英伟达将Run:ai平台整体开源，附四项独立组件

英伟达于2026年10月19日宣布，将用于管理AI工作负载与GPU资源的Run:ai平台整体开源，同时开源四个可独立使用的核心组件。据digitaltoday.co.kr报道，Run:ai可在Kubernetes环境中按需分配GPU资源，并覆盖从数据处理到训练、推理的AI工作全流程。

此次开源包含完整平台以及四个独立组件：KAI Scheduler负责决定作业放置位置，让多个团队公平共享集群资源；GPU Fractional Operator允许多个作业共用一块GPU；KAI Resource Management按部门和项目设定并保障GPU配额；Workload Map则以一致方式定义在Kubernetes上运行的各类AI工作负载。

源代码可在GitHub的DSX AI Factory组织获取，同时作为社区产品在NVIDIA NGC上提供。NGC社区产品无需付费订阅即可使用，但不包含英伟达的企业级支持。

合作伙伴与配套项目

Cruncho、Nebius、Mirantis、Rafay、SpectroCloud、SaturnCloud、OpenNebula Systems和vCluster等合作伙伴已集成Run:ai或将其作为托管服务提供。其中Nebius在其AI云中提供Run:ai的一键部署。

英伟达还推出了相关的开源项目Model Streamer与Grove。Model Streamer可快速将模型权重载入GPU显存，以缩短推理启动时间；Grove则通过单一API管理需要同步扩缩容的多组件推理工作负载。