2023分布式异构智能算力的管理和调度技术研究报告

分布式异构智能算力的管理和调度技术研究报告总结

主要内容概览

研究背景

• 随着数字经济的快速发展，算力作为信息数据的基础，成为驱动产业数字化和数字产业化变革的关键要素。

异构算力的发展与应用场景需求

• 异构算力发展：GPU、APU、TPU、FPGA、ASIC和DPU等构成的异构算力生态，推动计算性能和能效的提升。
• 应用场景：在人工智能、科学计算、图形处理、物联网和区块链等领域展现出强大潜力。

分布式异构算力管理和调度的关键技术能力

• 虚拟化与池化：通过软件定义技术整合不同类型的算力资源，实现资源的集中调度和按需分配。
• 调度能力：支持跨异构节点的统一智算应用调度，克服不同算力节点间的技术栈差异，实现资源的敏捷化管理。
• 度量与标识：建立一套机制以实时监测和评估算力资源状态，支持精细化管理和高效调度。

当前业界技术实现情况

• 中国移动智算体系：实现异构资源池化，提供智能算力的管理和调度。
• 浪潮AIStation平台：集成异构资源管理与调度功能。
• 新华三傲飞平台：实现异构资源的高效管理和调度。

总结与展望

• 报告总结了分布式异构智能算力管理和调度的关键技术和当前实现案例，强调了技术创新对推动算力资源高效利用的重要性。
• 展望未来，关注跨节点乃至广域分布式范围内的异构算力调度技术难题，提出进一步探索和合作的必要性。

研究方法与数据来源

• 本研究基于中国移动研究院、浪潮电子信息产业股份有限公司、新华三技术有限公司的共同研究成果，综合分析了分布式异构智能算力管理和调度的关键技术及其在实际应用中的表现。

结论与建议

• 强调了分布式异构算力管理和调度技术在促进算力资源高效利用、支持数字经济和产业数字化转型中的关键作用。
• 建议加大技术研发投入，探索更高效的跨异构节点调度策略，以及加强产业合作，共同推动算力基础设施的优化和创新。

关键技术要点

• 虚拟化与池化：通过软件定义技术整合GPU、FPGA、TPU等异构资源，实现资源的集中管理和按需分配。
• 调度能力：实现跨异构节点的统一智算应用调度，支持不同技术栈的资源整合与调度。
• 度量与标识：实时监测算力资源状态，确保资源的有效管理和高效利用。

行业趋势与挑战

• 技术融合：探索CPU、GPU、DPU等异构算力在单一节点内的协同工作，以及在多节点间的高效调度。
• 资源优化：面对海量数据和复杂计算任务，优化算力资源分配策略，提升资源使用效率。
• 标准与协作：构建开放兼容的算力管理标准，促进不同平台间的互联互通和资源共享。

结论

本研究报告深入探讨了分布式异构智能算力管理和调度的关键技术及其在实际应用中的实践案例，为推动算力资源的高效利用和产业数字化转型提供了重要参考。随着技术的不断演进和行业需求的深化，预计未来在跨节点乃至广域分布式范围内的异构算力调度技术将面临更多挑战，但同时也蕴含着巨大的创新机遇。