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的管理和调度技术研究报告总结

一、研究背景

随着我国数字经济的快速发展，算力已成为数字化转型的重要基础设施。根据《中国算力发展指数白皮书（2023年）》显示，2023年我国智能算力规模达到178.5EFlops，增速达72%，占总算力的59%。预计到2025年，新增数据量将达180ZB，其中80%为非结构化数据，这进一步推动了对智能算力的需求增长。人工智能、元宇宙、高性能计算等新兴领域的发展，使得异构算力在多场景中的协同与调度需求日益凸显。

二、异构算力的发展和应用场景需求

（一）异构算力的发展情况

异构算力涵盖CPU、GPU、FPGA、ASIC、DPU等多种计算单元，能够根据应用场景需求提供最佳的计算效率。近年来，AI芯片成为异构算力的核心载体，其发展呈现高度定制化趋势。

• GPU：英伟达GPU发展历史悠久，从GeForce256到H200，性能持续提升，H200拥有141GB HBM3e内存和强大的计算能力。
• APU：AMD推出的加速处理器，集成CPU和GPU，适用于高性能计算和AI场景。
• TPU：Google推出的专用AI芯片，专注于神经网络计算。
• FPGA：如英特尔Stratix 10 NX，具备高度可编程性和灵活性，适用于需要定制加速的场景。
• ASIC：针对特定任务优化，如NVIDIA的Tensor Core，已成为AI处理的重要方向。
• DPU：如英伟达BlueField系列，专注于数据中心效率提升和能耗优化。

（二）异构算力的主要应用场景

异构算力广泛应用于以下领域：

• 机器学习与深度学习：GPU、TPU等用于大规模矩阵运算，显著提升训练和推理效率。
• 高性能计算（HPC）：CPU与GPU联合使用，解决复杂科学计算问题。
• 图形处理与游戏开发：GPU加速实现更高质量的图像渲染。
• 物联网（IoT）：通过异构计算提升设备的数据处理能力。
• 区块链：FPGA用于加密计算，提高安全性和处理速度。

不同行业对异构算力的需求差异显著，其中互联网行业需求最大，占53%；服务行业紧随其后，政府、电信、制造、金融、教育等位列第三到第八位。

三、分布式异构算力管理和调度的关键技术能力

（一）异构算力的虚拟化和池化

• 虚拟化：通过MIG（Multi-Instance GPU）和vGPU技术实现GPU资源的虚拟化，提升资源利用率。
• 池化：整合异构资源为统一资源池，实现按需分配和动态调度，降低碎片化比例。

（二）分布式异构算力的调度能力

调度能力是实现异构算力资源与任务匹配的核心，关键技术包括：

• Gang scheduling：批量调度相关任务，确保资源满足后统一调度。
• 网络拓扑调度：根据网络状态优化任务调度，减少通信损耗。
• GPU共享调度：实现GPU显存的细粒度分配，提升GPU使用效率。
• 指定主机调度：允许任务指定调度范围。
• 紧急任务调度：优先处理高优先级任务。
• 用户组公平调度：基于用户组进行资源分配，保障公平性。
• 负载调度：根据节点负载情况选择最优资源。
• 数据集亲和性调度：优先调度数据集匹配的节点。
• 超时任务优先调度：对长时间等待的任务进行优先处理。

（三）分布式异构算力的度量和标识

• 度量指标：包括静态参数、动态性能指标和综合性能指标，用于评估异构算力资源。
• 标识体系：形成统一的能力抽象，为算力调度、溯源和交易提供基础支持。

四、当前业界技术实现情况

（一）中国移动智算体系实现异构资源池化

中国移动通过智算中心构建统一的AI算力体系，利用高速无损网络实现资源统一管理与调度，支持CPU、GPU/AI芯片、存储等资源池化，提升资源利用率和系统效率。

（二）浪潮AIStation平台实现异构资源管理调度

浪潮AIStation平台支持主流深度学习框架，实现对CPU、GPU、内存、存储等资源的统一管理与调度。平台支持多种调度策略，如Gang、FIFO、抢占、QoS等，并提供GPU显存切片、数据集亲和性调度等功能，优化资源分配和使用效率。

（三）新华三傲飞平台实现异构资源管理调度

新华三傲飞平台基于Kubernetes和Slurm开发，支持AI与HPC资源统一调度和管理。平台具备GPU MIG切分、vGPU支持、资源配额管理、状态监控、统一计费等功能，满足多样化业务需求。

五、总结与展望

分布式异构算力的管理和调度技术是推动算力资源高效利用的关键。当前技术已取得一定进展，但仍面临异构算力度量与评估、跨架构应用适配等挑战。未来需进一步构建开放生态，推动异构算力从硬件到软件的统一管理，持续赋能智算产业发展。

术语与缩略词表