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NVIDIA libera Run:ai, su plataforma de orquestación de IA, con licencia Apache 2.0
Redacción de IA en un minuto · Editor: Jon Elgezabal
En 30 segundos
NVIDIA abre a todo el mundo el código de Run:ai, el software que reparte las GPU entre los equipos que comparten una misma infraestructura sobre Kubernetes. El repositorio de GitHub lleva licencia Apache 2.0, y quien lo instale desde NGC no paga suscripción, aunque tampoco recibe soporte. Ocho socios ya lo están incorporando a su oferta, y la versión de pago, con ayuda de NVIDIA, se sigue vendiendo aparte.
NVIDIA publicó el martes 13 de octubre en código abierto la plataforma completa de Run:ai, su software para organizar las tareas de inteligencia artificial y repartir las GPU (los chips con los que se entrenan y se ejecutan los modelos) en infraestructuras que comparten varios equipos. Funciona sobre Kubernetes, el sistema que gestiona aplicaciones en contenedores. Lo anunció en su blog técnico, donde recuerda que Run:ai lleva varios años asignando GPU de forma dinámica a lo largo de todo el ciclo de un proyecto: el procesamiento de datos, el entrenamiento y la inferencia.
El código está en GitHub, dentro de la organización NVIDIA DSX AI Factory, con licencia Apache 2.0, según el propio repositorio. Esa licencia permite usarlo, modificarlo y crear productos sobre él. También se puede instalar desde NGC, el catálogo de software de NVIDIA, como producto comunitario: no hace falta pagar una suscripción a Run:ai, pero no incluye el soporte de la empresa, y descargarlo desde ahí obliga a aceptar el acuerdo de licencia de software de NVIDIA y sus condiciones para productos de inteligencia artificial.
La publicación incluye cuatro piezas que se pueden usar por separado: KAI Scheduler (el planificador que reparte las GPU, que ya era de código abierto), GPU Fractioning Operator (para que varias tareas compartan una misma GPU), KAI Resource Management (cuotas y jerarquías por organización) y Workload Map (una forma común de describir cada tipo de tarea). Run:ai ya permitía dividir una GPU entre varias tareas con una tecnología propia de NVIDIA; esa versión se ha retirado y la nueva pieza se apoya en la función equivalente que incorpora CUDA 13.4.
Ocho socios de NVIDIA, entre ellos Crusoe, Mirantis, Nebius, Rafay y Spectro Cloud, ya la están integrando en sus servicios. La versión comercial, con soporte de NVIDIA, sigue disponible como producto independiente, dentro de NVIDIA AI Enterprise y NVIDIA Mission Control y en algunos mercados de software en la nube; la disponibilidad, la licencia y el soporte cambian según la modalidad.
Por qué importa · análisis y opinión
Abrir el software que decide qué tarea usa cada chip es una jugada que favorece a quien vende los chips. Cuanto más fácil sea aprovechar bien las GPU en cualquier nube, más atractivo resulta comprarlas, y los socios que ya lo integran amplían el alcance de NVIDIA sin que tenga que venderles una licencia. Para los equipos que comparten servidores de GPU, el cambio es práctico: pueden probar un sistema de reparto maduro sin negociar una suscripción y sin quedar atados a un contrato. La contrapartida es el soporte: quien lo instale por su cuenta tendrá que mantenerlo con su propia gente o pagar la versión comercial. Lo que aún no se sabe es cuánta comunidad se formará alrededor del código y si NVIDIA seguirá publicando las mejoras en abierto al mismo ritmo que en su producto de pago.
Fuente oficial: NVIDIA · Redactada con ayuda de IA: cómo hacemos las noticias
