NVIDIA adquiere SchedMD, desarrollador del gestor de cargas Slurm
NVIDIA ha adquirido SchedMD, la empresa desarrolladora del sistema de gestión de cargas de trabajo Slurm. La operación se anunció el 15 de diciembre de 2025. NVIDIA mantendrá el software Slurm como código abierto y neutral para proveedores.
Refuerzo para el ecosistema de código abierto
La adquisición busca fortalecer el software de código abierto e impulsar la innovación en IA y HPC. Slurm es un gestor de cargas de trabajo de código abierto utilizado en entornos de computación de alto rendimiento e inteligencia artificial. Se emplea para gestionar colas, programar tareas y asignar recursos computacionales en clústeres.
Un estándar en la supercomputación
Slurm es el gestor de cargas líder en escalabilidad. Está presente en más de la mitad de los sistemas de los top 10 y top 100 de la lista TOP500 de supercomputadoras. También forma parte de la infraestructura crítica para la IA generativa, usada por desarrolladores de modelos fundacionales.
Compromiso con el desarrollo y la comunidad
NVIDIA colabora con SchedMD desde hace más de una década. La compañía seguirá invirtiendo en el desarrollo de Slurm para que mantenga su liderazgo. Se continuará ofreciendo soporte, formación y desarrollo de software de código abierto a los cientos de clientes de SchedMD.
Clientes y sectores de impacto
Los clientes incluyen proveedores de nube, fabricantes, empresas de IA y laboratorios de investigación. Abarcan sectores como la conducción autónoma, la sanidad, las ciencias de la vida, la energía, los servicios financieros, la manufactura y los gobiernos.
Antecedentes de la colaboración
NVIDIA y SchedMD llevan colaborando más de diez años. Slurm, que es compatible con el hardware más reciente de NVIDIA, gestiona necesidades de entrenamiento e inferencia de modelos de IA.
Implicaciones de la operación
La adquisición pretende catalizar la innovación en HPC e IA en todas las industrias y escalas. NVIDIA acelerará el acceso de SchedMD a nuevos sistemas, permitiendo a los usuarios optimizar cargas en toda su infraestructura informática y soportando un ecosistema diverso de hardware y software.
