NVIDIA、AI基盤「Run:ai」をオープンソース公開

米NVIDIA（GPUおよびAI向けフルスタック基盤を提供する世界最大手半導体メーカー）は、買収したAIワークロードおよびGPUオーケストレーション基盤「NVIDIA Run:ai（Kubernetes上でGPUリソースの動的配分とAIジョブ管理を自動化する基盤）」の全機能をオープンソースソフトウェア（OSS）として公開したと発表しました。本リリースは、次世代AIデータセンター構築向け基盤「NVIDIA DSX AI Factory Platform」を拡張するもので、エコシステム全体のパートナーや開発者が自社ソリューションへ迅速に組み込めるオープンな土台を提供します。

主要4コンポーネントの独立提供とモジュール構成

NVIDIA Run:aiは、統合スタックとして利用できるだけでなく、以下の4つのモジュラーコンポーネントが個別に切り出され、単体でも導入可能な設計となっています。

• KAI Scheduler: Kubernetesネイティブのスケジューリングエンジン。Apache 2.0ライセンスでオープンソース化され、CNCF（クラウドネイティブ技術の標準化を推進する業界団体Cloud Native Computing Foundation）のSandboxプロジェクトに寄贈されました。複数ノードにまたがるジョブの一括配置（ギャングスケジューリング）や事前インメモリシミュレーション、時間ベースの公平配分、トポロジー認識、Dynamic Resource Allocation（DRA）に対応します。
• GPU Fractioning Operator: CUDA 13.4（NVIDIAが提供するGPUコンピューティング向けの並列処理開発プラットフォーム）で導入されたネイティブなメモリハード制限機能を活用し、Kubernetes上でGPUメモリを安全に分割・共有するオペレーターです。従来の独自実装から置き換わり、ポッド単位のメトリクス監視機能も備えています。
• KAI Resource Management: 組織構造に合わせたリソース制御レイヤーです。プロジェクトや部門ごとの組織階層に基づき、GPUキャパシティの保証や共有、異種ハードウェアノードプールの適切な割り当てを管理します。
• Workload Map（Karta）​: PyTorchJob、RayCluster、JobSet、KServeなど多様なKubernetes CRDを抽象化し、スケジューリングやライフサイクル監視を統一的に扱うGo言語ライブラリです。

また、推論のコールドスタート（モデル読み込み待機時間）を大幅に短縮する「Model Streamer」や、エージェントパイプライン向けオーケストレーター「Grove」など関連OSSとの連携もサポートされています。

提供形態とエコシステムパートナーの動向

オープンソース版のNVIDIA Run:aiは、GitHubのdsx-ai-factoryオーガニゼーションでソースコードが公開されたほか、NVIDIA NGCからコミュニティ製品としてHelmチャート形式で導入できます。商用のエンタープライズサポートは含まれませんが、有償サブスクリプションなしで利用可能です。なお、エンタープライズ向けの商用版サポート提供も従来どおり継続されます。

あわせて、クラウド事業者やプラットフォームベンダーによる対応も発表されました。Crusoe、Mirantis、Nebius、OpenNebula、Rafay、Saturn Cloud、Spectro Cloud、vClusterなどが自社基盤へのRun:ai統合を進めています。

国内インフラ事業者への影響

日本国内でもGPUクラウドの構築や社内AIクラスタの運用が進む中、商用製品として広く使われてきたRun:aiのコア機能がOSS化されたインパクトは大きいです。国内のAI開発チームやクラウド事業者は、高額なライセンス費用を投じることなく、Kubernetes環境における高度なGPU共有機能（CUDA 13.4ネイティブ分割）やCNCF標準のKAI Schedulerを自社インフラに柔軟に統合できるようになります。

分析と今後の展望

NVIDIAがRun:aiの主要ソフトウェア資産をCNCFに寄贈しオープンソース化した背景には、GPUハードウェア市場での優位性に加え、クラスタオーケストレーションの標準を自社主導のエコシステムで固める狙いがあります。Kubernetesコミュニティ標準に根ざしたOSSとして広く普及させることで、競合半導体や他社オーケストレーターの台頭を牽制し、大規模AIファクトリーにおけるNVIDIAインフラの採用をさらに強固にする戦略とみられます。

引用元：NVIDIA Technical Blog | ctech