中移智库：2023新型智算中心算力池化技术白皮书_33页_1mb

算力池化技术总结

背景

数字经济和人工智能发展推动了智能算力需求，智算中心作为集约化算力基础设施成为主流，但传统模式下资源利用率低，平均GPU利用率不足30%，资源碎片化导致分配率低。这源于粗放式资源分配、计算性能未充分激活以及网络瓶颈，亟需改进以提升效率和降低成本。

算力池化技术

算力池化是整合GPU/AI芯片等异构算力资源的技术，基于云计算平台如Kubernetes，通过软件定义方式实现统一调度和按需分配。其目标包括提高资源利用效率、降低碎片概率、优化总体成本，并具备精细化资源分配、跨节点调用、碎片资源整合及动态调整等能力。关键技术包括API劫持、应用程序监视器、资源细粒度分配和超分管理。

产业实践

业界厂商如趋动科技、VMware、中兴、华为等已开发算力池化解决方案，提高了资源利用率和灵活性。中国移动在其智算中心实践中，通过自研容器基础设施EKI，实现了化整为零、隔空取物、化零为整、变静为动四大能力，优化了智算资源管理。中国移动基于移动云底座提供任务式服务，结合高速无损网络统一调度硬件资源。

展望与倡议

算力池化技术能显著提升算力利用效率，支持如AIGC等高需求场景。中国移动呼吁产学研合作，共同攻关异构算力调度、池化运行时等关键技术，推动标准体系和开源实现，促进产业生态繁荣。