Nvidia відкрила код платформи оркестрації GPU Run:ai за ліцензією Apache 2.0

Nvidia зробила доступною як відкритий код всю свою платформу оркестрації GPU Run:ai, як повідомляється в деталях, опублікованих 19 жовтня 2026 року. Програмне забезпечення поширюється за ліцензією Apache 2.0, яка дозволяє комерційне використання та модифікацію. Run:ai працює як прошарок, що визначає, як робочі навантаження ШІ, які виконуються в кластерах Kubernetes, розподіляються між графічними процесорами.

Що входить до релізу

До релізу входить кілька ключових компонентів. Насамперед це KAI Scheduler, який визначає, як і в якому порядку завдання розміщуються на GPU. Також пакет містить дробовий поділ GPU на основі CUDA 13.4, технологію, яка дозволяє розділити один графічний процесор між кількома робочими навантаженнями.

До пакета також входить управління квотами, що дозволяє адміністраторам обмежувати споживання GPU між командами та проєктами. Для розробників Nvidia надає локальне середовище на основі Kind, інструмента, який запускає кластери Kubernetes всередині контейнерів Docker на одній машині.

Чому це важливо

Nvidia придбала ізраїльську компанію Run:ai у 2024 році і тоді заявила про намір відкрити код цього програмного забезпечення. Цей крок перетворює комерційний продукт на код, який організації можуть перевіряти, адаптувати та запускати на власній інфраструктурі без ліцензійних платежів.

GPU залишаються одними з найдорожчих і найдефіцитніших ресурсів для навчання та обслуговування великих моделей. Планування, дробовий поділ і контроль квот допомагають компаніям отримати більше роботи від апаратного забезпечення, яке вони вже мають. Варіант із дозвільною ліцензією може зацікавити хмарних провайдерів і підприємства, що керують власними дата-центрами та хочуть точніше контролювати спільні прискорювачі.

Деталі дорожньої карти проєкту, управління спільнотою та будь-яка підтримка обладнання не від Nvidia на момент написання були недоступні. Наскільки широко платформу використовуватимуть, залежатиме від того, чи почнуть розробники поза Nvidia долучатися до її розвитку та створювати на її основі свої рішення.