NVIDIA lanza herramientas de código abierto para clústeres de Kubernetes gestionados con GPU

NVIDIA ha lanzado dos nuevos proyectos de código abierto, NVIDIA Kubernetes Engine (NVKE) y NVIDIA Kubernetes Recipes (NVKR), diseñados para ayudar a las organizaciones a construir y operar servicios de Kubernetes gestionados sobre infraestructura de GPU. Anunciados el 10 de noviembre de 2026, estas herramientas forman parte de la plataforma NVIDIA DSX AI Factory y están actualmente disponibles en vista previa pública bajo la licencia Apache 2.0.

Qué ha ocurrido

El lanzamiento responde a la creciente necesidad de las fábricas de IA de ofrecer capacidad de GPU mediante APIs estándar de Kubernetes, manteniendo al mismo tiempo un control operativo estricto. La construcción de dicho servicio requiere un aprovisionamiento complejo basado en API, aislamiento de inquilinos y una rigurosa cualificación del hardware de GPU, redes y controladores a través de diferentes generaciones. NVKE y NVKR dividen esta carga de trabajo en dos áreas distintas: gestión de clústeres y compilaciones de software reproducibles.

NVKE proporciona la capa de software para ejecutar un servicio de Kubernetes gestionado directamente sobre la infraestructura de la fábrica. Expone APIs que permiten a los operadores aprovisionar y gestionar clústeres programáticamente. NVKR complementa esto construyendo las imágenes de sistema operativo, imágenes de contenedores y paquetes necesarios. Utiliza recetas para definir combinaciones validadas de versiones de software y generaciones de GPU, garantizando la consistencia y la reproducibilidad.

Varios actores importantes de la industria ya están integrando estas herramientas. Los socios de nube de NVIDIA, Firmus y SK Telecom, están incorporando NVKE y NVKR en sus fábricas de IA. Además, socios como Mirantis, Rafay, Spectro Cloud, OpenNebula Systems, vCluster y Netris están adoptando componentes para mejorar sus ofertas de Kubernetes gestionado y automatización de redes.

Cómo funciona

NVKR actúa como motor de compilación, produciendo imágenes de nodos, binarios y gráficos Helm desde fuentes específicas con versiones fijadas. Registra cada entrada utilizada en el proceso de compilación, permitiendo a los equipos identificar exactamente qué software está incluido en cada imagen y reconstruirla más tarde si es necesario. Esto garantiza que el clúster de gestión y los grupos de nodos puedan ejecutar diferentes imágenes adaptadas a arquitecturas de CPU o generaciones de GPU específicas.

NVKE gestiona el ciclo de vida de los clústeres utilizando los artefactos producidos por NVKR. El plano de gestión se despliega mediante una herramienta de línea de comandos llamada nvkectl. Esta herramienta inicializa un clúster semilla temporal en una máquina host, que luego solicita servidores al NVIDIA Infra Controller (NICo) a través de CAPNICo, el proveedor de infraestructura de Cluster API para NICo. Una vez que los servidores están aprovisionados y unidos, el clúster temporal se elimina, dejando atrás un clúster de gestión permanente.

Este clúster de gestión ejecuta la API REST y los controladores que crean clústeres de carga de trabajo para clientes. Cada clúster de carga de trabajo tiene su propio plano de control de Kubernetes independiente, base de datos etcd y grupos de nodos. La seguridad se aplica mediante identidades SPIFFE, donde los nodos deben presentar una identidad atestiguada antes de recibir credenciales de unión. La telemetría se maneja a través de una canalización basada en OpenTelemetry que exporta registros, métricas y trazas a un backend de monitoreo.

Detalles clave

• Licencia y estado: Ambos proyectos son de código abierto bajo la licencia Apache 2.0 y están en vista previa pública, lo que significa que las APIs y el comportamiento pueden cambiar y aún no se recomiendan para cargas de trabajo de producción.
• Arquitectura desacoplada: NVKE no tiene dependencia de ejecución de NVKR, y NVKR puede construir artefactos para otros sistemas de gestión de Kubernetes, permitiendo a los equipos adoptarlos de forma independiente.
• Conformidad: NVKE es una Plataforma de IA certificada por Kubernetes y un Instalador certificado de Kubernetes, con pruebas de conformidad realizadas en Kubernetes 1.36.
• Proceso de compilación: NVKR construye imágenes de nodos desde fuentes con versiones fijadas, compilando agentes y preparando paquetes como OVN-Kubernetes y SPIRE en imágenes de disco QCOW2.
• Flujo de aprovisionamiento: La herramienta nvkectl gestiona todo el ciclo de vida, desde la inicialización del clúster de gestión hasta la creación de clústeres de clientes con tipos de instancia específicos y configuraciones de VPC.
• Ecosistema de socios: La integración está en curso con importantes socios de nube y proveedores de gestión de Kubernetes, incluyendo Firmus, SK Telecom, Mirantis y Rafay.

Por qué importa

Para líderes de infraestructura y fundadores técnicos que desarrollan productos de IA, gestionar clústeres de GPU a escala es una carga operativa significativa. Tradicionalmente, cualificar stacks de hardware y software a través de diferentes generaciones de GPU y versiones de Kubernetes requiere un esfuerzo manual extenso. NVKR automatiza esto proporcionando compilaciones reproducibles, reduciendo el riesgo de desviación de configuración y asegurando que cada nodo ejecute un stack de software validado. Esto permite a los equipos de ingeniería centrarse en el desarrollo de aplicaciones en lugar del mantenimiento de la infraestructura.

Además, la capacidad de ofrecer servicios de Kubernetes gestionados con un fuerte aislamiento de inquilinos y aprovisionamiento basado en API es crítica para las fábricas de IA que desean monetizar su capacidad de GPU. NVKE proporciona el plano de control necesario para gestionar múltiples clústeres de clientes de manera segura y eficiente. Al abrir el código de estas herramientas, NVIDIA habilita un ecosistema más amplio de proveedores para construir servicios compatibles, potencialmente reduciendo la barrera de entrada para organizaciones que buscan desplegar infraestructura de IA a gran escala.

Qué puedes hacer

• Revisa la documentación de NVKE y NVKR en GitHub para entender la arquitectura y los requisitos de despliegue.
• Prueba la guía de inicio rápido local, que te permite evaluar NVKE en una sola máquina sin necesidad de infraestructura de GPU ni una cuenta de NVIDIA.
• Únete al espacio de trabajo de Slack de NVIDIA DSX AI Factory, específicamente al canal #nvke, para discutir detalles de implementación con la comunidad.
• Examina las hojas de ruta públicas de ambos proyectos para ver las funciones planificadas y los cambios próximos durante el período de vista previa.
• Si eres socio o proveedor, explora cómo integrar componentes de NVKE en tus ofertas existentes de Kubernetes gestionado o automatización de redes.
• Proporciona comentarios y contribuciones a los repositorios de GitHub para ayudar a dar forma al futuro desarrollo del stack DSX AI Factory.