AI大模型跨域训练池化调度技术体系白皮书

AI大模型跨域训练池化调度技术体系分析总结

一、背景与问题定义

• AI大模型特点：参数量庞大，训练依赖超大规模算力，现有算力资源面临“少、杂、散”困局。
• 跨域训练需求：解决集中式大模型预训练的技术、能源及配套难题，推动企业大模型后训练高效发展。
• 核心挑战：针对“异属”、“异构”、“异地”资源，需突破资源调度瓶颈，实现全国范围算力协同。

二、技术架构与方法

1. 总体架构

• 分层设计：业务层(任务解析与调度)、管控层(跨域资源协同)、资源层(异构资源抽象与调度)。
• 三大支柱：
  • 计算通信重叠流水线：降低跨域通信依赖，提升训练效率。
  • 算网存协同调度：统一跨域资源管理与分配。
  • 池化并网技术：封装异构资源，实现逻辑统一调度。

2. 关键技术

• 计算通信重叠技术：GPU通信与计算并行执行，缓解长距离网络瓶颈。
• 异构混训优化：基于GPU算力量化评估与动态任务拆分。
• 跨域RDMA加速：通过分段代理与拥塞控制提升广域通信效率。
• 网络状态感知：VxLAN与RoCEv2协同，支持异构网络环境下的高效传输。

三、实验验证与结果

1. 有效性确认

• 跨域效率：在2000公里链路下，开启算网协同后，训练效率可恢复至本地水平。
• 异构协训：混合芯片训练对比基准任务，效率达95.47%。
• 网络优化：加入确定性网络后，干扰流对训练性能影响降低，消减时间降幅达150.15%。

2. 调度机制

• 多队列协同：解决异构资源跨主体调度问题，支持任务同步获取分配资源。
• 联合抢占机制：跨中心快速响应资源竞争，保障高优先级任务执行。

四、应用场景与展望

1. 落地目标

• 实现“全国一台超级计算机”，推进算力泛在化、效率本地化与生态开放化。

2. 核心愿景

• 算力泛在：整合全球分布式资源，按需调配。
• 效率本地化：跨域通信损耗接近本地集群水平。
• 生态开放化：构建多主体参与的开源生态，达成技术共享与合作共赢。

总结
白皮书提出的池化调度技术体系通过三层架构与跨域资源协同机制，解决了异构资源融合、通信效率优化、动态任务协调等关键技术难题，有效实现了AI大模型的跨域高效训练，为中国全国一体化算力网建设提供全新路径参考。