2024年智算平台运维运营技术研究报告-72页_4mb

智算平台运维运营技术研究报告总结

报告机构：复旦大学、中国信息通信研究院云计算与大数据研究所、阿里云计算有限公司
发布日期：2024年11月

本报告聚焦于人工智能基础设施云化技术及其运维、运营相关的重大突破性成果。在国家“东数西算”、“东数西算+AI”布局下，报告结合实践验证和模型标准化的测评体系，完成了全链路压�Case设计，提出了模块化平台架构，为广大用户通过智算中心建设实现普惠化、标准化的AI服务能力提供了全方位的支撑。

核心技术风险与应对措施

1. 平台扩建风险

模块新增、模块微调和模块迭代过程存在较高风险。通过设计标准化接口，实现跨模块无缝对接；开发动态容错系统，防止连锁性故障；采用AB测试模式，实现新功能灰度发布，确保稳定性。

2. 算力资源调配风险

大模型训练对算力需求激增，导致资源调度瓶颈。通过开发资源弹性扩缩容机制，实时响应算力需求；构建智能排程系统，优化集群计算效率；实施精细化负载预测，提前规划算力资源分配。

3. 多模型协同风险

不同框架模型的协同部署面临分布式调度难题。通过开发统一模型容器化平台，实现跨框架兼容性支持；构建语义解析引擎，完成不同中间件的数据统格式转换；搭建分布式数据湖，确保数据一致性和实时同步。

AI Ops自动化能力建设

1. 中心化监控系统

实现配置管理、日志采集与智能诊断的一体化，使运维效率提升62%。

2. 自动化部署与应急响应

• 日均故障处置时间从1.8小时缩短至43分钟
• 满意度评分95%
• 稳定保障
• 实时智能分析能力：基于NLP、CV、BI多模态分析技术，实现故障根因定位

3. 建议与展望

建议行业尽快形成基础架构和AI策略的统一标准，关注多云治理、能耗优化、国产替代、边缘计算、安全可靠和数据可信等方面的共性问题。通过政产学研金服用的协同创新，构建具有中国特色的智算平台运维生态。

通过本报告提出的平台化、标准化、数字化、智能化的运维运营体系，用户得以大幅提升其AI基础设施的管理效率、资源利用率和服务质量，同时有效控制成本，为实现其AI战略目标提供关键支撑。建议读者关注后续季度发布的系列研究报告，掌握智算平台运维领域最新研究进展。