NVIDIA 将 Run:ai 平台开源并纳入 DSX AI Factory

本次变化

根据 NVIDIA 开发者博客（2026 年 10 月 13 日）说明，NVIDIA 将完整的 Run:ai 平台作为开源软件发布，用于 AI 工作负载与 GPU 编排，并纳入 NVIDIA DSX AI Factory 平台。该平台此前用于在 Kubernetes 上按需分配 GPU 资源、管理从数据处理、训练到推理的完整工作负载生命周期。

发布包含四个可独立采用的模块：

• KAI Scheduler：GPU 感知的 Kubernetes 调度器，采用 Apache 2.0 许可并贡献给 CNCF 作为 Sandbox 项目，支持 gang scheduling、公平共享与配额、拓扑感知与装箱、GPU 共享以及 DRA。
• GPU Fractioning Operator：将 CUDA 13.4 原生的 GPU 分片能力引入 Kubernetes，原私有实现已退役；该操作器与调度器无关，并提供按 Pod 的指标导出。
• KAI Resource Management：面向组织层级（项目、部门、节点池）的配额与资源共享层。
• Workload Map：工作负载管理契约，以 Go 库形式提供，用于统一描述和治理多种 Kubernetes 工作负载类型，本身不负责调度、排队、自动扩缩或跨集群传播。

此外，相关项目 Model Streamer（加速模型权重加载）与 Grove（多组件推理编排）被列为互补的开源项目。博客称 Crusoe、Mirantis、Nebius、OpenNebula Systems、Rafay、Saturn Cloud、Spectro Cloud 和 vCluster 等八个 DSX 生态伙伴已将开源平台集成到各自产品中。

适用场景

该平台面向在 Kubernetes 上运行 AI 工作负载的平台团队和生态伙伴，可用于提升 GPU 利用率、组织级配额管理，以及笔记本、推理等不需要整块 GPU 的工作负载共享。企业版 Run:ai 仍通过 NVIDIA 支持的商业产品、Mission Control、AI Enterprise 及部分云市场提供。

限制与待核实

博客未给出具体安装步骤，建议以仓库文档为准；社区产品位于 NGC，需接受相应许可协议，不含 NVIDIA 企业支持。文中提及的第三方集成与性能数字来自各厂商自行发布，未在本摘要中独立验证；实际可用性、许可与支持条款因产品而异，需以官方渠道核实。