NVIDIA פותחת את Run:ai בקוד פתוח: מה משתנה לתשתיות ה-GPU
NVIDIA הודיעה שפלטפורמת Run:ai המלאה תהפוך לקוד פתוח, כחלק מפלטפורמת DSX AI Factory שלה. הקוד זמין במאגר הרשמי, וההודעה כוללת ארבעה רכיבים שאפשר לאמץ בנפרד. עבור צוותי תשתית שמריצים GPU על Kubernetes, זו הזדמנות לבחון את שכבת התזמון וחלוקת המשאבים
NVIDIA הודיעה שפלטפורמת Run:ai המלאה תהפוך לקוד פתוח, כחלק מפלטפורמת DSX AI Factory שלה. הקוד זמין במאגר הרשמי, וההודעה כוללת ארבעה רכיבים שאפשר לאמץ בנפרד. עבור צוותי תשתית שמריצים GPU על Kubernetes, זו הזדמנות לבחון את שכבת התזמון וחלוקת המשאבים בלי לבנות אותה מאפס.
Run:ai היא פלטפורמה לניהול עומסי עבודה ומשאבי GPU על גבי Kubernetes. לפי הפוסט הרשמי בבלוג של NVIDIA, היא עוסקת בהקצאה דינמית של GPU לאורך כל מחזור החיים של העומס, מעיבוד נתונים ואימון ועד הסקה. החברה נוסדה בישראל, ו-NVIDIA רכשה אותה לפני כשנתיים בעסקה של כ-800 מיליון דולר, לפי דיווח של Calcalist.
מה נפתח בדיוק
הפתיחה לקוד פתוח כוללת את הפלטפורמה כולה, ובנוסף ארבעה רכיבים שאפשר לאמץ בנפרד:
KAI Scheduler הוא מנוע התזמון שמניע את Run:ai. הוא מתפרסם תחת רישיון Apache 2.0 ונתרם ל-CNCF כפרויקט Sandbox. הוא תומך בתזמון gang, שבו עבודה מרובת פודים נכנסת לאשכול כולה או לא נכנסת בכלל, בחלוקה הוגנת בין צוותים, בשיבוץ מודע לטופולוגיה, בשיתוף GPU (MIG, MPS, time-slicing ו-HaMi) ובהקצאה דינמית של משאבים (DRA). לפי NVIDIA, אפשר להתקין אותו באשכול קיים לצד הערימה הנוכחית, בלי להתקין את הפלטפורמה כולה.
GPU Fractioning Operator מאפשר לחלק GPU אחד לחלקים עבור פודים שונים ב-Kubernetes, על בסיס CUDA, ומציג מדדים לכל פוד. את היתרונות בביצועים בפועל לא פורסמו מספרים בהודעה.
KAI Resource Management מנהל מכסות והיררכיה ארגונית: פרויקטים, מחלקות ו-node pools. Workload Map הוא ממשק אחיד לניהול עומסי עבודה. לפי מאגר הפרויקט, מדובר בשכבת תרגום שממפה את ה-CRD של מסגרות Kubernetes שונות למבנה כללי אחד.
הרישיון: מה כן ומה לא
הגרסה הקהילתית זמינה ב-NVIDIA NGC כ-Community Product עם Helm chart. לפי NVIDIA, אין צורך במנוי Run:ai בתשלום או בתמיכה מבית NVIDIA, אבל כן צריך לקבל את תנאי הרישיון של NVIDIA בהורדה. התמיכה הארגונית אינה כלולה. הגרסאות המסחריות נשארות זמינות דרך NVIDIA Mission Control, NVIDIA AI Enterprise ומרקטפלייסים של ענני ענק.
מי כבר בונה על זה
ההודעה מונה שמונה שותפים ב-DSX שמשלבים את הפלטפורמה: Crusoe, Mirantis, Nebius, OpenNebula Systems, Rafay, Saturn Cloud, Spectro Cloud ו-vCluster. ההטמעות שונות זו מזו:
Crusoe משלבת את Run:ai עם Crusoe Managed Kubernetes. Nebius מציעה אותו כאפליקציה בהתקנה בלחיצה ב-Nebius Managed Service for Kubernetes. Mirantis מוסיפה אותו לקטלוג של k0rdent AI, שמטפל בהתקנת שכבת הבקרה וברכיבים התומכים. הודעת Mirantis עצמה, שפורסמה ב-13 באוקטובר 2026, מופיעה בתפוצה של Business Wire ואומתה כאן דרך שכפול בשם lelezard.com.
OpenNebula מציגה את השילוב שלה כחלק מ-OneKS, שירות ה-Kubernetes שלה. לפי החברה, לקוחות שמשתמשים בהצעה שלה לא צריכים רישיון מסחרי של Run:ai, והתמיכה כלולה במנוי AI Cloud שלה. זו טענה של השותפה ולא של NVIDIA, ולכן כדאי לבדוק אותה מול ההצעה לפני החלטה.
מה זה אומר בפועל
השינוי המעשי הוא בעלות על הכניסה. חברה שרוצה לבחון תזמון GPU מתקדם, כמו gang scheduling, מכסות לפי צוות ושיתוף GPU, יכולה להתקין את הרכיבים בסביבת בדיקה בלי רישיון מסחרי. השאלה הפתוחה היא כמה מהקוד מוכן לייצור בגרסה הפתוחה לעומת הגרסה המסחרית, וההודעה לא עונה על כך. מומלץ לבדוק את המאגרים, את גרסאות התמיכה ואת תנאי הרישיון לפני החלטת אימוץ.
מקורות: NVIDIA Developer Blog (המקור הראשי, נקרא במלואו); מאגר NVIDIA Run:ai; הודעת Mirantis דרך Business Wire (משני, Morningstar); הדיווח על רכישת Run:ai ב-Calcalist (משני, כותרת בלבד נבדקה).