ひとことまとめ
NVIDIAは2026年10月13日、Run:aiプラットフォームをApache 2.0ライセンスでオープンソース化し、KubernetesネイティブのGPUスケジューラKAI SchedulerをCNCF Sandboxに寄贈したと発表。本ガイドはオープンソースコンポーネントの取得、Kubernetesクラスタへのデプロイ、チーム間共有のためのGPUクォータと分割設定を解説する。
適用シーン
- 複数チームで1つのGPUクラスタを共有し、公平なスケジューリングとクォータ管理が必要なインフラチーム。
- Kubernetes上でAIトレーニング・推論のワークロードにGPU分割（fractioning）を適用し、GPU利用率を高めたいプラットフォームエンジニア。
- 商用プラットフォームを購入せずにRun:aiのスケジューリング機能を評価したい開発者。
操作手順
- オープンソース範囲とライセンスを確認：Run:aiプラットフォームはApache 2.0で公開。中核のスケジューリングエンジンKAI SchedulerはKubernetesネイティブGPUスケジューラでCNCF Sandboxに寄贈済み。再配布前に各コンポーネントとサードパーティ依存のライセンスを確認する。
- KAI Schedulerのソースを取得：GitHubのkai-scheduler/KAI-Schedulerリポジトリからソース、リリース版、Helmチャートを取得する。
- Kubernetesクラスタを準備：KAI SchedulerはAIワークロードを実行するKubernetesクラスタ向け。デプロイ前にクラスタバージョンとGPUノード（例：NVIDIA GPU Operator導入済み）を確認する。
- スケジューラをデプロイ：公式のインストール方法（Helmまたはマニフェスト）でKAI Schedulerをクラスタレベルスケジューラとして展開し、GPU認識スケジューリングを構成する。
- GPUクォータと分割を設定：チームまたはネームスペースごとにGPUクォータを設定し、分割を有効にして複数タスクが1つの物理GPUを共有できるようにする。
- ローカルで試す：クラスタがない場合はKindでローカルKubernetes環境を構築し、KAI Schedulerをデプロイして基本スケジューリングを検証する。
注意事項
- KAI SchedulerはRun:aiプラットフォームのオープンソーススケジューリングエンジンであり、商用プラットフォームの他のコンポーネントや高度な機能は引き続きNVIDIA Run:aiプラットフォームで提供される。
- オープンソース版と商用版の機能境界はNVIDIA公式ドキュメントに従う。再配布前にコンポーネントとサードパーティ依存のライセンスを個別に確認する。
- Run:aiは2024年12月に欧州規制当局の承認を得た買収でNVIDIA傘下に入り、今回のオープンソース化で完全なプラットフォームコードベースが公開された（TechRepublic、2026年10月15日）。