Nvidia beschleunigt SchedMDs Entwicklung durch erweiterten Zugang zu neuen Systemen

Nvidia öffnet die Schleusen – SchedMD erhält privilegierten Zugang zu nächsten GPU-Generationen.

Die Partnerschaft schafft Fakten: Was als technische Kooperation begann, formt jetzt die Architektur für kommende Rechenzentren. Nvidia integriert SchedMDs Slurm-Workload-Manager tiefer in sein Hardware-Ökosystem. Das beschleunigt nicht nur die Software-Entwicklung, sondern setzt auch den Standard für Hochleistungs-Cluster.

Der Dominoeffekt

Forschungseinrichtungen und Cloud-Anbieter stehen an erster Stelle. Sie erhalten früheren Zugriff auf optimierte Systeme – ein klarer Wettbewerbsvorteil im Rennen um KI-Trainingskapazitäten. Die Zeiten, in denen Software-Entwicklungen Hardware-Innovationen hinterherhinkten, könnten damit endgültig vorbei sein.

Die Rechnung geht auf – zumindest für Nvidia. Während Tech-Konzerne ihre KI-Budgets sprengen, sichert sich der Chip-Riese durch solche exklusiven Partnerschaften seine Marktherrschaft. Ein genialer Schachzug, der die Abhängigkeit vom grünen Logo nur vertieft.

Die Botschaft ist klar: Wer in der KI-Ära vorne mitspielen will, kommt an Nvidias Ökosystem nicht vorbei. SchedMD hat seine Eintrittskarte gelöst – andere müssen jetzt nachziehen oder zurückfallen.

Nvidia wird SchedMDs Zugang zu neuen Systemen erweitern und dessen Entwicklung beschleunigen.

Nvidia verstärkt seine Investitionen in Open-Source-Tools, um im schnell wachsenden Markt für künstliche Intelligenz wettbewerbsfähig zu bleiben. Das Unternehmen arbeitet seit über zehn Jahren eng mit SchedMD zusammen und wird nach der Übernahme von Slurm auch weiterhin in dieses investieren.

Slurm (Simple Linux Utility for Resource Management) ist seit Langem ein unverzichtbarer Bestandteil des Supercomputing. Aktuell wird es auf über der Hälfte der TOP500-Supercomputer weltweit eingesetzt und ermöglicht die Planung komplexer paralleler Berechnungen. Zudem erlaubt es die Zuweisung von Ressourcen auf Tausende von CPUs und GPUs.

Durch die Integration von SchedMD übernimmt NVIDIA die Kontrolle über diesen entscheidenden Bestandteil des HPC- und KI-Software-Stacks und verbindet Hardwarebeschleunigung (über NVIDIAs Blackwell-GPUs und InfiniBand-Netzwerk) mit ausgefeilter Jobplanung und Ressourcenorchestrierung. Diese Integration verbessert die Leistung in allen Bereichen, vom Training großer Sprachmodelle bis hin zur Durchführung missionskritischer wissenschaftlicher Simulationen.

Danny Auble, CEO von SchedMD, äußerte sich zum Kauf wie folgt: „Wir freuen uns sehr über den Zusammenschluss mit NVIDIA, da diese Akquisition die entscheidende Rolle von Slurm in den anspruchsvollsten HPC- und KI-Umgebungen der Welt eindrucksvoll bestätigt. NVIDIAs umfassende Expertise und Investitionen im Bereich des beschleunigten Rechnens werden die Entwicklung von Slurm – das weiterhin Open Source bleiben wird – vorantreiben, um den Anforderungen der nächsten Generation von KI und Supercomputing gerecht zu werden.“ 

Nvidia betonte außerdem: „Slurm, das von der neuesten Nvidia-Hardware unterstützt wird, ist auch Teil der kritischen Infrastruktur, die für generative KI benötigt wird und von Entwicklern von Basismodellen und KI-Entwicklern zur Verwaltung von Modelltrainings- und Inferenzanforderungen verwendet wird.“ 

Der KI-Chiphersteller wird SchedMDs Anwendungsbereich auf neue Systeme ausweiten und Kunden so eine effizientere Workload-Verwaltung über ihre gesamte Infrastruktur hinweg ermöglichen. Darüber hinaus können Kunden durch die Integration Workloads über verschiedene Hardware- und Softwaretypen hinweg besser koordinieren und gleichzeitig von den kontinuierlichen Innovationen von Slurm profitieren.

Das Unternehmen plant außerdem, Slurm weiterhin mit Open-Source-Software-Services und Schulungen für den breiten Kundenstamm von SchedMD zu unterstützen, der Cloud-, KI-, Fertigungs- und Forschungsorganisationen umfasst. 

Nvidia hat Anfang dieser Woche neue Nano-Modelle angekündigt.

Am Montag präsentierte Nvidia eine neue Generation von Open-Source-KI-Modellen, die schneller, effizienter und leistungsfähiger als ihre Vorgänger sein sollen. Damit reagierte das Unternehmen auf die zahlreichen ähnlichen Produkteinführungen aus China. Nvidia stellte seine neuesten Nemotron Modelle für Anwendungsfälle wie Schreiben und Softwareentwicklung vor, beginnend mit dem Nemotron 3 Nano. Laut dem Chiphersteller senkt das neue Nano-Modell die Kosten und verbessert gleichzeitig die Genauigkeit bei längeren und anspruchsvolleren Aufgaben.

Meta zufolge einen Wechsel zu proprietären Modellen, wodurch Nvidia potenziell zu einem der führenden US-Anbieter von Open-Source-KI werden könnte. Bislang haben mehrere US-Bundesstaaten und Regierungsbehörden chinesische KI-Systeme aus Sicherheitsgründen verboten. Die meisten dieser Institutionen gaben an, dass chinesische Modelle in Militär- und Geheimdienstoperationen des asiatischen Landes eingesetzt würden.

Dennoch betonte Kari Briski,dent für Generative KI bei Nvidia, dass das Unternehmen den Nutzern ein vertrauenswürdiges Modell bereitstellen möchte und Trainingsdaten sowie Tools für Sicherheitstests und Anpassungen zur Verfügung stellt. Briski merkte an: „Deshalb engagieren wir uns aus softwaretechnischer Sicht so stark dafür.“

Nach der Ankündigung der Open-Source-KI-Modelle des Unternehmens stiegen die Aktien sogar um 1,35 %.

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