NVIDIAは、Kubernetes向けのGPU編成基盤「NVIDIA Run:ai」の全機能をApache 2.0で公開しました。有償サブスクリプションなしで自社運用できます。
何が公開されたのか
制御プレーン、クラスタ側のサービス、CLI、MCPサーバーまでを含む単一リポジトリで、GPUなしでも試せます。
4つの構成部品
スケジューラのKAI Scheduler、CUDA 13.4に基づくGPU分割のOperator、プロジェクトと割当を管理するResource Management、ワークロード種別を記述するWorkload Mapです。それぞれ単独で導入できます。
運用上の注意
無償版にはNVIDIAのエンタープライズサポートが付きません。Linuxでのビルドには16GBのメモリと100GBの空きディスクが必要で、Windowsは対象外です。
編集部の見解
GPUの配分をソフトウェアで制御できると、遊休を減らす余地が生まれます。ただし分割の上限管理はドライバ依存で、検証なしに本番へ持ち込むのは危険です。LambdaやTogether AIのような外部GPUを使う場合も、単価だけでなく利用率を併せて測ることをおすすめします。
my-best.ai 編集部
出典：MarkTechPost（2026年10月18日）、NVIDIA Developer
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