Nutanix neemt het Franse Ryax Technologies over. De orkestratie- en scheduling-technologie van Ryax moet in toekomstige versies van Nutanix Kubernetes Platform en Nutanix Enterprise AI landen, met als doel GPU’s beter te benutten en AI-workloads automatisch op de goedkoopste of zuinigste hardware te plaatsen.
Nutanix heeft de overname van Ryax Technologies aangekondigd, een Frans bedrijf dat zich richt op AI-gedreven compute-orchestratie. De technologie moet Nutanix helpen bij zijn ambitie om agentic AI overal te laten draaien: on-premises, in de public cloud, bij neoclouds en op HPC-clusters.
Het probleem dat Nutanix aanpakt is herkenbaar. Bedrijven kopen dure accelerators, maar die staan een groot deel van de tijd stil. Volgens Nutanix komt dat doordat sizing, clusterkeuze en reserveringen vaak eenmalig en handmatig gebeuren. Daarna worden ze nooit meer herzien.
Right-sizing, fractional GPU’s en serverless
De Ryax-capaciteiten die Nutanix naar NKP wil brengen, draaien om telemetrie. Het systeem leert historische resourceprofielen, stelt per uitvoering de GPU-toewijzing bij en vangt out-of-memory-fouten automatisch op door VRAM op te schalen en de job opnieuw te starten. Daarnaast komen er fractional GPU-slices, zodat meerdere containers dezelfde kaart delen, plus serverless GPU’s die capaciteit alleen tijdens actieve rekencycli vasthouden.
In eigen tests van Ryax leverde per-execution sizing bij een 30-run deep-learning burst 62 procent minder node-uren op, terwijl het werk 5,7 procent sneller klaar was. Met Nvidia MIG-gebaseerde fractional GPU’s draaiden vier executies tegelijk op één H100, wat de kosten per uitvoering met 52 procent verlaagde.
Voor NAI plant Nutanix een globale meta-schedulinglaag. Die weegt training-, batch- en inferencejobs af tegen prestatie-, kosten- en energiedoelen en routeert ze vervolgens naar Nvidia- of AMD-fleets, public clouds of Slurm HPC-clusters. Clusters krijgen een score op basis van hardware-vermogensmodellen, zodat werk naar de laagste verwachte energievoetafdruk kan worden gestuurd.