NVIDIA Run:ai

La piattaforma aziendale per l'orchestrazione dei carichi di lavoro IA e delle GPU.

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Panoramica

Accelera i flussi di lavoro IA con l'orchestrazione dinamica

NVIDIA Run:ai accelera le operazioni di IA e machine learning affrontando le principali sfide dell'infrastruttura attraverso un'allocazione dinamica delle risorse, un supporto completo del ciclo di vita dell'IA e una gestione strategica delle risorse. Grazie alla condivisione delle risorse negli ambienti e all'utilizzo di un'orchestrazione avanzata, NVIDIA Run:ai migliora in modo significativo l'efficienza delle GPU e la capacità dei carichi di lavoro. Grazie al supporto di cloud pubblici e privati, ambienti ibridi o data center on-premise, NVIDIA Run:ai offre una flessibilità e un'adattabilità senza pari.

Che cos'è l'orchestrazione intelligente?

Scopri come l'orchestrazione dei carichi di lavoro IA nativi massimizza l'efficienza delle GPU, semplifica la gestione dell'infrastruttura IA e scala facilmente i carichi di lavoro IA in ambienti ibridi e multi-cloud.

Leggi la sintesi della soluzione

Che cos'è NVIDIA Run:ai?

NVIDIA Run:ai accelera le operazioni IA con l'orchestrazione dinamica lungo tutto il ciclo di vita dell'IA, massimizzando l'efficienza delle GPU, scalando i carichi di lavoro e integrandosi perfettamente nell'infrastruttura IA ibrida senza alcuno sforzo manuale.

NVIDIA Run:ai consente un percorso fluido lungo tutto il ciclo di vita dell'IA, un'orchestrazione avanzata dei carichi di lavoro IA con l'orchestrazione delle GPU e un potente motore di politiche che trasforma la gestione delle risorse in un asset strategico, garantendo un utilizzo ottimale e l'allineamento con gli obiettivi aziendali.

NVIDIA Run:ai per operazioni IA scalabili

NVIDIA Run:ai, ora parte di NVIDIA AI Enterprise, semplifica l'esecuzione di carichi di lavoro IA su larga scala. Incrementa l'utilizzo della GPU, aumenta la produttività del carico di lavoro e centralizza le politiche e la governance per offrire operazioni di IA sicure, affidabili ed efficienti durante l'addestramento, la sperimentazione e l'inferenza.

Scopri di più

Funzionalità

Orchestrazione dei carichi di lavoro IA e delle GPU per creare, addestrare e distribuire carichi di lavoro IA su larga scala

Orchestrazione dei carichi di lavoro nativi dell'IA

Centralizza e automatizza l'esecuzione del carico di lavoro IA in ambienti distribuiti, trasformando l'infrastruttura frammentata in una fabbrica IA scalabile.

Allocazione dinamica delle GPU

Assicurati che ogni GPU offra il massimo valore abbinando dinamicamente le risorse alla domanda di carico di lavoro in tempo reale.

Governance basata su politiche

Esegui carichi di lavoro IA in modo sicuro ed efficiente in reparti, progetti e team con una governance centralizzata e basata su politiche che garantisce un accesso equo, prioritario e affidabile alle risorse GPU.

Architettura aperta

Progettata con un approccio incentrato sulle API, NVIDIA Run:ai garantisce un'integrazione perfetta con tutti i principali framework IA, strumenti di machine learning e soluzioni di terze parti.

Prestazioni

Accelerazione IA nel mondo reale: orchestrazione GPU collaudata su larga scala

Pianificazione e orchestrazione dinamica che accelera il throughput IA, offre scalabilità semplice e massimizza l'utilizzo delle GPU.

10x

Disponibilità della GPU

20X

Carichi di lavoro in esecuzione

Utilizzo della GPU

Intervento manuale

Soluzioni

Soluzioni open source da NVIDIA Run:ai

Pianificazione equa ed efficiente del carico di lavoro IA su larga scala su Kubernetes con KAI Scheduler

Basato su NVIDIA Run:ai, il KAI Scheduler open source si integra con le comuni tecniche Kubernetes, utilizzando i file YAML per una gestione semplice e flessibile dei carichi di lavoro IA. Ideale per sviluppatori e team di piccole dimensioni, fornisce una soluzione efficiente per orchestrare le risorse IA.

Semplice, open source, pianificazione Kubernetes

Serving ottimizzato per topologia su Kubernetes con Grove

Grove collega i framework di inferenza IA e la pianificazione su Kubernetes, consentendo una scalabilità efficiente e un ordine di avvio dichiarativo dei componenti interdipendenti attraverso una risorsa personalizzata unificata. Grove genera automaticamente vincoli di pianificazione che gli scheduler Kubernetes come KAI Scheduler interpretano per distribuzioni gang-scheduled e topology-aware. Come componente modulare di NVIDIA Dynamo, Grove può anche essere eseguito in modo autonomo o integrato con altri framework di inferenza.

Scopri come funziona Grove

Riduci i tempi di caricamento dei modelli da minuti a secondi con NVIDIA Run:ai Model Streamer

Model Streamer è un SDK Python con un backend C++ ad alte prestazioni progettato per accelerare il caricamento dei modelli nei carichi di lavoro di inferenza. Utilizza più thread per leggere i tensori simultaneamente da qualsiasi tipo di storage, trasferendoli direttamente nella memoria della GPU. Saturando la larghezza di banda di storage disponibile, Model Streamer riduce notevolmente il tempo necessario per caricare i modelli.

Visualizza i risultati del benchmark

Vantaggi

Sfruttare appieno il potenziale dell'infrastruttura IA

Progettata appositamente per la pianificazione dell'IA e la gestione dell'infrastruttura, NVIDIA Run:ai accelera i carichi di lavoro IA lungo tutto il ciclo di vita dell'IA per velocizzare il time-to-value.

Massimizza l'utilizzo delle GPU, riduci al minimo i costi e aumenta l'efficienza dell'IA

NVIDIA Run:ai condivide e orchestra dinamicamente le risorse GPU in ambienti ibridi. Eliminando gli sprechi, massimizzando l'utilizzo delle risorse e allineando la capacità di calcolo alle priorità aziendali, le aziende ottengono un ROI superiore, costi operativi ridotti e una scalabilità più rapida delle iniziative IA.

Accelera in modo efficiente l'IA, dallo sviluppo alla distribuzione

NVIDIA Run:ai consente transizioni fluide durante l'intero ciclo di vita dell'IA, dallo sviluppo all'addestramento e alla distribuzione. Grazie all'orchestrazione delle risorse e all'integrazione di diversi strumenti IA in una pipeline unificata, la piattaforma riduce i colli di bottiglia, abbrevia i cicli di sviluppo e scala le soluzioni IA portandole più rapidamente in produzione, garantendo risultati aziendali concreti.

Orchestrazione centralizzata per un controllo completo dell'IA

NVIDIA Run:ai offre visibilità e controllo end-to-end su infrastrutture IA distribuite, carichi di lavoro e utenti. La sua orchestrazione centralizzata unifica le risorse provenienti da ambienti cloud, on-premise e ibridi, fornendo alle aziende informazioni utili, una governance basata su politiche e una gestione delle risorse granulare per operazioni IA efficienti e scalabili.

Integrazione flessibile in qualsiasi ambiente

NVIDIA Run:ai supporta le moderne fabbriche IA con una flessibilità e una disponibilità senza pari. La sua architettura aperta si integra perfettamente con qualsiasi strumento, framework o infrastruttura di machine learning, sia in cloud pubblici o privati, ambienti ibridi o data center on-premise.

Casi d'uso

Accelerare i carichi di lavoro IA con l'orchestrazione intelligente

Progettata appositamente per i carichi di lavoro IA, NVIDIA Run:ai offre un'orchestrazione intelligente che massimizza l'efficienza di calcolo e scala dinamicamente l'addestramento e l'inferenza IA.

Report di indagine

Lo stato dell'IA nelle telecomunicazioni

Il sondaggio del 2026 esplora come le aziende di telecomunicazioni stanno investendo nell'IA, distribuendo e beneficiando dell'IA.

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IA scalabile
Inferenza frazionaria
Mitigare il Cold Start

Accelerazione dell'IA aziendale

NVIDIA Run:ai consente alle aziende di scalare i carichi di lavoro IA in modo efficiente, riducendo i costi e migliorando i cicli di sviluppo IA. Grazie all'allocazione dinamica delle risorse delle GPU, le organizzazioni possono massimizzare l'utilizzo delle risorse di calcolo, ridurre i tempi di inattività e accelerare le iniziative di machine learning. NVIDIA Run:ai semplifica inoltre le operazioni IA fornendo un'interfaccia di gestione unificata, che consente una collaborazione perfetta tra data scientist, ingegneri e team IT.

Guarda il video (08:02)

Massimizzare il throughput dei token

Esegui carichi di lavoro IA diversi simultaneamente su un'infrastruttura GPU condivisa per aumentare notevolmente il throughput e l'utilizzo totali. Allocando frazionariamente le GPU per le attività di inferenza, embedding e generazione, le organizzazioni possono eseguire più modelli in parallelo senza problemi di risorse. Rispetto all'esecuzione di un singolo modello e GPU completa, i carichi di lavoro misti offrono un throughput aggregato significativamente superiore a livello di GPU, host e cluster, massimizzando l'efficienza dell'infrastruttura e accelerando l'output IA tra i vari team.

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Mitigare l'avvio a freddo dei modelli

Riduci i costi di distribuzione dei modelli senza sacrificare le prestazioni scambiando dinamicamente la memoria dei modelli tra GPU e host. L'approccio di scambio di memoria delle GPU di NVIDIA mantiene le parti attive del modello residenti sulla GPU, paginando in modo trasparente le porzioni inattive, consentendo ai modelli più grandi di essere eseguiti su un numero inferiore di GPU. Ciò riduce la spesa per l'infrastruttura, riduce la capacità inattiva e supporta un'inferenza conveniente per le distribuzioni di produzione, in particolare per carichi di lavoro di modelli linguistici di grandi dimensioni ad alta intensità di memoria.

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Tecnologia

Operazioni IA accelerate con l'orchestrazione dinamica in NVIDIA

NVIDIA Run:ai porta l'orchestrazione e la pianificazione avanzate nelle piattaforme IA di NVIDIA, consentendo alle aziende di scalare le operazioni IA con una complessità minima e le massime prestazioni.

NVIDIA AI Enterprise

NVIDIA AI Enterprise accelera e semplifica lo sviluppo e la distribuzione delle applicazioni IA per la produzione. Riduce il time-to-market e i costi dell'infrastruttura, garantendo operazioni affidabili, sicure e scalabili. NVIDIA AI Enterprise ora include NVIDIA Run:ai.

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NVIDIA Mission Control

NVIDIA Mission Control semplifica le operazioni IA offrendo agilità istantanea, resilienza dell'infrastruttura ed efficienza iperscalabile. Accelera la sperimentazione IA per le aziende con una software intelligence full-stack che include la tecnologia NVIDIA Run:ai.

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Design convalidato NVIDIA Enterprise AI Factory

NVIDIA sta aiutando le aziende a creare fabbriche IA convenienti, scalabili e ad alte prestazioni, equipaggiandole per affrontare la prossima rivoluzione industriale.

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Acceleratore cloud NVIDIA

Crea e gestisci le principali fabbriche cloud IA con NVIDIA Cloud Accelerator, un portfolio di software open source, modulare e nativamente componibile che aiuta i partner a creare e gestire fabbriche IA su larga scala in modo affidabile, efficiente e sicuro.

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