2025AI大模型跨域训练池化调度技术体系白皮书_92页_5mb

白皮书分析总结

本白皮书《AI大模型跨域训练池化调度-技术体系白皮书》聚焦于AI大模型在跨域环境下的训练和调度问题，旨在解决我国算力资源“少、杂、散”的困境，并推动“东数西算”工程的实施。核心技术包括跨域训练框架、全球算力池化调度、异构资源适配和确定性广域网络优化。

白皮书背景起始于AI大模型（如万亿参数模型）训练对算力的巨大需求，传统单集群训练无法满足扩展性，跨域训练成为必要趋势。针对AI大模型训练的技术挑战，如异属资源管理、异构芯片适配和广域网络通信瓶颈，白皮书提出了全局池化调度技术路线，区别于传统的专用算力拉远模式。技术体系涵盖分层架构（业务层、管控层、资源层），核心技术包括计算通信重叠流水线、非阻塞GPU通信、异构混训和异属合训机制，以及光电融合广域网优化。

实验验证部分展示了跨域训练的性能提升，证明了在异属、异构和异地资源下，通过算力调度协同和通信优化，训练效率可接近本地集群水平，同时有效应对资源分配问题。白皮书展望了未来发展方向，包括实现全国算力资源整合、提高训练效率，并构建开放生态，支持多方共赢。

总之，白皮书提供了一套系统性的技术解决方案，为AI大模型跨域训练池化调度奠定了基础，强调了创新技术在提升资源利用率和降低训练成本方面的潜力。