NVIDIA publie des outils open source pour les clusters Kubernetes GPU managés

NVIDIA a publié deux nouveaux projets open source, NVIDIA Kubernetes Engine (NVKE) et NVIDIA Kubernetes Recipes (NVKR), conçus pour aider les organisations à construire et exploiter des services Kubernetes managés sur une infrastructure GPU. Annoncés le 10 novembre 2026, ces outils font partie de la plateforme NVIDIA DSX AI Factory et sont actuellement disponibles en préversion publique sous licence Apache 2.0.

Ce qui s'est passé

Cette publication répond à un besoin croissant des usines d'IA de fournir une capacité GPU via des API Kubernetes standard tout en maintenant un contrôle opérationnel strict. La construction d'un tel service nécessite un approvisionnement complexe piloté par API, l'isolation des locataires et une qualification rigoureuse du matériel GPU, des réseaux et des pilotes à travers différentes générations. NVKE et NVKR divisent cette charge de travail en deux domaines distincts : la gestion des clusters et les builds logiciels reproductibles.

NVKE fournit la couche logicielle permettant d'exécuter un service Kubernetes managé directement sur l'infrastructure de l'usine. Il expose des API qui permettent aux opérateurs de provisionner et de gérer les clusters de manière programmatique. NVKR complète cela en construisant les images système d'exploitation, les images de conteneurs et les paquets nécessaires. Il utilise des recettes pour définir des combinaisons validées de versions logicielles et de générations de GPU, garantissant ainsi la cohérence et la reproductibilité.

Plusieurs acteurs majeurs de l'industrie intègrent déjà ces outils. Les partenaires cloud NVIDIA Firmus et SK Telecom intègrent NVKE et NVKR dans leurs usines d'IA. De plus, des partenaires tels que Mirantis, Rafay, Spectro Cloud, OpenNebula Systems, vCluster et Netris adoptent des composants pour améliorer leurs offres de Kubernetes managé et d'automatisation réseau.

Comment cela fonctionne

NVKR agit comme moteur de build, produisant des images nœuds, des binaires et des charts Helm à partir de sources spécifiques avec verrouillage de version. Il enregistre chaque entrée utilisée dans le processus de build, permettant aux équipes d'identifier exactement quels logiciels sont inclus dans chaque image et de reconstruire celle-ci ultérieurement si nécessaire. Cela garantit que le cluster de gestion et les pools de nœuds peuvent exécuter différentes images adaptées à des architectures CPU ou des générations de GPU spécifiques.

NVKE gère le cycle de vie des clusters en utilisant les artefacts produits par NVKR. Le plan de contrôle est déployé à l'aide d'un outil en ligne de commande appelé nvkectl. Cet outil amorce un cluster seed temporaire sur une machine hôte, qui demande ensuite des serveurs au NVIDIA Infra Controller (NICo) via CAPNICo, le fournisseur d'infrastructure Cluster API pour NICo. Une fois les serveurs provisionnés et joints, le cluster temporaire est supprimé, laissant derrière lui un cluster de gestion permanent.

Ce cluster de gestion exécute l'API REST et les contrôleurs qui créent les clusters de charge de travail des clients. Chaque cluster de charge de travail possède son propre plan de contrôle Kubernetes indépendant, sa base de données etcd et ses pools de nœuds. La sécurité est appliquée via des identités SPIFFE, où les nœuds doivent présenter une identité attestée avant de recevoir des identifiants de jointure. La télémétrie est gérée via un pipeline basé sur OpenTelemetry qui exporte les logs, les métriques et les traces vers un backend de surveillance.

Détails clés

• Licence et statut : Les deux projets sont open source sous licence Apache 2.0 et sont en préversion publique, ce qui signifie que les API et le comportement peuvent changer et qu'ils ne sont pas encore recommandés pour les charges de travail de production.
• Architecture découplée : NVKE n'a aucune dépendance runtime envers NVKR, et NVKR peut construire des artefacts pour d'autres systèmes de gestion Kubernetes, permettant aux équipes de les adopter indépendamment.
• Conformité : NVKE est une plateforme Kubernetes IA certifiée et un installateur Kubernetes certifié, avec des tests de conformité effectués sur Kubernetes 1.36.
• Processus de build : NVKR construit des images nœuds à partir de sources avec verrouillage de version, compilant les agents et préparant des paquets comme OVN-Kubernetes et SPIRE dans des images disque QCOW2.
• Flux de provisioning : L'outil nvkectl gère l'intégralité du cycle de vie, depuis l'amorçage du cluster de gestion jusqu'à la création de clusters clients avec des types d'instances et des configurations VPC spécifiques.
• Écosystème de partenaires : L'intégration est en cours avec les principaux partenaires cloud et fournisseurs de gestion Kubernetes, y compris Firmus, SK Telecom, Mirantis et Rafay.

Pourquoi c'est important

Pour les responsables d'infrastructure et les fondateurs techniques développant des produits IA, la gestion de clusters GPU à grande échelle représente une charge opérationnelle significative. Traditionnellement, la qualification des stacks matériels et logiciels à travers différentes générations de GPU et versions de Kubernetes nécessite un effort manuel considérable. NVKR automatise cela en fournissant des builds reproductibles, réduisant le risque de dérive de configuration et garantissant que chaque nœud exécute un stack logiciel validé. Cela permet aux équipes d'ingénierie de se concentrer sur le développement d'applications plutôt que sur la maintenance de l'infrastructure.

De plus, la capacité d'offrir des services Kubernetes managés avec une forte isolation des locataires et un provisioning piloté par API est cruciale pour les usines d'IA qui souhaitent monétiser leur capacité GPU. NVKE fournit le plan de contrôle nécessaire pour gérer plusieurs clusters clients de manière sécurisée et efficace. En publiant ces outils en open source, NVIDIA permet à un écosystème plus large de fournisseurs de construire des services compatibles, abaissant potentiellement la barrière à l'entrée pour les organisations cherchant à déployer des infrastructures IA à grande échelle.

Ce que vous pouvez faire

• Consultez la documentation de NVKE et NVKR sur GitHub pour comprendre l'architecture et les exigences de déploiement.
• Essayez le guide de démarrage rapide local, qui vous permet d'évaluer NVKE sur une seule machine sans avoir besoin d'une infrastructure GPU ni d'un compte NVIDIA.
• Rejoignez l'espace de travail Slack NVIDIA DSX AI Factory, spécifiquement le canal #nvke, pour discuter des détails d'implémentation avec la communauté.
• Examinez les feuilles de route publiques des deux projets pour voir les fonctionnalités prévues et les changements à venir pendant la période de préversion.
• Si vous êtes un partenaire ou un fournisseur, explorez comment intégrer les composants NVKE dans vos offres existantes de Kubernetes managé ou d'automatisation réseau.
• Fournissez des retours et contribuez aux dépôts GitHub pour aider à façonner le futur développement de la stack DSX AI Factory.