2022年8月22日，英伟达宣布以约8亿美元收购Omni ML，这家初创公司以开发MosaicML框架而闻名。该交易是英伟达扩展其人工智能软件生态系统、超越其核心硬件业务战略的一部分。
Omni ML成立于2021年，创始团队由具有机器学习和系统背景的工程师与研究人员组成。该公司专注于构建工具，以简化大规模神经网络的训练和部署。其旗舰产品MosaicML框架允许开发者在分布式计算基础设施上训练大型语言模型，同时降低成本和复杂性。
该框架因其优化训练过程的能力而受到关注，采用了模型剪枝和数据增强等技术。它支持流行的模型架构，包括Transformer，并可在多种硬件平台上运行，包括英伟达和AMD的图形处理单元。该框架还包含一个运行时，能够自动针对特定硬件优化模型，减少了手动调优的需求。
收购公告
英伟达于2022年8月22日在新闻稿中公布了此次收购。总对价约为8亿美元，包括现金和股票。该交易在获得监管批准后，于2022年第四季度完成。
此次收购由英伟达的企业计算部门主导，该部门负责公司的人工智能软件产品。英伟达表示，Omni ML的技术将整合到其AI Enterprise套件中，这是一个专为在数据中心和边缘环境部署AI应用而设计的平台。公司还表示，MosaicML框架将作为独立产品提供给开发者。
战略理由
英伟达收购的主要动机是加强其软件产品。虽然英伟达是AI加速器的主要供应商，但其软件栈面临来自开源框架和云服务的竞争。通过收购Omni ML，英伟达旨在提供更完整的解决方案，能够在多种硬件上处理训练和推理。
MosaicML框架尤其有价值，因为它支持跨多个节点的分布式训练，这一功能随着大型语言模型规模的增大而变得越来越重要。英伟达计划将该框架与自身的库（如CUDA和TensorRT）结合，为AI开发者提供无缝体验。此次收购还使英伟达获得了Omni ML在模型优化方面的专业知识，这些知识可应用于其自身的硬件设计。
行业背景
此次收购发生在生成式AI市场快速增长的时期。2022年，GPT-3和BERT等大型语言模型被广泛应用于从聊天机器人到内容生成的各类场景。然而，训练这些模型需要大量计算资源，这限制了只有资金充足的组织才能使用。
英伟达的竞争对手，包括AMD和英特尔，也在投资AI软件以补充其硬件。云提供商如亚马逊网络服务、谷歌云和微软Azure提供用于AI训练的管理服务，通常使用英伟达GPU。收购Omni ML使英伟达能够提供专有软件层，从而将其硬件与竞争对手区分开来。
反应与分析
行业分析师认为此次收购对英伟达是积极举措，尽管有人指出，对于一家收入有限的初创公司来说，价格偏高。该交易被视为硬件公司收购软件初创公司以创建集成AI解决方案这一更广泛趋势的一部分。例如，英伟达此前曾在2020年收购Cumulus Networks以加强其网络软件。
一些观察者指出，Omni ML的技术与现有的开源项目（如PyTorch和TensorFlow）存在重叠。然而，英伟达辩称，该框架的优化能力提供了竞争优势，特别是对于需要在本地或混合云环境中部署AI模型的企业。此次收购也被视为防止竞争对手获得该技术的防御性举措。
后续影响
收购完成后，Omni ML的团队加入了英伟达的软件部门。MosaicML框架更名为Nvidia Mosaic，并整合到AI Enterprise平台中。在接下来的几个月里，英伟达发布了多项更新，增加了对新模型架构和硬件配置的支持。
此次收购也对更广泛的AI生态系统产生了影响。它表明英伟达愿意大力投资软件，以维持其在AI市场的领导地位。到2023年初，英伟达的AI软件收入显著增长，部分得益于企业客户对Mosaic的采用。该框架的用户群扩展到此前依赖开源工具的研究机构和初创公司。
遗产
对Omni ML的收购被视为英伟达从硬件公司转型为全栈AI提供商的关键时刻。它展示了软件在释放AI硬件潜力方面的重要性，并为行业未来的收购树立了先例。
如今，Omni ML开发的技术继续用于英伟达的产品，包括其DGX系统和云服务。该框架的影响体现在高效训练技术的广泛采用上，如混合精度训练和梯度累积，这些现在已成为深度学习领域的标准做法。此次收购还凸显了软件优化在AI硬件市场中日益增长的重要性。