# Workload Map

NVIDIA 把 Kubernetes 分布式作业的结构描述从编译进工具的适配器换成一份可读定义：Workload Map 是一个自定义资源加 Go 库，为 JobSet、PyTorchJob、RayCluster 等框架给出统一结构视图。此前每接入一种自定义资源都要写一个适配器，解释角色、把状态折算成阶段、改 pod 模板而不弄坏作业，新类型支持常要等一个发布。定义以 YAML 写明模板位置、副本数与状态映射，调度器与平台共用；示例 JobSet 解析出一个 leader、两个 worker，共 12 块 GPU。

NVIDIA 把 Kubernetes 分布式作业的结构描述从编译进工具的适配器换成一份可读定义：Workload Map 是一个自定义资源加 Go 库，为 JobSet、PyTorchJob、RayCluster 等框架给出统一结构视图。此前每接入一种自定义资源都要写一个适配器，解释角色、把状态折算成阶段、改 pod 模板而不弄坏作业，新类型支持常要等一个发布。定义以 YAML 写明模板位置、副本数与状态映射，调度器与平台共用；示例 JobSet 解析出一个 leader、两个 worker，共 12 块 GPU。

英伟达将完整的Run:ai平台以开源软件形式发布，并纳入DSX AI Factory平台，使客户、开发者与生态伙伴可直接获取生产级的AI工作负载与GPU编排能力。此前该平台以商业产品形式提供，用于在Kubernetes上动态分配GPU资源并管理从数据处理、训练到推理的全生命周期。开源版本包含KAI Scheduler、GPU Fractioning Operator、KAI Resource Management和Workload Map四个可独立采用的组件，生态伙伴可整体采用、在其上构建自有产品，或按需集成单个组件。

英伟达将完整的Run:ai平台以开源软件形式发布，并纳入DSX AI Factory平台，使客户、开发者与生态伙伴可直接获取生产级的AI工作负载与GPU编排能力。此前该平台以商业产品形式提供，用于在Kubernetes上动态分配GPU资源并管理从数据处理、训练到推理的全生命周期。开源版本包含KAI Scheduler、GPU Fractioning Operator、KAI Resource Management和Workload Map四个可独立采用的组件，生态伙伴可整体采用、在其上构建自有产品，或按需集成单个组件。