NVIDIAがRun:aiをオープンソース化、GPU管理基盤を全面公開

NVIDIAは2026年10月19日、AIワークロードとGPUリソースを管理するRun:aiプラットフォームの全体をオープンソースとして公開した。Kubernetes環境でGPUリソースをオンデマンドに割り当て、データ処理から学習、推論までのAI作業を管理する基盤で、今回の公開にはプラットフォーム本体に加え4つの単体核心コンポーネントが含まれる。digitaltoday.co.krが伝えた。

4つの単体コンポーネント

KAI Schedulerは複数チームがクラスタ資源を公平に共有できるようジョブの配置を決める。GPU Fractional Operatorは複数のジョブが1基のGPUを共有できるようにし、KAI Resource Managementは部門やプロジェクトごとにGPUクォータを設定・保証する。Workload MapはKubernetes上で動く多様なAIワークロードの種類を一貫した形で定義する。

ソースコードはGitHubのDSX AI Factory組織から入手できるほか、NVIDIA NGCのコミュニティ製品としても提供される。NGC版は有料サブスクリプションなしで利用できるが、NVIDIAのエンタープライズサポートは含まれない。

NVIDIAは関連するオープンソースプロジェクトとしてModel StreamerとGroveも発表した。Model Streamerはモデルの重みをGPUメモリへ高速に読み込み、推論の起動時間を短縮する。Groveは同時にスケールする必要がある複数コンポーネントの推論ワークロードを単一APIで管理する。

Cruncho、Nebius、Mirantis、Rafay、SpectroCloud、SaturnCloud、OpenNebula Systems、vClusterなどのパートナーはRun:aiを統合するかマネージドサービスとして提供している。Nebiusは自社のAIクラウドでRun:aiのワンクリック展開を用意する。