NVIDIA Run:ai

Die Unternehmensplattform für KI-Workloads und GPU-Orchestrierung.

Überblick

Beschleunigen Sie KI-Workflows mit dynamischer Orchestrierung

NVIDIA Run:ai beschleunigt die Prozesse von KI und maschinellem Lernen, indem es die wichtigsten Infrastrukturherausforderungen durch dynamische Ressourcenzuweisung, umfassende Unterstützung für den KI-Lebenszyklus und strategisches Ressourcenmanagement bewältigt. Durch die Bündelung von Ressourcen in Umgebungen und die Nutzung fortschrittlicher Orchestrierung verbessert NVIDIA Run:ai die Effizienz und Workload-Kapazität der GPUs erheblich. Mit Unterstützung für öffentliche Clouds, private Clouds, hybride Umgebungen oder lokale Rechenzentren bietet NVIDIA Run:ai beispiellose Flexibilität und Anpassungsfähigkeit.

Was ist intelligente Orchestrierung?

Erfahren Sie, wie die KI-native Workload-Orchestrierung die GPU-Effizienz maximiert, die Verwaltung der KI-Infrastruktur optimiert und KI-Workloads nahtlos über hybride und Multi-Cloud-Umgebungen hinweg skaliert.

Was ist NVIDIA Run:ai?

NVIDIA Run:ai beschleunigt die KI-Prozesse mit dynamischer Orchestrierung während des gesamten KI-Lebenszyklus, maximiert die GPU-Effizienz, skaliert Workloads und integriert sie ohne manuellen Aufwand in die hybride KI-Infrastruktur.

NVIDIA Run:ai bietet einen nahtlosen KI-Lebenszyklus, fortschrittliche KI-Workload-Orchestrierung mit GPU-Orchestrierung und eine leistungsstarke Policy-Engine, die die Ressourcenverwaltung in ein strategisches Asset verwandelt und für eine optimale Auslastung und Ausrichtung an den Geschäftszielen sorgt.

Merkmale

KI-Workload und GPU-Orchestrierung zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads in großem Umfang

KI-native Workload-Orchestrierung

Zentralisieren und automatisieren Sie die KI-Workload-Ausführung in verteilten Umgebungen, um eine fragmentierte Infrastruktur in eine skalierbare KI-Fabrik zu verwandeln.

Dynamische GPU-Zuweisung

Stellen Sie sicher, dass jede GPU maximalen Nutzen bietet, indem Sie Ressourcen dynamisch in Echtzeit an die Workload-Anforderungen anpassen.

Richtlinienbasierte Governance

Führen Sie KI-Workloads sicher und effizient abteilungsübergreifend sowie über Projekte und Teams hinweg mit zentralisierter, richtlinienbasierter Governance aus, die einen fairen, priorisierten und zuverlässigen Zugriff auf GPU-Ressourcen gewährleistet.

Offene Architektur

NVIDIA Run:ai wurde mit einem API-First-Ansatz entwickelt und sorgt für eine nahtlose Integration in alle bedeutenden KI-Frameworks, Tools für maschinelles Lernen und Lösungen von Drittanbietern.

Leistung

Reale KI-Beschleunigung: Bewährte GPU-Orchestrierung in großem Umfang

Dynamische Planung und Orchestrierung, die den KI-Durchsatz beschleunigt, eine nahtlose Skalierung ermöglicht und die GPU-Auslastung maximiert.

10x

GPU-Verfügbarkeit

20x

Ausgeführte Workloads

5x

GPU-Auslastung

0

Manueller Eingriff

Lösungen

Open-Source-Lösungen von NVIDIA Run:ai

Faire und effiziente KI-Workload-Planung in großem Maßstab auf Kubernetes mit KAI Scheduler

Der als Open-Source-Software bereitgestellte KAI Scheduler basiert auf NVIDIA Run:ai, lässt sich in gängige Kubernetes-Techniken integrieren und nutzt YAML-Dateien für die einfache und flexible Verwaltung von KI-Workloads. Er ist ideal für Entwickler und kleine Teams und bietet eine effiziente Lösung für die Orchestrierung von KI-Ressourcen.

Topologie-optimiertes Serving auf Kubernetes mit Grove

Grove verbindet KI-Inferenz-Frameworks und Scheduling auf Kubernetes und ermöglicht so eine effiziente Skalierung und deklarative Startreihenfolge voneinander abhängigen Komponenten über eine einheitliche benutzerdefinierte Ressource. Grove generiert automatisch Scheduling-Einschränkungen, die Kubernetes-Scheduler wie KAI Scheduler für topologieorientierte, gruppenweise geplante Bereitstellungen interpretieren. Grove ist eine modulare Komponente von NVIDIA Dynamo. Sie kann auch eigenständig ausgeführt oder in andere Inferenz-Frameworks integriert werden.

Verkürzen Sie die Ladezeiten von Modellen von Minuten auf Sekunden mit NVIDIA Run:ai Model Streamer

Model Streamer ist ein Python-SDK mit einem leistungsstarken C++-Backend, das für die Beschleunigung des Ladens von Modellen in Inferenz-Workloads entwickelt wurde. Es verwendet mehrere Threads, um Tensoren aus jedem Datenspeichertyp gleichzeitig zu lesen und sie direkt in den GPU-Speicher zu übertragen. Durch die Sättigung der verfügbaren Datenspeicherbandbreite reduziert Model Streamer die Zeit zum Laden von Modellen erheblich.

Vorteile

Das volle Potenzial der KI-Infrastruktur erschließen

NVIDIA Run:ai wurde speziell für die KI-Planung und das Infrastrukturmanagement entwickelt und beschleunigt KI-Workloads während des gesamten KI-Lebenszyklus für eine schnellere Wertschöpfung.

Maximieren Sie die GPU-Auslastung, minimieren Sie die Kosten und steigern Sie die KI-Effizienz

NVIDIA Run:ai bündelt und orchestriert GPU-Ressourcen dynamisch in hybriden Umgebungen. Durch die Eliminierung von Verschwendung, die Maximierung der Ressourcennutzung und die Ausrichtung der Rechenkapazität an den Geschäftsprioritäten erzielen Unternehmen einen überlegenen ROI, reduzierte Betriebskosten und eine schnellere Skalierung von KI-Initiativen.

KI nahtlos beschleunigen – von der Entwicklung bis zur Bereitstellung

NVIDIA Run:ai ermöglicht nahtlosen Übergänge während des gesamten KI-Lebenszyklus, von der Entwicklung bis hin zu Training und Bereitstellung. Durch die Orchestrierung von Ressourcen und die Integration verschiedener KI-Tools in eine einheitliche Pipeline reduziert die Plattform Engpässe, verkürzt die Entwicklungszyklen und skaliert KI-Lösungen schneller in den Produktivbetrieb, um greifbare Geschäftsergebnisse zu erzielen.

Zentralisierte Orchestrierung für vollständige KI-Steuerung

NVIDIA Run:ai bietet End-to-End-Transparenz und Kontrolle über verteilte KI-Infrastruktur, Workloads und Benutzer. Die zentralisierte Orchestrierung vereint Ressourcen aus Cloud-, lokalen und hybriden Umgebungen und bietet Unternehmen verwertbare Erkenntnisse, Governance auf Basis von Richtlinien und detailliertes Ressourcenmanagement für effiziente und skalierbare KI-Prozesse.

Flexible Integration in jede Umgebung

NVIDIA Run:ai unterstützt moderne KI-Fabriken mit beispielloser Flexibilität und Verfügbarkeit. Seine offene Architektur lässt sich nahtlos in alle Tools, Frameworks oder Infrastrukturen für maschinelles Lernen integrieren – ob in öffentlichen Clouds, privaten Clouds, hybriden Umgebungen oder lokalen Rechenzentren.

Anwendungsbeispiele

Beschleunigte KI-Workloads mit intelligenter Orchestrierung

NVIDIA Run:ai wurde speziell für KI-Workloads entwickelt und bietet eine intelligente Orchestrierung, die die Recheneffizienz maximiert und KI-Training und -Inferenz dynamisch skaliert.

Bericht zur Umfrage

Stand der KI in der Telekommunikation

Die Umfrage 2026 untersucht, wie Telekommunikationsunternehmen in KI investieren, diese einsetzen und von ihr profitieren.

KI-Beschleunigung in Unternehmen

NVIDIA Run:ai ermöglicht es Unternehmen, KI-Workloads effizient zu skalieren, die Kosten zu reduzieren und die KI-Entwicklungszyklen zu verbessern. Durch die dynamische Zuweisung von GPU-Ressourcen können Unternehmen die Rechenauslastung maximieren, die Leerzeiten reduzieren und Initiativen für maschinelles Lernen beschleunigen. NVIDIA Run:ai vereinfacht außerdem die KI-Prozesse durch eine einheitliche Verwaltungsschnittstelle, die eine nahtlose Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern, Ingenieuren und IT-Teams ermöglicht.

Maximierung des Token-Durchsatzes

Führen Sie verschiedene KI-Workloads gleichzeitig auf einer gemeinsamen GPU-Infrastruktur aus, um den Gesamtdurchsatz und die Auslastung erheblich zu steigern. Durch die fraktionierte Zuweisung von GPUs über Inferenz-, Einbettungs- und Generierungsaufgaben können Unternehmen mehr Modelle parallel und ohne Ressourcenkonflikte ausführen. Im Vergleich zur Einzelmodellausführung mit voller GPU-Auslastung bieten gemischte Workloads einen deutlich höheren Gesamtdurchsatz auf GPU-, Host- und Cluster-Ebene. Dadurch wird die Effizienz der Infrastruktur maximiert und gleichzeitig die KI-Ausgabe teamübergreifend beschleunigt.

Kaltstart-Minderung von Modellen

Reduzieren Sie die Kosten für die Modellbereitstellung ohne Leistungseinbußen durch dynamischen Austausch von Modellspeicher zwischen GPU und Host. Beim GPU-Speicheraustauschansatz von NVIDIA bleiben aktive Teile des Modells auf der GPU, während inaktive Teile transparent ausgelagert werden, sodass größere Modelle auf weniger GPUs ausgeführt werden können. Dies reduziert den Infrastrukturaufwand, senkt die Leerlaufkapazität und unterstützt kosteneffiziente Inferenz für Produktionsbereitstellungen – insbesondere für speicherintensive Workloads großer Sprachmodelle.

Technologie

Beschleunigte KI-Prozesse mit dynamischer Orchestrierung bei NVIDIA Lösungen

NVIDIA Run:ai bringt fortschrittliche Orchestrierung und Scheduling auf die KI-Plattformen von NVIDIA, sodass Unternehmen KI-Operationen mit minimaler Komplexität und maximaler Leistung skalieren können.

NVIDIA AI Enterprise

NVIDIA AI Enterprise beschleunigt und vereinfacht die Entwicklung und Bereitstellung von Produktions-KI-Anwendungen. Es verkürzt die Markteinführungszeit und senkt die Infrastrukturkosten, während gleichzeitig ein zuverlässiger, sicherer und skalierbarer Betrieb gewährleistet wird. NVIDIA AI Enterprise umfasst jetzt NVIDIA Run:ai.

NVIDIA Mission Control

NVIDIA Mission Control optimiert die KI-Prozesse durch sofortige Agilität, Infrastruktur-Resilienz und Hyperscale-Effizienz. Es beschleunigt KI-Experimente in Unternehmen mit Full-Stack-Software-Intelligenz und NVIDIA Run:ai-Technologie.

NVIDIA Enterprise AI Factory validiertes Design

NVIDIA unterstützt Unternehmen beim Aufbau kostengünstiger, skalierbarer und leistungsstarker KI-Fabriken, damit sie für die nächste industrielle Revolution gerüstet sind.

NVIDIA DSX OS

Entwickeln und betreiben Sie führende KI-Cloud-Fabriken mit NVIDIA DSX OS, einem Portfolio aus modularer und durch ihr Design zusammensetzbarer Open-Source-Software, die Partnern dabei hilft, KI-Fabriken in großem Maßstab zuverlässig, effizient und sicher zu entwickeln und zu betreiben.

Ecosystem

Mit wem wir zusammenarbeiten

Kontaktieren Sie Ihren bevorzugten Anbieter oder besuchen Sie das NVIDIA Partnernetzwerk, um führende Ökosystemanbieter zu finden, die NVIDIA Run:ai-Integrationen mit ihren Lösungen anbieten.

Nächste Schritte

Sind Sie bereit?

Beschleunigen Sie KI von der Entwicklung bis zur Bereitstellung mit intelligenter Orchestrierung von NVIDIA Run:ai.

NVIDIA Run:ai-Dokumentation

Hier finden Sie zu NVIDIA Run:ai Produktupdates, Installations- und Verwendungsanleitungen sowie Supportinformationen.

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Besuchen Sie den NVIDIA Partner Network Locator, um Ihre bevorzugten NVIDIA Partner zu finden, die für die Bereitstellung von NVIDIA Run:ai zertifiziert sind.

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