Nvidia нь дэлхийн хэмжээнд график боловсруулах технологи болон хиймэл оюун ухааны салбарт тэргүүлэгч компани бөгөөд SchedMD гийн худалдааг зарлаж, өөрийн орчныг өргөжүүлэх стратегийг хэрэгжүүлж байна. Энэ хэргийн зорилго нь нээлттэй эхийн хиймэл оюун ухааны салбарт Nvidia-ийн байр суурийг бататгах зорилготой бөгөөд SchedMD-ийн орчин үеийн технологийг өргөн хүрээний экосистемд нэгтгэх явдал юм. SchedMD нь гол бүтээгдэхүүн болох Slurm-ээр алдартай бөгөөд энэ нь их хэмжээний тооцооллын ажлуудыг үр дүнтэй удирдах зориулалттай нээлттэй эхийн ачааллын менежер юм. Slurm нь ил задгай кластерүүд дээр төвөгтэй тооцоолох ажлыг удирдах, хуваарилахэд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг бөгөөд өндөр гүйцэтгэлтэй тооцооллын орчинд зайлшгүй хэрэгтэй бүтээгдэхүүн юм. Түүний технологи нь боловсрол, засгийн газар болон үйлдвэрлэлийн салбарт өргөн хэрэглэгдэж байгаа бөгөөд том хэмжээний тооцоолол нь онцгой ач холбогдолтой байдаг. Зарлан дээр дурьдсанаас үзэхэд, Nvidia нь Slurm-ийг өөрийн хиймэл оюун ухааны хэрэгслүүд болон бүтцийг дэмжихэд нэгтгэх төлөвлөлттэй бөгөөд ингэснээр хөгжүүлэгчид болон судлаачдын нээлттэй эхийн нөөцүүдийг ашиглах чадварыг нэмэгдүүлнэ. Гэсэн хэдий ч худалдан авалтаас хойш Nvidia олон нийт болон одоо хэрэглэж буй хэрэглэгчдэд энэ бүтээгдэхүүн нээлттэй эх хэвээр байх болно гэдгийг баталж, энэ нь хүртээмжтэй байж, хамтран хөгжүүлэх улам ч идэвхтэй байхыг санал болгож байна. Энэ өрсөлдөхүйц бодлого нь Nvidia-ээс дэмжлэг авч, хамтран ажиллах орчноо хадгалах болон шинэ санаачилгуудыг үргэлжлүүлэхэд чиглэнэ. SchedMD-г 2010 онд байгуулаад, Ливермор, Калифорнид төвтэй бөгөөд энэ компани нь ойролцоогоор 40 мэргэжилтэнтэй бөгөөд Slurm болон түүний бусад програм хангамжийн бүтээгдэхүүнийг хөгжүүлэх, дэмжихэд анхаардаг.

Цаг хугацааны туршид SchedMD нь ачааллын удирдлагын түгээмэл, найдвартай үйлчилгээ үзүүлэгч компанийн нэр хүндийг олж, CoreWeave гэх GPU тооцооллын тухайлсан үүлэн үйлчилгээ үзүүлэгч, Европын тэргүүлэх дэвшилтэт тооцооллын судалгааны байгууллага болох Барселонагийн их сургууль зэрэг томоохон client-д хамтран ажилладаг. Нягтлан бодогчид худалдааны зардлын талаар мэдээлэл өгөөгүй ч, салбарын шинжээчид үүнийг Nvidia-гийн AI болон өндөр гүйцэтгэлтэй тооцооллын зах зээлд байр сууриа бататгах стратегийн нэг хэсэг гэж үзэж байна. SchedMD-ийн технологийг нэгдсэнээр, Nvidia өөрийн хэрэглэгчдэд илүү бат бөх, өргөжих боломжтой шийдлүүдийг хүргэж, AI ачааллын боловсруулалтыг хурдан, үр ашигтай болгох зорилготой байна. Энэ худалдан авалт нь томоохон технологийн фирмүүд нээлттэй эхийн платформд хөрөнгө оруулалт хийж, инноваци хурдасгах, хамтын ажиллагааг хөгжүүлэх чиг хандлагын нэг хэсэг болж байна. Slurm зэрэг нээлттэй эхийн программ хангамж нь ил тод байдал, уян хатан байдал, хурдтан хөгжлийг дэмждэг бөгөөд технологийн хурдтай хөгжиж буй орчинд энэ нь маш чухал шинж чанарууд юм. Техникийн мэргэжилтнүүд энэ мэдээг сайн хүлээн авч, Nvidia-ийн дэмжлэгтэйгээр Slurm-ийн хөгжүүлэлт, хэрэглээ илүү хурдацтай болно гэж үзэж байна. Nvidia-ийн нөөц, туршлагаар энэ програм хангамж шинэ үеийн тооцооллын сорилтуудын шаардлагад илүү сайн хариу үйлдэл үзүүлнэ гэж найдаж байна. Мөн энэ худалдан авалт нь Nvidia-ийн хөгжүүлэгчид, судлаачдад өндөр түвшний хэрэгслүүдийг олгох зорилготой бөгөөд Slurm-ийг Nvidia-ийн платформод гүнзгий нэгтгэснээр, төвөгтэй тооцооллын ачааллыг удирдах, хяналт шалгалтыг хялбарчлах, илүү үр ашигтай байлгах, мэдээллийн шинжлэх ухаан, судалгааны төслүүдийг дэмжих боломжтой болно. Дэлгэрэнгүй, SchedMD-ийн баг, үйл ажиллагаа нь Nvidia-ийн одоогийн багуудтай уялдаатай байж шинэ функцүүдийн хөгжүүлэлт, хэрэглэгчийн дэмжлэгийг сайжруулахад туслах болно. Дүгнэж хэлэхэд, Nvidia-ийн SchedMD-ийг худалдан авах нь хиймэл оюун ухааны программ хангамжийн салбарт томоохон амжилт болов уу. Slurm-ийг нээлттэй эх хэвээр хадгалах нь программ хангамжийг бүтээсэн олон нийттэй нэгдэн нягтрах зарчимд нийцэж байгаа бөгөөд шинэ эрч хүч, нөөц нэмэлтээр хангах үүрэгтэй. Энэ худалдаа нь томоохон судалгааны байгууллагуудаас хувийн компанийн хүртэл олон хэрэглэгчдэд технологийн дэвшлийг үе шаттайгаар нэмэгдүүлэхэд үр өгөөжөө өгч, ирээдүйд хэд хэдэн жилээр AI болон өндөр гүйцэтгэлтэй тооцоололд ахиц гаргах боломжийг нээж байна.