01 Was passiert ist
NVIDIA hat den vollständigen Quellcode von Run:ai als Teil von DSX AI Factory veröffentlicht. Die Plattform steuert KI-Workloads und GPU-Ressourcen in Kubernetes. Teams können den gesamten Stack oder einzelne Komponenten einsetzen.
02 Die wichtigsten Details
- Vier Komponenten lassen sich unabhängig nutzen: KAI Scheduler, GPU Fractioning Operator, KAI Resource Management und Workload Map.
- Für KAI Scheduler nennt NVIDIA ausdrücklich Apache 2.0. Der übrige Quellcode unterliegt den jeweils geltenden Open-Source-Lizenzen.
- GPU Fractioning Operator erschließt die native GPU-Aufteilung von CUDA 13.4 in Kubernetes. Der Treiber begrenzt den Speicher je Workload; die frühere proprietäre Umsetzung wurde ersetzt.
- Das NGC Community Product enthält ein Helm-Chart. Ein bezahltes Run:ai-Abo oder Supportanspruch ist nicht erforderlich. NVIDIA-Lizenzvertrag und Produktbedingungen müssen akzeptiert werden; Enterprise-Support ist nicht enthalten.
03 Warum das wichtig ist
Teams für KI-Infrastruktur können den Code prüfen und verändern, Kapazitäten zwischen Abteilungen verteilen und gezielt einzelne Komponenten integrieren. Bei einer Installation über NGC sollten sie die Lizenzbedingungen prüfen und den Support separat organisieren: Das Community Product enthält keinen NVIDIA Enterprise-Support.
04 Für wen es relevant ist
KI-Infrastruktur-Ingenieure, Cluster-Administratoren und Maschinenlern-Teams.
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