【CAICT】数字化治理智算运维发展研究报告（2024）_32页_1mb

智算运维发展研究报告 (2024) 总结

核心内容概述

本报告系统分析了智算运维的发展现状、面临的挑战与需求，探讨了构建智算运维能力体系的关键路径，并提出了智算运维质量评价指标体系的建设方案。同时，报告总结了中国移动和科大讯飞在智算运维方面的最佳实践，为行业提供了可借鉴的范例。报告还展望了智算运维未来的发展趋势，强调其在推动数字经济发展和构建新型基础设施中的关键作用。

主要观点与关键信息

1.1 国家政策助力智算经济大发展

• 国家高度重视智算基础设施建设，出台多项政策支持智算服务发展。
• 政策目标包括：提升算力综合供给能力、实现算力资源高效供需匹配、推动绿色低碳发展、强化安全保障。
• 截至2024年12月，国家已发布多项重要政策，推动智算行业高质量发展。

1.2 智算服务的技术和理念

• 智算服务是通过整合计算、存储、网络资源，并结合AI算法和模型，为用户提供复杂智能计算任务支持的服务。
• 智算服务架构涵盖从基础设施层到AI业务应用层的多个层级，强调资源调度、性能优化与系统稳定性。
• 智算运维是保障智算服务稳定、高效运行的核心支撑体系。

1.3 智算服务的意义

• 智算服务已成为数字经济增长、数字产业化发展、产业数智化转型的新引擎。
• 智算运维可提升模型算力利用率、任务可用度、集群稳定性，助力企业实现AI应用的持续发展。
• 智算运维需从“自上而下”视角出发，穿透AI应用、模型与基础硬件，实现端到端保障。

2.1 智算运维的挑战

• 算力利用率低：受硬件架构、内存瓶颈、通信延迟等因素影响，模型算力利用率难以达到理论最大值。
• 故障管理难度大：智算集群结构复杂，故障定位与修复过程繁琐，且存在全局故障风险。
• 监控精度不足：传统监控手段难以满足毫秒级精度需求，影响模型训练稳定性。
• 资源需求匹配复杂：不同任务对资源的需求差异大，调度困难。
• 全局可观测性不足：缺乏对全系统状态的统一监控与分析。
• 运维沉没成本高：大规模集群中关键设备失效可能导致高昂的资源损失。

2.2 智算运维的需求

• 需要建立体系化的运维支撑体系，以满足智算业务的持续发展需求。
• 构建系统化的运维指标管理体系，提升运维效率与服务质量。
• 实现训练作业保障与基础设施保障的协同，推动运维与业务深度融合。

3. 智算运维的能力构建

3.1 标准化运维流程

• 制定跨行业适配的标准化运维流程，涵盖事件管理、问题管理、变更管理等。
• 建立跨部门协作机制，确保信息共享与流程贯通。
• 推动运维流程自动化，减少人工干预，提升响应速度与可靠性。

3.2 智能化运维平台

• 构建集中化、智能化、异构化的运维平台，支持多平台资源调度。
• 强化智能调度、断点续训、故障自愈等能力。
• 通过AI技术实现自动化故障诊断与修复，提升运维智能化水平。

3.3 组织与人才体系

• 建立跨部门协作机制，推动组织文化转型，倡导创新与持续学习。
• 加强运维人员培训，提升其在分布式存储、网络虚拟化、AI算力调度等方面的专业能力。
• 促进技术人才与业务人员之间的交流与协作，提升整体运维效率。

3.4 运维知识持续沉淀

• 构建智算运维知识库，总结常见故障场景与解决方案。
• 形成适合智算运维场景的最佳实践，推动流程标准化。
• 持续迭代运维技术栈与模型算法，提升运维体系的适应性与创新能力。

4. 智算运维质量评价指标体系建设

4.1 指标设计原则

• 指标需具备可度量、可采集、可理解、可消费的特征。
• 指标应围绕可用性、响应性、保障性进行分类，以全面反映运维质量。

4.2 指标模型构建

• 指标体系分为三横三纵，横向上涵盖业务层、平台层、基础设施层，纵向上包括运维服务与安全服务。
• 指标分为关键指标、标准指标、基本指标三级，分别对应不同优先级与影响范围。
• 构建质量评价模型，从效益、效果、效能、效率四个维度评估运维质量。

5. 智算运维未来的发展趋势

1. 智算服务成为综合算力发展的关键要素：推动算力、网络、存储、服务一体化发展。
2. 一体化智算运维将成为主流：通过自动化与智能化手段，实现运维全流程统一管理。
3. 液冷技术助力绿色低碳发展：提升散热效率，降低PUE，支持算力可持续发展。
4. 算力资源一体化调度成为趋势：解决资源分散、供需失衡问题，提升资源使用效率。
5. 数据安全重要性日益凸显：需构建全面的数据安全防护体系，涵盖加密、访问控制、安全审计等方面。

6. 智算运维最佳实践

6.1 中国移动智算运维最佳实践

• 构建“五个一”卓越智算运维体系，包括：
  • 一支高水平协同团队
  • 一套标准化规范制度
  • 一体化运维服务平台
  • 一套高水平质量标准
  • 一系列技能提升机制
• 实现关键指标领先：MFU约50%，MTTR小于30分钟，算力可用度达98%以上。
• 故障处理效率提升，硬件、网络类故障定位耗时从小时级降至10分钟。

6.2 科大讯飞智算运维最佳实践

• 需求驱动：支持万亿参数大模型，实现技术自主可控。
• 解决思路：从底层基础设施到AI工程化，全方位优化关键指标。
• 总结沉淀：构建“智算运维黄金指标体系”，提升运维体系标准化水平。
• 实际成效：飞星一号集群实现NPU月均利用率95%以上，故障自动重训率97%以上，中断损失时长控制在30分钟以下。

总结

本报告全面剖析了智算运维的发展现状、挑战、需求与能力构建路径，提出了系统化的运维指标体系，并总结了中国移动与科大讯飞的实践经验。智算运维正从传统模式向智能化、一体化、标准化方向发展，是推动人工智能与数字经济融合的关键支撑。未来，智算运维将在提升算力效率、保障系统稳定性、优化资源调度、强化数据安全等方面持续演进，成为数字时代不可或缺的重要基础设施。