Kurz gesagt
- Ai2 verwaltet Cluster mit Tausenden NVIDIA H100-, B200- und B300-GPUs.
- Im neuen Modell erhalten Projekte GPU-Zeitbudgets statt fester GPUs.
- Der Scheduler vergleicht Nutzung und Zuteilung in einem standardmäßig 7-tägigen gleitenden Zeitfenster.
- Laut der Institution gingen Reparaturen, die menschliches Eingreifen erfordern, mit dem neuen System um 74 Prozent zurück.
In einem am 9. Oktober 2026 veröffentlichten Blogbeitrag erläuterte Ai2 das von dem Forschungsinstitut entwickelte Scheduling-System zur Verteilung von Aufgaben auf seinen GPU-Clustern. Die Infrastruktur der Institution umfasst Tausende NVIDIA H100-, B200- und B300-GPUs; die Cluster reichen von 88 bis 1.024 GPUs. Nach Angaben von Ai2 kann die Nachfrage nach den von rund 150 Forschenden genutzten Ressourcen das 2- bis 3-Fache der verfügbaren Kapazität erreichen. Der neue Ansatz teilt die Hardware nicht dauerhaft auf Teams auf, sondern weist Projekten GPU-Zeitbudgets zu.
Zeitbudgets statt Prioritätskennzeichnungen
Im früheren System von Ai2 wurden Aufgaben nach Prioritätsstufen geordnet; einige konnten zudem vor Unterbrechungen geschützt werden. Laut dem Blogbeitrag führte diese Regelung mit der Zeit dazu, dass hohe Prioritäten immer häufiger vergeben wurden und Aufgaben mit niedriger Priorität nur schwer Ressourcen erhielten. Auch die Reservierung von GPUs für bestimmte Teams war nicht immer effizient: Wenn sich der Forschungsbedarf im Laufe der Zeit änderte, konnten reservierte Ressourcen ungenutzt bleiben.
Im neuen Modell teilen Administratoren GPU-Zeit zwischen Projekten und Forschungsteams auf. GPU-Anfragen werden mit einem Budget verknüpft, damit sie geschützt werden können. Dadurch ist die Nutzungsberechtigung an Projektprioritäten gebunden; Aufgaben ohne Budget können von Anfang an unterbrechbar laufen. Ai2 will mit dieser Struktur Kapazitäten auch dann weiter nutzen, wenn Ressourcen andernfalls ungenutzt blieben.
Gleitendes Zeitfenster und Unterbrechungsregeln
Standardmäßig überwacht der Scheduler in einem rückblickenden Zeitraum von 7 Tagen, wie viel GPU-Zeit Projekte im Verhältnis zu ihrer Zuteilung nutzen. Aufgaben von Gruppen, die unter ihrem Anteil bleiben, können gegenüber Aufgaben von Gruppen bevorzugt werden, die ihren Anteil überschritten haben. Dieser Vergleich soll sicherstellen, dass Teams ihren budgetierten Anteil im Laufe der Zeit erhalten, sofern Nachfrage besteht.
Beim Einreichen einer Aufgabe gibt der Nutzer auch die kürzeste Laufzeit an, die für sinnvolle Fortschritte erforderlich ist. Während dieses Zeitraums ist die Aufgabe vor Unterbrechungen geschützt; danach kann das System sie stoppen und erneut in die Warteschlange einreihen, um Ressourcen neu auszubalancieren. Die Möglichkeit, eine Aufgabe neu zu starten, ist ebenfalls Teil des Workflows. Wird die Mindestlaufzeit auf null gesetzt, wird die Aufgabe nicht auf das Budget angerechnet, kann aber jederzeit von einer zugeteilten Aufgabe unterbrochen werden. Ai2 zufolge wurde die Obergrenze für die Mindestlaufzeit auf 8 Stunden festgelegt.
Die Institution erklärt, dass diese Regeln es ermöglichen, Aufgaben auf Servern, die gewartet werden müssen, auslaufen zu lassen, sobald ihre Mindestlaufzeiten erreicht sind. Nach Angaben von Ai2 gingen Reparaturarbeiten, die menschliches Eingreifen erfordern, dadurch um 74 Prozent zurück. Das ist neben dem Ansatz zur Verteilung der GPU-Zeit auch ein messbares Ergebnis für die Infrastrukturwartung.
Auswirkungen auf Architektur- und Visualisierungs-Workflows
Das von Ai2 beschriebene System wird nicht als Produkt für Architekturbüros oder Visualisierungssoftware vorgestellt, sondern als Ansatz zur Verwaltung unterschiedlicher Workloads in Forschungsclustern. Dennoch ist die Idee, Ressourcenanteile und Unterbrechungsbedingungen für Aufgaben im Voraus festzulegen, für Teams interessant, die gemeinsam genutzte GPU-Server verwenden. Teilen sich Aufgaben mit unterschiedlichen Laufzeiten und Ressourcenanforderungen dieselbe Infrastruktur, können transparente Zuteilungsregeln die Planung erleichtern.
Der Blogbeitrag von Ai2 erläutert allerdings nicht, ob architektonische Renderaufgaben mit diesem Scheduler kompatibel sind. Auch das Verhalten von Rendering- oder Designanwendungen beim Neustart nach einer Unterbrechung wird in der Quelle nicht behandelt. Architektur- und Visualisierungsteams sollten deshalb vor der Bewertung eines ähnlichen Systems die Hardwareanforderungen, die Kompatibilität mit ihren Anwendungen und die Unterbrechungsfestigkeit ihrer Aufgaben prüfen. Angaben zu Lizenzierung, Preis und Verfügbarkeit für externe Nutzer sind in der Ankündigung ebenfalls nicht enthalten.
Quellen
1 QuelleQuelltexte werden nicht neu veröffentlicht; kurze Zitate sind gekennzeichnet, der Rest ist eigene Zusammenfassung und Einordnung.
Der praktische Wert des Ansatzes von Ai2 liegt darin, GPU-Ressourcen nicht fest einzelnen Teams zuzuweisen, sondern Nutzungsanteile und Unterbrechungsbedingungen gemeinsam festzulegen. Für Architektur- und Visualisierungsteams, die mit gemeinsam genutzter Hardware arbeiten, bietet das die Möglichkeit, Ressourcenanfragen anhand klarerer Regeln zu bewerten. Das bedeutet jedoch nicht, dass es sich um ein direkt einsetzbares Rendering-Tool handelt.
Ob Büros in der Türkei eine ähnliche Regelung in Betracht ziehen sollten, hängt davon ab, wie gut sich ihre Aufgaben unterbrechen lassen und ob die verwendete Software kompatibel ist. Außerdem enthält der Ai2-Beitrag keine Angaben zu Lizenzierung, Preis oder einer Veröffentlichung für externe Nutzer. Daher ist es derzeit sinnvoller, den Ansatz als Möglichkeit zur Verwaltung gemeinsam genutzter GPU-Ressourcen zu betrachten, nicht als konkrete Produktoption.
Häufige Fragen
Wie funktioniert der GPU-Scheduler von Ai2?
Administratoren legen GPU-Zeitbudgets für Projekte und Teams fest. Das System vergleicht die Nutzung in einem standardmäßig 7-tägigen gleitenden Zeitfenster mit der zugeteilten Zeit und ordnet die Aufgaben entsprechend.
Können Aufgaben im Ai2-Scheduler unterbrochen werden?
Ja. Für Aufgaben wird eine Mindestlaufzeit festgelegt, während der sie geschützt sind. Nach Ablauf dieser Zeit können sie erneut in die Warteschlange eingereiht werden; Aufgaben ohne Budget sind von Anfang an unterbrechbar.
Kann der GPU-Scheduler von Ai2 für Architektur-Rendering verwendet werden?
Die Quelle enthält keine Angaben zur Kompatibilität mit Architektur-Rendering-Software oder zur Bereitstellung für diesen Zweck. Ai2 beschreibt das System im Zusammenhang mit der Verwaltung von Workloads in Forschungsclustern.
