--- format: "aidr-story-markdown/v1" id: "d8e3c61d1ed07fc2e5de3266cbc7af0533ec73314ab978679914695002d27382" canonical_url: "https://aidr.today/d8e3c61d?lang=vi" title: "Hỗ trợ framework AI mới nhanh hơn dùng nvidia workload map" lang: "vi" requested_lang: "vi" available_langs: ["en","vi"] translation_fallback: null fallback_fields: [] published_at: "2026-11-02T16:00:00.000Z" category: "Frameworks" topics: ["nvidia","open-source","framework"] source_urls: ["https://developer.nvidia.com/blog/support-new-ai-frameworks-faster-using-nvidia-workload-map/"] summary: "NVIDIA DSX AI Factory Platform tập hợp các công nghệ giúp hệ sinh thái thiết kế, xây dựng và vận hành các AI factory hiệu quả hơn, bao gồm các thành phần phần mềm modular và mã nguồn mở hỗ trợ hoạt động multi-tenant và scaling. Vận hành AI factory cần hiểu chung về distributed workload: các thành phần, pod templates, replica counts và status. Trên Kubernetes, mỗi framework mã hóa thông tin này khác nhau. JobSet, LeaderWorkerSet và các custom resource khác thường cần adapter riêng trước khi tool có thể diễn giải và quản lý chúng. NVIDIA Workload Map cung cấp mô tả chung về cấu trúc workload Kubernetes để người dùng tái sử dụng qua các framework. Là một phần của NVIDIA DSX AI Factory Platform, Workload Map cho phép các scheduler, controller và platform tích hợp diễn giải các loại workload được hỗ trợ mà không cần duy trì code phân tích riêng cho từng framework. Bài viết này chỉ ra cách mô tả một distributed JobSet workload một lần rồi tái sử dụng định nghĩa đó cho việc kiểm tra workload, gang scheduling và visibility của platform. Trên Kubernetes, workload thực tế hiếm khi là một pod đơn lẻ. Một distributed training job hoặc một multi-node inference server là một cây nhỏ các tài ngu…" --- # Hỗ trợ framework AI mới nhanh hơn dùng nvidia workload map > [Open the canonical story]() **Published:** 2026-11-02T16:00:00.000Z **Category:** Frameworks **Topics:** nvidia, open\-source, framework ## Summary NVIDIA DSX AI Factory Platform tập hợp các công nghệ giúp hệ sinh thái thiết kế, xây dựng và vận hành các AI factory hiệu quả hơn, bao gồm các thành phần phần mềm modular và mã nguồn mở hỗ trợ hoạt động multi\-tenant và scaling\. Vận hành AI factory cần hiểu chung về distributed workload: các thành phần, pod templates, replica counts và status\. Trên Kubernetes, mỗi framework mã hóa thông tin này khác nhau\. JobSet, LeaderWorkerSet và các custom resource khác thường cần adapter riêng trước khi tool có thể diễn giải và quản lý chúng\. NVIDIA Workload Map cung cấp mô tả chung về cấu trúc workload Kubernetes để người dùng tái sử dụng qua các framework\. Là một phần của NVIDIA DSX AI Factory Platform, Workload Map cho phép các scheduler, controller và platform tích hợp diễn giải các loại workload được hỗ trợ mà không cần duy trì code phân tích riêng cho từng framework\. Bài viết này chỉ ra cách mô tả một distributed JobSet workload một lần rồi tái sử dụng định nghĩa đó cho việc kiểm tra workload, gang scheduling và visibility của platform\. Trên Kubernetes, workload thực tế hiếm khi là một pod đơn lẻ\. Một distributed training job hoặc một multi\-node inference server là một cây nhỏ các tài ngu… ## Sources - [Story source]()