РЕЛИЗ · CODING · #2929
NVIDIA выпустила Workload Map для стандартизации описаний AI-рабочих нагрузок в Kubernetes
NVIDIA Workload Map (ранее Karta) предлагает CRD для Kubernetes и Go-библиотеку, которые задают единое структурное описание распределённых рабочих нагрузок, а также каталог готовых определений для JobSet, PyTorchJob, Ray, KServe, MPIJob и других. Потребители, включая KAI Scheduler, NVIDIA Run:ai и Elotl Nova, могут использовать общие определения для инспекции, gang-scheduling и управления многоподовыми AI-задачами без написания парсеров под каждый фреймворк.
КЛЮЧЕВЫЕ ТЕЗИСЫ
- NVIDIA Workload Map (ранее Karta) предлагает CRD для Kubernetes и Go-библиотеку, которые задают единое структурное описание распределённых рабочих нагрузок, а также каталог готовых определений для JobSet, PyTorchJob, Ray, KServe, MPIJob и других.
- Потребители, включая KAI Scheduler, NVIDIA Run:ai и Elotl Nova, могут использовать общие определения для инспекции, gang-scheduling и управления многоподовыми AI-задачами без написания парсеров под каждый фреймворк.
- Единое описание рабочих нагрузок ускоряет интеграцию новых AI-фреймворков в планировщики и платформы и снижает необходимость писать адаптеры под каждый фреймворк.
ПОЧЕМУ ЭТО ВАЖНО
Единое описание рабочих нагрузок ускоряет интеграцию новых AI-фреймворков в планировщики и платформы и снижает необходимость писать адаптеры под каждый фреймворк.