Nvidia收购SchedMD，开源AI调度软件的中立性遭受质疑

Nvidia近期收购了Slurm工作负载管理器背后的开发商SchedMD，此举引发了AI行业高管和超级计算领域专家的广泛担忧。他们担心这家芯片巨头可能借助这一新地位，通过代码优先级排序或产品路线图决策，为自身硬件提供优待，从而压制竞争对手的芯片。

行业人士指出，问题的核心在于：Nvidia如今掌控了一款同样运行在AMD和英特尔等竞争对手硬件上的调度软件。路透社援引五位匿名消息人士的说法报道称，掌握工作负载调度软件的厂商，对竞争硬件在共享计算环境中的运行效率拥有相当大的影响力——无论其是否真的付诸实施。这五位消息人士中，三位来自AI行业，另外两位熟悉超级计算机的运营情况。

接受InfoWorld采访的分析师表示，Nvidia在收购公告中承诺"将继续以开源、供应商中立软件的形式开发和分发Slurm"，但这样的承诺或许并不足以令人放心。

TechInsights半导体分析师Manish Rawat表示："Slurm的开源基础虽然提供了透明代码、分叉能力和社区治理等保障机制，但SchedMD的控制权赋予了Nvidia的是软性影响力，而非强制性绑定。"他指出，Nvidia可以通过隐性方式左右产品路线图，优先推进有利于自身硬件的GPU感知调度和拓扑优化，而在集成时间线上，CUDA生态系统所获得的支持也明显快于AMD的ROCm或英特尔的oneAPI等替代方案，由此形成了他所描述的"最优支持路径效应"。

Slurm最初由劳伦斯利弗莫尔国家实验室开发，目前运行在全球约60%的超级计算机上。路透社报道称，该软件被Meta、法国AI初创公司Mistral以及Anthropic等主要AI企业用于AI模型训练的部分环节。用于天气预报和国家安全研究的政府超级计算机同样依赖于它。Nvidia于2025年12月完成了对SchedMD的收购，并将此次交易定位为强化开源生态系统、帮助用户在传统超级计算工作之外采用更新AI技术的战略举措。

美国AI硬件与数据中心咨询机构Fab Economics的首席执行官Danish Faruqui博士认为，上述风险确实存在。他表示："外界对Nvidia可能在未来软件更新中优先支持自家硬件、进而拖慢或削弱对竞争对手支持力度的担忧，是一种合理的预期。"他指出，作为主要开发者，Nvidia如今掌控着Slurm的官方开发路线图和代码审查流程，"这可能影响竞争芯片在新功能开发或持续改进方面的集成速度"。

Faruqui还补充道，同时掌握控制平面、GPU以及InfiniBand等网络基础设施，使Nvidia得以构建一套高度垂直整合的技术栈，从而催生他所描述的"浅层护城河"——即高级功能仅在Nvidia硬件上可用或性能更优。

业内观察人士表示，一个具体的检验标准将是：与Nvidia将自身下一代硬件和InfiniBand等网络技术整合进Slurm代码库的速度相比，AMD下一代芯片获得支持的速度究竟有多快。

分析师将Nvidia 2022年收购Bright Computing一事作为参照案例，认为该软件在后续发展中逐渐向Nvidia芯片倾斜，令使用竞争硬件的用户处于不利地位。对此，Nvidia予以否认，称Bright Computing支持"几乎所有CPU或GPU加速集群"。

Rawat认为这一对比具有参考价值，但并不完全贴切。他表示："Nvidia收购Bright Computing一事表明其对垂直整合的偏好——将Bright深度嵌入DGX和AI工厂技术栈，而非维持中立的多供应商编排角色。这折射出一种更深层的战略模式：Nvidia寻求掌控全栈AI基础设施体验。"

然而他也指出，Slurm带来的挑战在本质上有所不同。"Slurm深度嵌入超算中心和学术机构，并实际上受社区治理，迁移成本极高，"Rawat说，"Nvidia或许能够施加影响，但不太可能在这些由成熟、中立、社区驱动的平台主导的市场中复制同等程度的垂直整合控制。"

Faruqui承认，Slurm基于GNU GPL v2.0协议的开源许可提供了一定保护，包括在社区认为Nvidia的管理存在偏向时有权分叉该项目。但他同时警告，这一选择本身也存在风险。"Slurm的开源状态提供了一个有限度的安全阀，但并不能完全抵御厂商中立性遭受侵蚀的风险，"他说。

他还指出，此次收购将全球众多顶尖Slurm开发者纳入Nvidia麾下，这意味着社区主导的分叉项目将难以维持同等的开发迭代速度。

Rawat将当前局面定性为"战略依赖风险，而非危机"，并建议各机构多元化GPU采购渠道，在多个厂商生态系统中对工作负载进行基准测试，同时培养内部技术能力，以便在必要时修改或更换编排工具。

Faruqui则建议，企业买家在谈判Slurm支持协议时，应争取适用于非Nvidia硬件的服务水平保障，涵盖响应时间、漏洞修复以及异构集群间的功能对等。在架构层面，他建议各机构考虑将AI工作负载容器化，以实现应用与底层调度器的解耦，从而在必要时更便捷地迁移至Flux或Kubernetes等替代调度方案。

Q&A

Q1：Nvidia收购SchedMD之后，Slurm还会保持对AMD和英特尔硬件的中立支持吗？

A：这正是业界最核心的担忧所在。Nvidia公开承诺将继续以开源、供应商中立的方式开发Slurm，但分析师认为该承诺存在局限。Nvidia可以在不修改开源许可证的情况下，通过路线图优先级、集成速度和功能优化等方式，隐性地向自家硬件倾斜。历史参照案例显示，Nvidia收购Bright Computing后，该软件被更深度地整合进Nvidia自有技术栈，对竞争硬件的支持相对弱化。

Q2：Slurm的开源许可证能否防止Nvidia的干预？

A：开源许可（GNU GPL v2.0）提供了一定保障，例如代码透明度和社区分叉权利，但并非万能。最大的风险在于，顶尖的Slurm开发者已随收购进入Nvidia，社区若要自行维护一个分叉版本，将面临严峻的人才和资源挑战，难以维持相同的迭代速度。分析师将其定性为"战略依赖风险"，而非即时危机。

Q3：企业和超算机构应该如何应对这一潜在风险？

A：分析师给出了多项建议：一是多元化GPU采购，避免对单一厂商形成强依赖；二是在多个厂商生态系统中对工作负载进行基准测试；三是将AI工作负载容器化，降低对底层调度器的耦合度，便于未来切换至Flux或Kubernetes等替代方案；四是在签订Slurm支持协议时，明确要求对非Nvidia硬件提供同等的服务水平保障。