# Платформа NVIDIA с открытым исходным кодом Run:ai и планировщик KAI для оркестрации рабочих нагрузок ИИ

Source: TechNewsList (https://technewslist.com)
Canonical URL: https://technewslist.com/ru/article/nvidia-open-sources-runai-platform-kai-scheduler-2026-10-14-morning-ru
Section: Software (https://technewslist.com/ru/software)
Author: TechNewsList
Language: ru
Published: 2026-10-14T06:55:19.662+00:00
Updated: 2026-10-14T06:55:19.913349+00:00

> NVIDIA выпустила полную платформу оркестрации Run:ai и планировщик KAI под управлением Apache 2.0, обеспечивающую фракционирование графического процессора на аппаратном уровне в кластерах Kubernetes.

## TL;DR
- NVIDIA полностью открыла исходный код платформы оркестрации кластера Run:ai под разрешительной лицензией на программное обеспечение Apache 2.0.
- В основной версии представлен KAI Scheduler, собственный механизм планирования Kubernetes с поддержкой графического процессора, принятый как проект CNCF Sandbox.
- Фракционирование графического процессора и ограничения памяти на аппаратном уровне теперь доступны операторам открытого исходного кода без лицензирования коммерческого программного обеспечения.

## Key points
- 13 октября NVIDIA объявила о переходе Run:ai на открытый исходный код в качестве основного компонента своей платформы DSX AI Factory.
- Планировщик KAI обеспечивает дробное разделение графического процессора, групповое планирование и приоритетное вытеснение нескольких клиентов непосредственно в Kubernetes.
- Автономный оператор фракционирования графического процессора обеспечивает строгие границы памяти непосредственно на уровне среды выполнения CUDA 13.4.
- Поставщики гипермасштабируемых облаков искусственного интеллекта, включая Nebius и Crusoe, интегрировали стек с открытым исходным кодом в свои предложения управляемых кластеров.
- Коммерческая поддержка по-прежнему доступна через NVIDIA AI Enterprise, а управление сообществом соответствует стандартам CNCF.

## Что произошло

Внеся серьезный сдвиг в программном обеспечении инфраструктуры искусственного интеллекта, NVIDIA официально открыла исходный код полной платформы оркестрации Run:ai под лицензией Apache 2.0. Этот шаг, объявленный 13 октября, превращает запатентованный пакет управления кластерами, приобретенный NVIDIA, в открытую управляемую сообществом основу для гетерогенных вычислительных кластеров искусственного интеллекта.

Как указано в официальном объявлении в [блоге разработчиков NVIDIA](https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-runai-is-now-open-source-as-part-of-nvidia-dsx-ai-factory-platform/), выпуск кодовой базы включает в себя основной планировщик KAI, встроенный в Kubernetes, оператор фракционирования графического процессора и модули телеметрии динамического кластера. Кроме того, Cloud Native Computing Foundation (CNCF) одновременно включил планировщик KAI в свой реестр проектов «песочницы», установив нейтральный путь управления для развертываний облаков от нескольких поставщиков.

![Схема архитектуры NVIDIA Run:ai](https://rkhynbcsbnkkcwgexzwg.supabase.co/storage/v1/object/public/media/api/1791956561346-oqcgnr-nvidia-open-sources-runai-platform-kai-scheduler-2026-10-14-morning-inside-1-52c35cd923.webp)

## Почему это важно

Эффективное использование графического процессора стало одним из самых серьезных узких мест при разработке генеративного искусственного интеллекта. Стандартные алгоритмы планирования Kubernetes рассматривают ускорители как грубые монолитные целые числа. Облегченный процесс вывода, запрашивающий графический процессор, часто блокирует весь дорогостоящий ускоритель H100 или B200, оставляя память с высокой пропускной способностью (HBM) и тензорные ядра в основном бездействующими.

Run:ai завоевала известность в отрасли благодаря разработке специализированной дробной виртуализации на уровне ядра и усовершенствованных механизмов организации очередей, которые позволяют нескольким задачам обучения или вывода совместно использовать микросхему без снижения производительности. Выпуская это программное обеспечение под разрешительной лицензией Apache 2.0, NVIDIA устраняет барьер, связанный с проприетарным лицензированием, который ранее ограничивал небольшие лаборатории, академические учреждения и независимых облачных провайдеров от внедрения виртуализации графических процессоров промышленного уровня.

Как сообщает [Venture Atlas](https://www.ventureatlas.org/news/2026-10-13-nvidia-runai-open-source), открытый исходный код Run:ai также укрепляет экосистему CUDA NVIDIA в борьбе с появляющимися открытыми архитектурами ускорителей. Стандартизируя планирование кластера Kubernetes непосредственно на основе собственных примитивов фракционирования CUDA, NVIDIA гарантирует, что корпоративные платформы искусственного интеллекта остаются оптимизированными для ее аппаратной архитектуры даже в самоуправляемых и гибридных облачных развертываниях.

## Технические детали

Архитектурным ядром стека с открытым исходным кодом является планировщик KAI. Работая в качестве альтернативного или дополнительного планировщика в стандартных плоскостях управления Kubernetes, KAI представляет групповое планирование, упаковку контейнеров с учетом топологии и переподписку со строгим приоритетным приоритетом. Когда отправляется задание распределенного обучения с несколькими узлами, KAI гарантирует, что все рабочие модули и связанные с ними сетевые структуры NVLink выделяются одновременно перед началом выполнения, предотвращая частичные взаимоблокировки ресурсов.

Дополнением к планировщику является модульный оператор фракционирования графического процессора. В отличие от базового разделения времени на программном уровне, которое может пострадать от сбоев из-за переполнения памяти, когда параллельные процессы превышают физическую видеопамять, оператор с открытым исходным кодом подключается к уровню драйвера CUDA 13.4, чтобы обеспечить строгие ограничения аппаратной памяти. Если задача вывода пытается выделить память сверх выделенной части, среда выполнения корректно ограничивает выделение, а не вызывает панику ядра из-за нехватки памяти для соседних рабочих нагрузок.

Согласно обзору архитектуры, опубликованному в [блоге Nebius](https://nebius.com/blog/posts/nvidia-run-ai-open-source-nebius-applications), поставщики управляемых облаков теперь могут интегрировать эти компоненты непосредственно в стандартные исходные дистрибутивы Kubernetes без поддержки собственных дополнительных агентов. Nebius и Crusoe уже проверили развертывание стека Run:ai с открытым исходным кодом в своих распределенных кластерах искусственного интеллекта, сообщив о трехкратном увеличении эффективного использования графического процессора для точной настройки и конвейеров вывода.

![Графика NVIDIA AI для заводского масштабирования](https://rkhynbcsbnkkcwgexzwg.supabase.co/storage/v1/object/public/media/api/1791956562874-28mji6-nvidia-open-sources-runai-platform-kai-scheduler-2026-10-14-morning-inside-2-dba1257bd2.webp)

## Влияние на рынок и отрасль

Открытость исходного кода Run:ai находит отклик как у коммерческих поставщиков средств управления Kubernetes, так и у специализированных стартапов по инфраструктуре искусственного интеллекта. Поставщики программного обеспечения, создавшие собственные расширения планирования на базе стандартного Kubernetes, теперь сталкиваются с конкуренцией со стороны платформы с открытым исходным кодом, поддерживаемой поставщиком и поддерживаемой непосредственно инженерными ресурсами NVIDIA.

Корпоративным клиентам NVIDIA будет поддерживать коммерческую поддержку и корпоративную сертификацию в рамках уровня подписки NVIDIA AI Enterprise, предлагая соглашения о гарантированном уровне обслуживания (SLA), интеграцию корпоративных удостоверений и специализированные аудиты безопасности. Однако основной механизм планирования и компоненты оркестрации контейнеров будут прозрачно развиваться в общедоступных репозиториях GitHub в соответствии с рекомендациями CNCF.

Эта открытая модель разработки также позволяет сторонним поставщикам оборудования и сетей предлагать восходящие запросы на включение. Участники сообщества могут расширить KAI Scheduler для оптимизации решений по планированию с использованием сверхбыстрых топологий InfiniBand, фабрик Ethernet RoCE v2 и высокопроизводительных параллельных файловых систем, таких как Lustre и GPFS.

## За чем следить дальше

В ближайшие недели группы разработчиков платформ оценят сложность миграции существующих кластеров Kubernetes, использующих общие пользовательские определения ресурсов (CRD), на новый планировщик KAI с открытым исходным кодом. Периодичность первоначальных выпусков и основные этапы песочницы CNCF покажут, насколько быстро внешние участники добавляют функции, выходящие за рамки непосредственных эталонных конфигураций оборудования NVIDIA.

Команды облачной инфраструктуры также должны следить за предстоящими сессиями CNCF KubeCon, на которых специалисты по обслуживанию планируют публиковать комплексные данные сравнительного тестирования, сравнивающие пропускную способность планировщика KAI со стандартным планировщиком Kubernetes и механизмом планирования вулкана в многотысячных кластерах графических процессоров.

Наконец, экосистема корпоративного программного обеспечения будет следить за тем, попытаются ли конкурирующие производители ускорителей, такие как AMD и Intel, адаптировать открытые интерфейсы планировщика KAI для соответствия своим соответствующим вычислительным стекам ROCm и oneAPI.

## Источники

- [Блог разработчиков NVIDIA](https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-runai-is-now-open-source-as-part-of-nvidia-dsx-ai-factory-platform/)— Техническое объявление с подробным описанием открытого исходного кода платформы Run:ai, планировщика KAI и лицензирования Apache 2.0.
- [Блог Небиуса](https://nebius.com/blog/posts/nvidia-run-ai-open-source-nebius-applications)— Инженерное исследование, посвященное облачному развертыванию планировщика KAI в управляемых кластерах графических процессоров.
- [Венчурный Атлас](https://www.ventureatlas.org/news/2026-10-13-nvidia-runai-open-source)— Отраслевой анализ, охватывающий внедрение CNCF Sandbox, модели поддержки предприятия и влияние на рынок оркестрации искусственного интеллекта.

Mentions: NVIDIA, Фонд облачных вычислений, Небиус, Крузо

## Sources
- [Блог разработчиков NVIDIA](https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-runai-is-now-open-source-as-part-of-nvidia-dsx-ai-factory-platform/)
- [Блог Небиуса](https://nebius.com/blog/posts/nvidia-run-ai-open-source-nebius-applications)
- [Венчурный Атлас](https://www.ventureatlas.org/news/2026-10-13-nvidia-runai-open-source)