2023中国算力调度发展研究蓝皮书-ODCC_42页_1mb

中国算力调度发展研究蓝皮书（2023年）聚焦算力调度技术研究与应用现状，旨在指导行业发展趋势。蓝皮书指出，算力调度是通过匹配不同业务的算力资源与需求，实现算力资源高效利用的关键方式。当前算力主要分为通用算力（CPU主导）、智能算力（GPU/FPGA/AI芯片）、超算算力（超级计算机）和边缘算力（本地实时计算），异构算力指多种计算单元协同，最大化的满足多样化场景需求。

算力网络与算网融合是算力调度的基础架构，通过云、网、边、端资源动态分配与调度，解决传统网络瓶颈，实现网络与算力的深度融合。算网融合技术创新体现在新架构、新协议和新度量体系上，例如从单一架构向算存网深度整合演进，资源调度从网络单独优化转向算网联合优化。

现有算力调度技术包括跨区域调度、闲置调度、超算调度和边缘调度四类。跨区域调度通过分层架构构建“超级分布式算网大脑”，实现东西部算力协同；闲置调度研究覆盖统一调度、两级调度和共享状态调度模式；超算调度基于LSF、SGE、Slurm等主流调度器，支持多资源联合管理；边缘调度采用轻量化分级方案，结合Kubernetes等技术应对时延敏感业务需求。各厂商平台如中国联通“天穹”平台、中国电信“息壤”网络、中国移动混合调度框架等，均展示了算力统一管理、智能分配和跨域协同能力。

异构计算调度系统分析涵盖典型平台及操作架构。阿里云震旦平台通过ODLA接口规范实现异构算力统一适配，百度百舸平台集成AI计算、存储和容器技术，FPGA平台支持多节点分布式处理。异构AI算力操作平台由硬件支撑、资源适配、调度管理和智能运营四部分组成，采用资源池化、动态重构和全栈调度技术，提升算力利用率和业务响应速度。

蓝皮书强调，算力调度需解决跨AI框架兼容性差、异构芯片适配标准不统一等问题。未来发展方向包括：建立统一的异构算力度量与计费标准，推动算力感知与智能化调度；深化算网融合，开发跨域协同的资源管理平台；加强数据安全与隐私保护，通过政策引导和技术创新实现绿色低碳、安全可控的算力服务体系。三大运营商依托骨干网络与政企客户资源，在算网融合、统一调度等方面取得显著进展，同时各厂商基于业务优势布局算力平台，覆盖AI训练、云渲染、工业仿真等场景。异构算力调度技术因资源多样性需求成为研究重点，需通过标准化接口和智能算法实现高效整合与灵活分配。