【中国移动研究院】2023分布式异构智能算力的管理和调度技术研究报告_26页_1mb

分布式异构智能算力管理和调度技术研究报告总结

一、研究背景

随着数字经济快速发展，算力成为数字化转型的关键基石，支撑智能算力需求激增。研究重点在于实现泛在异构算力的协同与调度，解决跨数据中心与云边端等多种场景下的算力统一管理、资源细粒度分配及智能调度等问题。

二、异构算力技术发展与关键特性

1. 异构算力包含CPU、GPU、FPGA、ASIC等多元算力体系，已初步形成面向特定应用场景的定制化芯片趋势。
2. GPU技术持续进化，2023年产品具备超高算力密度和能耗比特性，如英伟达HGX H200平台。
3. 国产芯片已实现AI训练核心能力，但生态兼容性仍需加强，与CUDA生态存在代际差距。

三、技术创新与突破方向

1. 虚拟化与池化

   • 多种GPU虚拟化方案（MIG、vGPU）
   • API劫持与应用程序监视器两大池化技术路线
   • 实现亚算力单位的精细管理（1%及以下算力隔离）

2. 调度技术

   • 全面支持细粒度资源分配（GPU/Memory切片技术）
   • 多维调度策略融合（有Gang调度、网络拓扑感知、GPU负载均衡）
   • 支持跨网络域的调度策略

3. 异构适配

   • 第一方AI框架绑定导致的技术栈竖井处理
   • 算力原生标识技术打通异构芯片适配鸿沟
   • 分层异构资源建模方法

技术赏析

1. 虚拟化方案：有较详细的对比，但技术深度有待进一步加强。
2. GPU利用率：高水平，但主要聚焦在传统模型，新架构的优化空间尚待探索。
3. 容器化集成：这种方法是目前行业标准做法，可接受但仍局限于单一架构适配。
4. 算力度量体系：在模型方面已有改进，指标体系仍在持续优化中。
5. 算力调配复杂度：调度策略非常完善，可生产级别，但在大规模分布式场景下的实际效能还有提升空间。

四、平台实施案例与特征

1. 中国移动

   • 构建CPU/GPU/AI芯片资源统一池化体系
   • 利用API劫持技术实现远程资源调用
   • 支持全局资源超量分配机制

2. 浪潮

   • AIStation多框架兼容平台
   • 深度调度机制：包括GPU显存切片、亲和性调度
   • 容器与传统HPC融合方案

3. 新华三

   • 基于K8s+Slurm的混合架构
   • 多调度策略：从FIFO到优先级抢占机制
   • 算力资源状态的精细化可视化管理

关键见解

1. 虚拟化方案成熟度开始划分出第一方/第二方界限，关键指标是适配颗粒度。
2. 资源利用率改进方向明确，但仍需在调度算法融合上进一步探索。
3. 跨中心任务支持能力普遍较强，但多协议混合环境下的稳定性有提升空间。
4. 同类型的算力资源管理与虚拟化功能：整体来看，集成度较高，但在可扩展性和容错机制方面还有进步空间。

五、总结

1. 行业已形成以虚拟化为基础的异构算力建模共识
2. 资源调度架构正向多元化、智能化演进
3. 技术生态呈现多平台共存状态，仍有优化空间

下一步工作重点应聚焦于：

1. 异构平台间细粒度迁移机制研发
2. 边缘算力节点的协同管理
3. 异构算力度量体系标准化建设
4. 国产化AI架构生态完善