Código abierto
Nvidia abre Run:ai para repartir mejor sus GPU
Nvidia anunció el 13 de octubre de 2026 la apertura de la plataforma completa Run:ai. Según la empresa, sus cuatro componentes pueden adoptarse por separado; la distribución comunitaria no exige una suscripción de pago, pero tampoco incluye soporte empresarial.
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En resumen
- La apertura abarca la plataforma completa, más allá de KAI Scheduler.
- GPU Fractioning Operator utiliza CUDA 13.4 para compartir capacidad.
- Workload Map describe la estructura de los trabajos; no los planifica ni ajusta automáticamente su escala.
La plataforma completa, también por piezas
La apertura permite adoptar el conjunto integrado o incorporar componentes concretos a una plataforma existente. Los equipos pueden examinar el código, contribuir a su desarrollo y construir productos o servicios sobre él. Esa posibilidad de elegir piezas forma parte del lanzamiento: no obliga a instalar todo el conjunto para incorporar una función.
KAI Scheduler ya se había publicado como código abierto con licencia Apache 2.0. Ahora el anuncio abarca la plataforma completa. Su código se rige por las licencias de código abierto que le correspondan; la licencia del planificador no debe extenderse por defecto al resto.
Descarga comunitaria y soporte
La plataforma también se ofrece en NGC como Community Product, una distribución comunitaria con un paquete de instalación del conjunto integrado. Para obtenerla no hace falta una suscripción de pago ni tener contratado soporte de la compañía.
La descarga exige aceptar el acuerdo de licencia de software y los términos específicos de producto aplicables. El soporte empresarial no está incluido: disponer del código y descargar el producto comunitario son condiciones distintas de contar con ese servicio.
Qué hace cada componente
| Componente | Función |
|---|---|
| KAI Scheduler | Planifica la ejecución de los trabajos. |
| GPU Fractioning Operator | Permite utilizar fracciones de capacidad mediante CUDA 13.4. |
| KAI Resource Management | Gestiona recursos por proyectos y departamentos, con cuotas y reparto de capacidad. |
| Workload Map | Describe la estructura de los trabajos; no planifica ni ajusta automáticamente su escala. |
Los módulos cubren tareas distintas: decidir dónde se ejecuta un trabajo, compartir capacidad, repartir recursos entre equipos y describir la estructura de las tareas. Pueden incorporarse de forma independiente, según las necesidades de cada instalación.
Compartir memoria y describir trabajos
El componente de fraccionamiento sustituye la implementación propietaria anterior por la capacidad nativa de CUDA 13.4. El controlador impone un límite de memoria a cada trabajo, que solo ve la parte que tiene asignada. El operador puede integrarse con el planificador de la plataforma y sigue siendo compatible con otros.
Workload Map tiene un alcance deliberadamente limitado. Describe cómo se estructura cada tipo de trabajo para que otras herramientas puedan gestionarlo de manera coherente. No decide por sí mismo dónde ejecutarlo, no lo pone en cola, no modifica automáticamente su escala ni lo propaga entre conjuntos de servidores.
Conclusión
La apertura ofrece una elección concreta: adoptar la plataforma completa o integrar solo las funciones necesarias. La distribución comunitaria permite hacerlo sin una suscripción de pago, con sus condiciones de licencia y sin soporte empresarial incluido.
Fuentes primarias
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