंग में प्लेटफॉर्म युद्धों को तेज कर दिया, जहां सॉफ्टवेयर उतना ही महत्वपूर्ण है जितना हार्डवेयर। इसने Amazon Web Services जैसे हाइपरस्केलर्स को अपनी पेशकशों को अलग करने के लिए AWS Trainium और Inference (AI) चिप्स जैसे अपने कस्टम सिलिकॉन पर दोगुना ध्यान केंद्रित करने के लिए प्रेरित किया।
अधिग्रहण ने निजी और सार्वजनिक क्लाउड में GPU संसाधनों के अमूर्तन के बारे में चर्चा को भी बढ़ावा दिया। उद्यम आईटी टीमों ने इस कदम का स्वागत किया, क्लाउड और ऑन-प्रिमाइसेस वातावरण में अधिक सहज स्केलिंग की उम्मीद करते हुए, जो Nvidia द्वारा चलाए जाने पर कम विक्रेता लॉक-इन का कारण बन सकता है, हालांकि यह संभावना देखी जानी बाकी है।
नियामक और प्रतिस्पर्धी जांच
यूरोपीय नियामकों ने मानक एंटीट्रस्ट नियमों के तहत विलय की समीक्षा की। दिसंबर 2024 में, यूरोपीय आयोग ने बिना किसी रियायत की मांग के सौदे को मंजूरी दे दी, यह देखते हुए कि ऑर्केस्ट्रेशन बाजार में Run:ai की बाजार हिस्सेदारी सीमित थी। Nvidia ने हार्डवेयर में प्रतिस्पर्धा जारी रखी, लेकिन सॉफ्टवेयर बाजार अभी भी उभर रहा था। इसी तरह, संयुक्त राज्य संघीय व्यापार आयोग ने विशेष रूप से विलय को चुनौती नहीं देने का फैसला किया, हालांकि तकनीकी दिग्गजों को चिप और एआई पारिस्थितिकी तंत्र नियंत्रण पर व्यापक जांच का सामना करना पड़ रहा है।
IBM और Graphcore जैसे प्रतिस्पर्धियों ने अपनी स्वयं की शेड्यूलर क्षमताओं को गहरा करने के लिए कदम उठाए। उदाहरण के लिए, Graphcore ने PopGrid पेश किया, जबकि Intel का oneAPI कलेक्टिव खुले पारिस्थितिकी तंत्र का निर्माण कर रहा है।
एकीकरण और भविष्य का मार्ग
नवंबर 2024 में सौदे को बंद करने के बाद, Nvidia ने Run:ai की तकनीक को अपने मौजूदा टूल, जैसे NVIDIA AI Enterprise और NVIDIA Base Command में एकीकृत करने की प्रक्रिया शुरू की। अधिग्रहण के बाद पहली रिलीज़ में से एक "Run:AI on Nvidia AI Stack" था जिसने vGPU लाइसेंसिंग के साथ संसाधन प्रबंधन सुविधाओं को एकीकृत किया। समापन के बाद पहली तिमाही में, Nvidia ने कहा कि Run:ai का प्लेटफॉर्म सभी DGX ग्राहकों को पेश किया गया था, जिससे उन्हें इष्टतम संसाधन शेड्यूलिंग के साथ वर्कलोड चलाने की अनुमति मिली।
भविष्य के लिए, Nvidia ने GPU से परे एक्सेलेरेटर का समर्थन करने के लिए प्लेटफॉर्म खोलने की योजना की घोषणा की है, जिसमें कस्टम ASIC शामिल हैं, उन क्लस्टरों के लिए जो कार्नेगी-मेलन-प्रकार के शोध फ्रेमवर्क स्वयं चलाते हैं।
प्रतिस्पर्धियों की प्रतिक्रियाएं
AMD ने 2024 के अंत में अपना स्वयं का "इनफिनिट फैब्रिक" शेड्यूलिंग सॉफ्टवेयर घोषित किया। SambaNova Systems ने अपने स्वयं के वर्चुअल GPU नियंत्रण की पेशकश करने के लिए अपने क्लाउड का विस्तार किया, और Groq ने मूल रूप से कई गतिशील शेड्यूलर लागू किए। एआई कंप्यूट ऑर्केस्ट्रेशन के आसपास समग्र प्रतिस्पर्धा गर्म हो रही है, जिससे Nvidia को तीसरे पक्षों के साथ एक मजबूत पारिस्थितिकी तंत्र बनाने के लिए मजबूर होना पड़ रहा है।
अधिग्रहण ने न केवल इज़राइल में Nvidia की उपस्थिति को मजबूत किया (2025 तक वहां 1,000 से अधिक कर्मचारी शामिल हैं), बल्कि पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर सॉफ्टवेयर परत स्टार्टअप्स में कई अन्य निवेशों को भी ट्रिगर किया, जैसे कि deepspeed जिसे पहले Microsoft (AI) द्वारा अधिग्रहित किया गया था (2024 से पहले)।
Run:ai के ग्राहकों के लिए निहितार्थ
Run:ai के ग्राहक शुरू में Nvidia के क्लाउड स्टैक में स्थानांतरण को लेकर संशय में थे। फिर भी Nvidia ने दीर्घकालिक अधिकार और निरंतरता योजनाएं पेश कीं, जिससे भागीदारों को तकनीकी सहायता के बारे में आश्वासन मिला। मध्य-2025 तक, प्लेटफॉर्म व्यापक रूप से उन सुविधाओं और फर्मों द्वारा उपयोग में बना हुआ है जो huggingface और व्यावसायिक अनुप्रयोगों जैसी सेवाओं को बड़े पैमाने पर एआई प्रदान करते हैं।
कुल मिलाकर, Nvidia-Run:ai अधिग्रहण एक रणनीतिक मील का पत्थर है जो न केवल GPU में बल्कि एआई कंप्यूट की पूरी क्षमता का दोहन करने के लिए आवश्यक सॉफ्टवेयर में Nvidia की केंद्रीय स्थिति को और मजबूत करता है।
यह भी देखें
- NVIDIA-आधारित एआई चिप्स
- cloud-computing
- k8s (Kubernetes)