2025. 12. 30. - 09:00
Felvásárlással gyorsítja az Nvidia a generatív MI fejlődését
Az Nvidia legújabb lépése a generatív mesterséges intelligencia ökoszisztémában azt mutatja, hogyan épül tovább a nyílt forrású és nagy teljesítményű MI infrastruktúra.
A generatív mesterséges intelligencia szektor egyik legizgalmasabb híre, hogy az Nvidia bejelentette a SchedMD szoftvercég felvásárlását, amely az egyik meghatározó nyílt forrású ütemező platformot, a Slurm-ot fejleszti és tartja karban. Ez az infrastruktúra kulcsfontosságú szerepet játszik az olyan nagy léptékű számítási feladatok kezelésében, amelyek elengedhetetlenek a generatív mesterséges intelligencia modellek tréningjéhez és futtatásához.
A Reuters beszámolója szerint az akvizíció célja, hogy megerősítse az Nvidia pozícióját az MI hardver- és szoftverpiacon, miközben a Slurm továbbra is nyílt forrású marad.
A Slurm szoftver különösen értékes, mert lehetővé teszi a több tízezer GPU-ból álló klaszterek hatékony kihasználását, amely kulcsfeltétel a hatalmas generatív modellek — például a GPT-sorozat, Claude vagy Grok modellek — skálázásához. Ez az akvizíció nem csupán egy eszköz megszerzését jelenti; a Nvidia így közvetlenül befolyásolhatja, hogyan terjed és működik az MI háttérrendszere a világ egyik legnagyobb MI-gyártó infrastruktúrájában.
Ez a kulcsfontosságú Nvidia-akvizíció növeli az MI modellek skálázhatóságát
A generatív mesterséges intelligencia fejlődése nem csak a modellekben rejlik, hanem nagymértékben azokat a hátteret biztosító technológiákban, amelyek lehetővé teszik a gyorsabb és olcsóbb tréninget, valamint a hatékonyabb futtatást.
A Slurm elemzésével foglalkozó szakértők szerint a nyílt forrású szoftverek integrálása a nagy hardvergyártók portfoliójába növeli az interoperabilitást és csökkenti a lock-in kockázatot a felhasználók számára, miközben erősíti az innováció lehetőségét mind az egyetemi kutatás, mind a vállalati szféra számára.
A szakmai közösségben egyre többen hangsúlyozzák, hogy a generatív mesterséges intelligencia sikere nem csak a modellek „intelligenciáján” múlik, hanem azon is, mennyire képesek a háttérrendszerek hatékonyan kezelni a számítási igényeket. Az Nvidia lépése azt mutatja, hogy az infrastruktúra-szintű fejlesztések legalább olyan fontosak, mint a modellek továbbfejlesztése, különösen akkor, amikor az iparág egyre nagyobb és komplexebb generatív mesterséges intelligencia alkalmazások iránti igényeket szolgál ki.
