// AI 新闻 · 2026-11-03 · NVIDIA
NVIDIA 推出 Workload Map 支持多框架 AI 工作负载统一管理
NVIDIA 发布 Workload Map 项目，提供一种通用的 Kubernetes 工作负载描述格式，使调度器、控制器和平台无需框架特定解析代码即可理解分布式工作负载。该方案集成于 NVIDIA DSX AI Factory 平台，支持 JobSet、PyTorchJob、RayCluster 等多种框架的预建定义，实现工作负载结构的标准化描述与复用。
原文发布 2026-11-03 00:00（北京时间）来源 NVIDIA自动整理 · 已核对原文
01摘要
Workload Map 通过统一的结构视图，使 KAI Scheduler 能执行 gang scheduling，NVIDIA Run:ai 实现工作负载的集中管理与可见性。每个工作负载类型均需明确其组件、副本数量、模板及状态，传统方式依赖为每种框架编写适配器，导致扩展延迟。Workload Map 将工作负载结构定义从代码适配器中剥离，转为可被开发者编写、审查和维护的配置文件，提升多框架支持效率。
由开源模型根据原文自动整理，经数字/专名逐项核对（必须在原文中出现），以原文为准。
02要点
- NVIDIA Workload Map 提供通用 Kubernetes 工作负载描述格式，支持 JobSet、PyTorchJob 等主流 AI 框架的结构化定义。
- 该方案使 KAI Scheduler 可实现 gang scheduling，NVIDIA Run:ai 实现工作负载统一管理与状态可见性。
- 工作负载结构定义从框架特定适配器中移出，转为可复用、可审查的 YAML 配置文件，降低扩展成本。
- Workload Map 作为 NVIDIA DSX AI Factory 平台的一部分，支持多租户环境下的高效 AI 工厂运营。
03原文出处
Support New AI Frameworks Faster Using NVIDIA Workload Map
NVIDIA · 发布于 2026-11-03 00:00（北京时间） · 上方为原标题
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