輝達（NVIDIA）於 2024 年 12 月以高達 7 億美元（約新台幣 231 億元）的金額收購了以色列新創公司 Run:ai，這筆交易不僅金額龐大，更引發了各界對 Run:ai 核心技術的關注。Run:ai 憑藉著 GPU 虛擬化和調度技術，協助企業提升 GPU 使用效率，吸引了 Red Hat、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft 等企業的合作，並最終讓 NVIDIA 看中，以高價收購。這筆交易究竟有何特別之處？Run:ai 又擁有什麼秘密武器，讓 NVIDIA 願意斥巨資收購？
Run:ai 被 NVIDIA 看中的關鍵技術
Run:ai 的技術核心在於「一台 GPU 可以同時運算多個任務」，這與傳統 GPU 的靜態分配方式形成鮮明對比。傳統的 GPU 使用方式為靜態變數，意思是每個任務都需要分配固定的 GPU 資源，即使任務只使用了一部分 GPU 資源，剩餘的資源也會被閒置，造成資源浪費。Run:ai 則利用 GPU 虛擬化與分割技術，將一個完整的 GPU 劃分為多個小單位，允許不同任務同時使用不同大小的 GPU 資源。例如，一個任務只需要使用 50% 的 GPU 資源，剩餘的 50% 便可以被其他任務使用，避免資源浪費。這種動態分配的 GPU 資源管理方式，可以有效降低企業的 AI 運算成本。
Run:ai 的優勢
Run:ai 的技術能夠有效提升 GPU 的使用效率，讓企業可以更有效地利用現有的 GPU 資源，降低運營成本。
Run:ai 的平台可以輕鬆地擴展以滿足不斷增長的 AI 運算需求，企業可以根據需要調整 GPU 資源配置，避免資源不足或資源浪費。
Run:ai 的平台與 Kubernetes 相容，企業可以輕鬆地將 Run:ai 整合到現有的 IT 環境中。
Run:ai 的劣勢
Run:ai 的技術需要一定的專業知識才能使用，這可能會成為一些企業採用的阻礙。
NVIDIA 收購 Run:ai 的策略
NVIDIA 收購 Run:ai 可以擴展其 AI 生態系統，讓 NVIDIA 的 GPU 產品更具競爭力。
Run:ai 的技術可以幫助 NVIDIA 提供更全面的 AI 解决方案，進一步鞏固其在 AI 運算領域的領導地位。
Run:ai 的未來前景
隨著 AI 技術的快速發展，企業對 AI 運算的需求將會持續增長，Run:ai 的技術將會在未來扮演重要的角色。
Run:ai 的技術可以應用於雲端運算，為企業提供更靈活、更經濟的 AI 運算服務。
隨著 GPU 虛擬化的普及，Run:ai 的技術將會被更廣泛地應用，為企業帶來更多的好處。
常見問題 QA
Run:ai 與其他 GPU 虛擬化方案的區別在於，Run:ai 更注重於 AI 運算場景，並提供更精細的 GPU 資源管理功能。
Run:ai 的技術可以應用於不同的 GPU 平台，因此對其他 GPU 製造商的影響有限。
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