NVIDIA、マネージドGPU Kubernetesクラスタ向けのオープンソースツールを公開

NVIDIAは、組織がGPUインフラストラクチャ上でマネージドKubernetesサービスを構築・運用できるよう支援する2つの新しいオープンソースプロジェクト、NVIDIA Kubernetes Engine（NVKE）とNVIDIA Kubernetes Recipes（NVKR）をリリースしました。2026年11月10日に発表されたこれらのツールは、NVIDIA DSX AI Factory Platformの一部であり、現在Apache 2.0ライセンスの下でパブリックプレビューとして提供されています。

何が起きたか

今回のリリースは、標準的なKubernetes APIを通じてGPU容量を提供しつつ、厳格な運用管理を維持するという、AIファクトリーの増大するニーズに対応するものです。このようなサービスを実現するには、複雑なAPI駆動型プロビジョニング、テナント分離、そして異なる世代にわたるGPUハードウェア、ネットワーク、ドライバの厳密な検証が必要となります。NVKEとNVKRは、このワークロードを「クラスタ管理」と「再現可能なソフトウェアビルド」という2つの明確な領域に分けて処理します。

NVKEは、工場のインフラストラクチャ上で直接マネージドKubernetesサービスを実行するためのソフトウェアレイヤーを提供します。オペレーターがプログラム経由でクラスタのプロビジョニングと管理を行えるようAPIを公開しています。これに対しNVKRは、必要なOSイメージ、コンテナイメージ、パッケージのビルドを担当します。レシピを使用して、検証済みのソフトウェアバージョンとGPU世代の組み合わせを定義し、一貫性と再現性を確保します。

主要な業界プレイヤーもすでにこれらのツールの統合を進めています。NVIDIA Cloud PartnersであるFirmusとSK Telecomは、自社のAIファクトリーにNVKEとNVKRを組み込んでいます。さらに、Mirantis、Rafay、Spectro Cloud、OpenNebula Systems、vCluster、Netrisなどのパートナーも、マネージドKubernetesおよびネットワーク自動化ソリューションを強化するために各コンポーネントを採用しています。

仕組み

NVKRはビルドエンジンとして機能し、特定のバージョン固定されたソースからノードイメージ、バイナリ、Helmチャートを生成します。ビルドプロセスで使用されたすべての入力を記録するため、チームは各イメージに含まれるソフトウェアを正確に特定し、必要に応じて再ビルドすることが可能です。これにより、管理クラスタとノードプールが、特定のCPUアーキテクチャやGPU世代に合わせてカスタマイズされた異なるイメージを実行できるようになります。

NVKEは、NVKRによって生成された成果物を用いてクラスタのライフサイクル管理を処理します。管理プレーンはnvkectlというコマンドラインツールを使ってデプロイされます。このツールはホストマシン上に一時的なシードクラスタをブートストラップし、NICo用のCluster APIインフラストラクチャプロバイダーであるCAPNICoを介してNVIDIA Infra Controller（NICo）からサーバーを要求します。サーバーのプロビジョニングと参加が完了すると、一時的なクラスタは削除され、永続的な管理クラスタが残ります。

この管理クラスタは、顧客用ワークロードクラスタを作成するREST APIとコントローラーを実行します。各ワークロードクラスタには、独立したKubernetesコントロールプレーン、etcdデータベース、ノードプールが含まれます。セキュリティはSPIFFE IDを通じて強制され、ノードは参加資格情報を受け取る前に認証済みIDを提示する必要があります。テレメトリはOpenTelemetryベースのパイプラインで処理され、ログ、メトリクス、トレースを監視バックエンドへエクスポートします。

主な詳細

• ライセンスとステータス: 両プロジェクトともApache 2.0ライセンスの下でオープンソース化されており、パブリックプレビュー段階です。つまり、APIや挙動は変更される可能性があり、本番ワークロードでの使用はまだ推奨されていません。
• デカップリングされたアーキテクチャ: NVKEはNVKRに対するランタイム依存関係を持たず、NVKRは他のKubernetes管理システム向けにも成果物をビルドできるため、チームはこれらを独立して採用できます。
• 適合性: NVKEはCertified Kubernetes AI PlatformおよびCertified Kubernetes Installerとして認定されており、Kubernetes 1.36で適合性テストを実施しています。
• ビルドプロセス: NVKRはバージョン固定されたソースからノードイメージをビルドし、OVN-KubernetesやSPIREなどのエージェントをコンパイルし、パッケージをQCOW2ディスクイメージにステージングします。
• プロビジョニングフロー: nvkectlツールは、管理クラスタのブートストラップから、特定のインスタンスタイプとVPC設定を持つ顧客クラスタの作成まで、全ライフサイクルを管理します。
• パートナーエコシステム: Firmus、SK Telecom、Mirantis、Rafayなど、主要なクラウドパートナーおよびKubernetes管理ベンダーとの統合が進んでいます。

なぜ重要なのか

AI製品を開発するインフラ責任者や技術系創業者にとって、大規模なGPUクラスタの管理は重大な運用負担となります。従来、異なるGPU世代やKubernetesバージョンにわたるハードウェアおよびソフトウェアスタックの検証には、膨大な手作業が必要でした。NVKRは再現可能なビルドを提供することでこれを自動化し、設定ドリフトのリスクを低減し、すべてのノードが検証済みのソフトウェアスタックを実行していることを保証します。これにより、エンジニアリングチームはインフラ保守ではなくアプリケーション開発に集中できます。

さらに、強力なテナント分離とAPI駆動型プロビジョニングを備えたマネージドKubernetesサービスを提供できる能力は、GPU容量を収益化したいAIファクトリーにとって極めて重要です。NVKEは、複数の顧客クラスタを安全かつ効率的に管理するために必要なコントロールプレーンを提供します。これらのツールをオープンソース化することで、NVIDIAはより広範なプロバイダーエコシステムが互換性のあるサービスを構築できるようにし、大規模AIインフラの展開を目指す組織における参入障壁を下げる可能性があります。

できること

• GitHub上のNVKEおよびNVKRのドキュメントを確認し、アーキテクチャとデプロイ要件を理解してください。
• ローカルクイックスタートガイドを試してみてください。これにより、GPUインフラやNVIDIAアカウントなしで単一のマシン上でNVKEを評価できます。
• NVIDIA DSX AI Factory Slackワークスペースに参加し、特に#nvkeチャンネルでコミュニティと実装の詳細について議論してください。
• 両プロジェクトの公開ロードマップを確認し、プレビュー期間中に計画されている機能や変更点を見てみてください。
• パートナーまたはプロバイダーの場合は、既存のマネージドKubernetesまたはネットワーク自動化ソリューションへのNVKEコンポーネント統合方法を探ってください。
• GitHubリポジトリへのフィードバックや貢献を行い、DSX AI Factoryスタックの将来の開発を形作るのを手伝ってください。