La adquisición de SchedMD por parte de Nvidia marca un nuevo capítulo en la estrategia del fabricante de chips para consolidar su peso en el ecosistema de la inteligencia artificial. Más allá de los procesadores, la compañía da un paso decidido para controlar también las herramientas que gestionan cómo se reparte y se aprovecha la potencia de cálculo en los grandes centros de datos.
Lejos de ser una compra menor, la operación sitúa bajo el paraguas de Nvidia a Slurm, el gestor de cargas de trabajo de código abierto que se ha convertido en una pieza casi omnipresente en supercomputación y en proyectos de IA generativa. Este movimiento tiene un impacto directo en Europa y en España, donde Slurm es la base de muchos de los clústeres de alto rendimiento, incluido el Barcelona Supercomputing Center.
Qué ha comprado exactamente Nvidia con SchedMD
Nvidia ha anunciado la adquisición de SchedMD, la empresa con sede en Livermore (California) que desarrolla y mantiene Slurm, uno de los sistemas de programación de trabajos más usados del mundo en entornos de HPC (High Performance Computing) y centros de datos dedicados a IA. La compañía fue fundada en 2010 por Morris “Moe” Jette y Danny Auble, y cuenta con alrededor de 40 empleados.
Slurm es un gestor de colas y recursos que decide qué tareas se ejecutan, dónde y durante cuánto tiempo, coordinando miles de CPUs y GPUs en clústeres de gran tamaño. SchedMD ofrece el software como proyecto de código abierto, mientras comercializa servicios de soporte, mantenimiento y consultoría para organizaciones que requieren estabilidad, rendimiento y adaptación a medida.
Los términos económicos de la compra no se han hecho públicos, algo habitual en operaciones de este tipo. Sin embargo, el carácter estratégico del acuerdo es evidente: Nvidia integra en su órbita una herramienta que ya se emplea en más de la mitad de los 10 y 100 superordenadores más potentes del planeta según la lista TOP500.
Entre los clientes de SchedMD figuran compañías y centros punteros, como el proveedor de infraestructura en la nube CoreWeave o el propio Centro de Supercomputación de Barcelona (BSC), uno de los grandes referentes europeos en supercomputación, estrechando así aún más el vínculo de Nvidia con la comunidad de HPC en Europa.
El papel de Slurm en la era de la IA generativa
En el contexto actual, en el que los modelos de IA generativa son cada vez más grandes y exigentes, Slurm se ha convertido en una pieza crítica. Las cargas de trabajo de IA y HPC requieren cálculos masivos en paralelo, distribuidos en enormes clústeres de GPU y CPU. Coordinar esos recursos para que no haya máquinas paradas ni cuellos de botella es un desafío técnico de primer nivel.
Según la propia Nvidia, Slurm actúa como el “director de orquesta” que reparte los recursos de cómputo, gestiona las colas de trabajos, aplica políticas complejas y garantiza que cada tarea tenga acceso a la potencia necesaria. A medida que los clústeres crecen en número de nodos y capacidad, la eficiencia en el uso de estos recursos se vuelve determinante para contener costes y tiempos de entrenamiento.
La compañía subraya que Slurm, ya optimizado para su hardware más reciente, forma parte de la infraestructura esencial sobre la que se entrenan y despliegan modelos de IA de nueva generación. Desarrolladores de modelos base, laboratorios de investigación y empresas que trabajan con grandes volúmenes de datos dependen de este tipo de herramientas para orquestar el entrenamiento y la inferencia de modelos.
En el caso europeo, donde la UE impulsa proyectos de supercomputación soberana y centros como el BSC o el superordenador MareNostrum desempeñan un papel clave, el control de Slurm por parte de Nvidia refuerza la presencia del fabricante en la capa que decide cómo se explota la capacidad de cálculo de estas infraestructuras.
Además, Slurm es independiente del proveedor de hardware, lo que le ha permitido consolidarse como estándar de facto en entornos mixtos con GPUs y CPUs de distintos fabricantes. Esa neutralidad, que Nvidia afirma querer preservar, es uno de los grandes activos que hereda con la compra de SchedMD.
Compromiso con el código abierto… bajo el paraguas de Nvidia
Nvidia ha insistido en que seguirá desarrollando y distribuyendo Slurm como software de código abierto y proveedor-agnóstico. En otras palabras, el proyecto continuará siendo accesible gratuitamente para desarrolladores y organizaciones, y no se limitará al ecosistema Nvidia, al menos sobre el papel.
La compañía también ha señalado que la operación permitirá acelerar el acceso de SchedMD a nuevos sistemas, a la vez que refuerza el soporte a un ecosistema diverso de hardware y software. En la práctica, esto significa recursos adicionales para seguir mejorando Slurm, aunque previsiblemente con una optimización especialmente afinada para las GPUs y plataformas de Nvidia.
Analistas del sector interpretan el movimiento como una forma de profundizar el “foso” competitivo que Nvidia ya mantiene en torno a su plataforma CUDA. Daniel Newman, CEO de Futurum Group, apuntaba que la compra refuerza el dominio de Nvidia en el terreno del software, ampliando su control desde las bibliotecas y frameworks para desarrolladores hasta la capa de infraestructura que decide cómo se ejecutan los trabajos de IA a gran escala.
CUDA, la plataforma de computación paralela propietaria de Nvidia, lleva años siendo una pieza fundamental de su liderazgo. Al integrar más estrechamente Slurm en su ecosistema, la compañía no sólo vende chips, sino que se posiciona como el proveedor de referencia para toda la pila de IA, desde el hardware hasta la gestión de los clústeres.
Esta combinación de código abierto, herramientas propietarias y servicios de alto valor crea un ecosistema en el que, una vez dentro, resulta más costoso “moverse” a otra plataforma, algo que preocupa a algunos competidores como AMD o Intel, que también aspiran a ganar terreno en IA y HPC.
Impacto en el mercado y contexto competitivo
El anuncio de la adquisición llegó en un momento de volatilidad bursátil para el sector tecnológico y, en particular, para las compañías ligadas a la IA. Tras varios días de correcciones, las acciones de Nvidia experimentaron un rebote superior al 1 % tras conocerse la compra de SchedMD y la presentación de nuevos modelos de IA de código abierto; también compiten alternativas de hardware como TPU Ironwood de Google.
A pesar de las dudas sobre una posible burbuja en torno a la inteligencia artificial, Nvidia se mantiene como la empresa cotizada de mayor capitalización del mundo, con un valor de mercado que supera los 4 billones de dólares. El movimiento sobre SchedMD se interpreta como una apuesta más por blindar esa posición frente al auge de alternativas, incluidas las que vienen de laboratorios y empresas chinas con modelos abiertos cada vez más competitivos.
En paralelo a esta operación, Nvidia ha acelerado su actividad inversora en el ámbito de la IA, con participaciones e inyecciones de capital en actores clave del sector. Aunque muchas de estas operaciones tienen un foco global, su efecto se deja notar también en el ecosistema europeo, donde la demanda de capacidad de cálculo y servicios de IA sigue creciendo.
En el terreno del software, la compañía ha lanzado recientemente nuevas familias de modelos de IA abiertos, que promete serán más rápidos, eficientes y económicos que versiones previas. Todo ello con el objetivo de ofrecer no sólo la “pala” (el chip), sino también las herramientas, modelos y plataformas necesarias para construir aplicaciones complejas en sectores como la industria, la investigación o los servicios financieros.
Que Nvidia controle tanto el hardware como una pieza crucial del software de orquestación de clústeres añade una capa adicional de ventaja estratégica frente a competidores que, aunque cuentan con buenos procesadores, no disponen de un ecosistema tan integrado.
Europa, España y la relevancia de Slurm en supercomputación
La compra de SchedMD también tiene una lectura específica para Europa y España, donde Slurm es ampliamente utilizado en infraestructuras científicas y de investigación. El hecho de que el Barcelona Supercomputing Center figure entre los clientes de SchedMD subraya la importancia de este software en la supercomputación europea.
Los superordenadores impulsan desde proyectos meteorológicos y climáticos hasta simulaciones industriales, investigación biomédica o entrenamientos de modelos de IA a gran escala. En muchos de esos entornos, Slurm es el sistema que gestiona qué usuarios acceden a los recursos, cómo se asignan las GPUs y CPUs y de qué manera se priorizan unas tareas sobre otras.
Con la entrada de Nvidia en SchedMD, estos centros seguirán disponiendo de Slurm como proyecto abierto, pero con la particularidad de que el principal proveedor mundial de GPUs pasará a estar detrás de su desarrollo. Esto puede traducirse en mejoras de rendimiento y nuevas funciones, aunque también abre el debate sobre la dependencia tecnológica respecto a una sola compañía en un campo tan sensible como la supercomputación.
En España, donde las instituciones públicas y universidades utilizan intensivamente recursos HPC para investigación, el refuerzo de la colaboración entre Nvidia, SchedMD y centros como el BSC puede facilitar el despliegue de nuevos servicios de IA, siempre que se mantenga la interoperabilidad con otras arquitecturas de hardware.
Para la industria europea, que busca ganar autonomía en semiconductores y capacidades de cálculo, la jugada de Nvidia llega en un momento en el que Bruselas promueve iniciativas para reducir la dependencia tecnológica. El reto estará en equilibrar el uso de soluciones de un proveedor dominante con el impulso de alternativas locales y de estándares verdaderamente abiertos.
El conjunto de movimientos que rodean a la compra de SchedMD muestra cómo Nvidia pretende ir más allá de su reputación como fabricante de chips rápidos para convertirse en el eje central de la infraestructura de IA, abarcando desde la gestión fina de la potencia de cálculo con Slurm hasta el desarrollo de modelos y herramientas propias. En un mercado cada vez más competitivo y regulado, especialmente en Europa, la integración de esta pieza clave del software de orquestación refuerza la posición de la compañía, pero también intensifica el debate sobre concentración de poder y dependencia en la cadena de valor de la inteligencia artificial.
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