AI異構算力池

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AI異構算力池通過軟件定義方式整合CPU、GPU、FPGA、ASIC等不同架構的計算硬件，構建統一管理的資源池，實現動態調度與彈性分配。

以Kubernetes為技術底座，擴展GPU/AI芯片^[1]調度能力。

採用Runtime API劫持、應用程序監視器實現跨節點資源調用。

二、關鍵技術

物理資源虛擬化，支持細粒度分時調度（如vGPU切分）。

碎片資源整合，提升GPU利用率從30%至70%+27

統一適配CUDA/昇騰/寒武紀等不同芯片架構。

智能調度算法匹配任務與最優硬件組合。

京東雲案例顯示GPU集群MFU（模型算力利用率）提升2倍以上。

支持混合部署英偉達與國產芯片（如海光DCU、華為^[2]昇騰）。

阿里雲方案降低算力基礎設施TCO約40%1

避免高端GPU卡（如A100/H100）出口限制帶來的資源短缺。

‌生態壁壘‌：不同芯片廠商的編程框架（CUDA/MindSpore等）互不兼容。

‌標準缺失‌：國產芯片適配缺乏統一技術規範。

‌調度複雜度‌：需平衡實時推理（低延遲）與批量訓練（高吞吐）需求。

‌政策驅動‌：國家"十四五"規劃明確要求推進多元算力協同8

向存算一體、光計算等新架構延伸。

結合SDN實現算力-網絡協同調度。