中国算力调度发展研究蓝皮书_41页_1mb

中国算力调度发展研究蓝皮书总结

核心内容

本蓝皮书系统梳理了算力调度的概念、技术及应用现状，重点分析了当前算力调度平台的发展情况和异构计算调度技术的演进趋势。蓝皮书强调算力调度是实现算力资源高效利用和合理分配的关键手段，是推动“东数西算”工程和算力网络建设的重要支撑。

主要观点

1. 算力调度的必要性
   算力调度是连接算力基础设施的关键，通过合理的资源匹配和调度，实现对不同业务场景的高效响应，提升算力资源利用率，降低成本和能耗。

2. 算力调度的类型

   • 跨区域算力调度：通过构建分层分域管理的算网架构，实现全国范围内的算力资源协同调度，支持“东数西算”等场景。
   • 闲置算力调度：聚焦于利用未充分利用的算力资源，通过多种调度方法（如统一调度、两级调度、共享状态调度）实现资源的动态分配与管理。
   • 超算算力调度：主要面向高性能计算（HPC）场景，支持多资源匹配，提升算力利用率，满足低时延、高带宽等需求。
   • 边缘算力调度：基于云原生技术，实现边缘计算资源的统一调度与管理，满足时延敏感型业务如智能驾驶、视频分析等的实时处理需求。

3. 算力网络与算网融合
   算力网络是一种新型信息基础设施，通过云、网、边、端协同调度资源，实现灵活、智能、高效的服务。算网融合是其核心技术，涵盖新架构、新协议和新度量等方向。

4. 算力调度平台发展现状
   国内主要运营商及厂商已布局多个算力调度平台，涵盖算网一体化、算力交易、边缘计算、混合算力感知调度等方向，实现多场景覆盖、多资源统一管理。

5. 异构计算调度技术
   随着异构算力的广泛应用，调度技术向多类型算力融合、分布式调度和面向FaaS的调度方向发展，提升资源利用率和业务响应速度。

关键信息

• 算力分类：通用算力、智能算力、超算算力、边缘算力。
• 异构算力：CPU、GPU、FPGA、ASIC等多类型算力协同，实现计算效力最大化。
• 调度方法：包括Monolithic统一调度、Two-Level两级调度、Shared State共享状态调度。
• 主流调度器：Kubernetes、Borg、Mesos、Yarn、Slurm、PBS、Omega、Apollo、Nomad等。
• 典型平台：
  • 中国联通：算网一体化编排调度平台、天穹算力运营调度平台、边缘计算平台。
  • 中国电信：甘肃省算力调度平台、“息壤”算力分发网络平台。
  • 中国移动：混合算力感知调度AI平台。
  • 中科曙光：一体化算力交易调度平台。
  • 华为：公共多样性算力服务平台、元调度器、元戎开发框架。
  • 浪潮：AI计算系统及推理平台。
  • 北鲲云：一站式云超算平台。
  • 趋动云：AI平台，支持多种算力规格与资源池化。
• 异构计算平台：
  • 阿里云震旦异构计算平台：支持GPU、FPGA、ASIC等多种异构AI芯片。
  • 百度百舸AI异构计算平台：提供AI计算、存储、加速、容器等核心套件。
  • FPGA异构计算平台：支持多机系统管理与故障容错，适用于大数据处理。

技术架构与功能

• 算力调度平台架构：包括总部中心、区域中心、边缘节点，支持多层级调度与资源管理。
• 异构AI算力操作平台：由硬件支撑平台、适配平台、调度平台和智能运营平台组成，实现异构资源的统一调度与管理。
• 分布式调度技术：如Ray系统，支持低延迟、高吞吐的分布式计算任务调度，具备本地优先和溢出调度机制。
• 面向FaaS的调度技术：通过Serverless模式实现算力资源的无差别调度，支持云计算、边缘计算、异构设备的协同使用。

未来发展方向

• 统一纳管：实现CPU、GPU、FPGA、ASIC等异构算力的统一接入与管理。
• 智能调度：通过AI模型预测业务需求，实现资源的自动化、智能化分配。
• 数据安全：在算力调度过程中，关注数据安全与隐私保护，提升算力服务的可信度。
• 跨域协同：加强跨区域、跨厂商、跨平台的算力调度协同能力，推动算力网络的标准化和互联互通。

总结

算力调度技术正逐步成为支撑数字中国建设的重要基础设施。随着“东数西算”工程的推进，算力调度平台在跨区域、跨行业、跨场景的调度能力方面不断拓展。各大厂商在算力调度、异构资源管理、云边协同、资源池化等方面取得显著进展，推动算力资源的高效利用与灵活调度。未来，算力调度将在异构资源纳管、智能化调度算法、算力感知与度量、数据安全等方面持续创新，实现更绿色、更智能、更可信的算力服务。