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NVIDIAは、KubernetesネイティブのAIオーケストレーションプラットフォームであるRun:aiを発表しました。このプラットフォームは、Kubernetes環境が直面する課題、例えばGPUの非効率的な利用やガバナンスの適用の難しさといった課題に対処します。Run:aiは、GPUリソ​​ースの動的なポリシーベースのスケジューリングを可能にし、リソースの使用を最適化し、チーム間でワークロードの優先順位付けを保証します。

NVIDIA Run:ai と Microsoft Azureの統合により、Azure の GPU アクセラレーション仮想マシン ファミリにおける AI ワークロードの管理が強化されます。NVIDIA GPU を搭載したこれらの仮想マシンは、ディープラーニングからクラウドゲームまで、幅広いタスクに対応します。Run:ai のソフトウェアは、 Azure Kubernetes Service (AKS) を活用して GPU リソースの効率的なオーケストレーションと仮想化を実現し、AI プロジェクトにシームレスなエクスペリエンスを提供します。

Azure Kubernetes Service (AKS) は、NVIDIA Run:ai によってさらに強化され、GPU リソースを動的に管理するインテリジェントなレイヤーが追加されます。この統合により、AI ワークロードの効率的なスケジューリングが可能になり、GPU のアイドル時間を削減し、スループットを最大化できます。また、AKS 内でクォータポリシーをサポートし、異なるチーム間での公平なアクセスとガバナンスを確保します。

NVIDIA Run:aiは、オンプレミスのデータセンターとクラウドプラットフォームを融合するハイブリッドインフラストラクチャ戦略をサポートします。このアプローチは、機密性の高いワークロードのローカル制御とクラウドリソースの拡張性の両方を必要とする企業にとって有益です。Run:aiはMicrosoft Marketplaceでプライベートオファーとして提供されるため、既存のエンタープライズ契約への柔軟な導入と統合が可能になり、AI運用の強化を目指す組織の導入プロセスを効率化します。