2025年算力调度平台行业优化计算资源，支撑AI应用

算力调度行业综述

算力定义与分类

• 算力定义：计算机设备或数据中心处理信息的能力，狭义用FLOPS衡量，广义包括数据存储、网络传输、任务调度等能力。
• 算力分类：
  • 基础通用算力（CPU服务器）
  • 智能算力（GPU、FPGA、ASIC等）
  • 超算算力（超级计算机/高性能计算集群）
• 算力重要性：数字经济基石、科技创新驱动力、社会基础设施。

算力规模与数据生产

• 中国算力规模：2024年280EFLOPS，智能算力占比32%（90EFLOPS），全球第一。
• 数据生产总量：2024年41.06ZB，同比增长25%，智能应用推动数据量同比增长40.95%。

算力网络与算网融合

• 算力网络：基于互联网基础设施，通过标准化标识、智能调度实现算力资源互联互通。
• 算网融合：计算资源与网络资源的深度整合，实现算力“即插即用”和网络的“按需适配”。
• 中国移动算网融合架构：
  • 算网基础设施层：全光网络与IP承载技术构建云-边-端算力互联。
  • 编排管理层：人工智能和大数据技术实现算力资源统一纳管和动态编排。
  • 运营服务层：整合算网资源与场景需求，提供一体化算力服务。

异构算力定义与分类

• 异构算力：结合多种不同类型处理器（CPU、GPU、FPGA、ASIC等）协同工作，发挥不同硬件架构优势。
• 异构计算分类：
  • 狭义：单一计算系统内部集成多种处理器实现硬件协同。
  • 广义：跨设备、跨网络的多层级技术整合，实现异构资源高效调度。

算力调度平台与异构计算调度系统

• 算力调度平台：面向多类型计算资源的统一调度系统。
• 异构计算调度系统：专门针对异构硬件架构的任务调度系统。

算力调度平台架构与技术

• 技术架构：基础设施层、管理编排层、服务运营层、算力应用层。
• 关键技术：算力感知、算力度量、算力路由、算网编排、算力交易。

异构算力调度面临的挑战

• 资源异构性与软件环境差异：增加调度复杂性。
• 跨架构任务迁移成本高：适配技术复杂多样。
• 缺乏统一调度标准：生态割裂导致资源错配。
• 异构硬件性能动态变化：传统调度模型无法精准预测。

国内主要算力调度平台

• 国家级平台：政府主导或运营商/头部企业建设，强调跨区域协同与市场化交易。
• 省级平台：覆盖长三角、成渝、京津冀等重点区域，结合本地产业需求。
• 市级平台：聚焦本地AI、智能制造等场景。
• 平台主导方：运营商主导整合跨区域资源，科技企业/行业服务商聚焦垂直领域。

开源算力调度技术平台

• 国内平台：多基于开源平台打造。
• openFuyao：新兴多样性算力调度平台，国产化适配优势。
• Kubernetes、Slurm：成熟项目，云原生和HPC领域有深厚积累。