异构AI算力资源池：智能世界的新型基础设施

随着人工智能技术的飞速发展，AI应用对计算资源的需求日益增长。然而，传统的同构计算资源池无法满足AI应用对计算能力、能耗和成本的多样化需求。为此，异构AI算力资源池应运而生，成为未来智能世界的重要基础设施。

背 景

人工智能与大数据的兴起

随着人工智能和大数据技术的飞速发展，对于计算资源的需求呈现出爆炸式的增长。特别是深度学习等AI应用，需要大量的计算资源进行模型训练和推理，这就要求计算资源能够提供更高的性能和更大的规模。

异构计算的需求

人工智能模型在运行时可能会涉及多种类型的计算任务，如浮点运算、矩阵运算等，这些任务可能最优运行在不同的硬件上，如CPU、GPU、FPGA等。异构计算就是指在这样的计算环境下，通过软件智能管理不同类型的硬件资源，使各种任务在最适合的硬件上运行，从而提高整体计算效率。

资源池化的趋势

在云计算和资源虚拟化的推动下，资源池化已成为提高资源利用率的重要手段。通过将物理资源抽象成虚拟资源，并以池化的形式管理，可以实现资源的动态分配和优化调度。

软件定义一切（SDx）的潮流

随着软件定义网络（SDN）的成功，软件定义的思维方式开始渗透到计算、存储等其他领域。软件定义异构AI算力资源池正是这种思维方式的延伸，即通过软件来定义和管理硬件资源，提高灵活性和可扩展性。

应对计算多样性

不同的AI应用和模型对计算资源的需求各不相同。通过软件定义的方式，可以构建一个灵活的算力资源池，满足不同应用对于计算能力、存储能力和网络能力的需求，同时实现资源的按需分配。

促进算力最大化利用

在传统的计算环境中，算力资源常常面临利用率低的问题。通过软件定义异构AI算力资源池，可以实现对算力资源的精细化管理和优化调度，从而提高算力的利用率和效率。

定 义

异构AI算力资源池是指将不同类型和能力的计算资源（如CPU、GPU、FPGA、ASIC等）整合在一起，通过智能调度和管理，提供高效、灵活、可扩展的AI算力服务的系统。

异构AI算力资源池关键技术

资源调度与管理

资源调度与管理是异构AI算力资源池的核心技术之一。通过智能调度算法，将AI计算任务分配到最适合的计算节点上，实现高效计算资源利用率。调度算法需要考虑计算任务的类型、计算复杂度、截止时间等因素，以实现最优的资源分配。

负载均衡

负载均衡技术旨在实现异构AI算力资源池中计算任务在不同计算节点之间的均衡分配。通过动态调整计算任务分配，避免某些节点过载而其他节点空闲的情况，提高整体计算效率。

性能优化

性能优化技术包括性能监测和分析。通过实时监测计算节点的性能指标，如CPU利用率、GPU利用率、内存使用率等，发现性能瓶颈并进行优化。性能优化技术可以针对特定的计算任务进行，以提高计算任务的性能。

弹性伸缩

弹性伸缩技术可根据计算任务的需求，动态调整计算资源的数量。当计算任务规模发生变化时，系统可以自动增加或减少计算资源，实现弹性伸缩。这有助于提高计算资源利用率，降低成本。

软件定义算力

软件定义算力技术通过软件定义的方式，将算力资源的管理和配置抽象化，提供灵活的可编程计算环境。这使得开发者可以无需关注底层硬件细节，专注于AI应用的开发和优化。

软件定义异构AI算力资源池

趋动科技OrionX AI算力池化软件，通过软件定义异构AI算力，帮助企业快速构建、安全、可靠的异构AI算力资源池，助力企业AI业务高速增长、AI业务创新。

图1. OrionX业务架构

OrionX支持将不同品牌如英伟达、寒武纪、华为海思、海光等构建成一个异构资源池，上层业务人员无须关心底层具体调用哪个品牌、哪个型号的算力资源，底层算力对上层业务人员完全透明，业务人员只需关注需要多少张算力卡，以及需要多少算力、显存资源，进行按需申请即可。

▪ 多品牌异构支持：支持多品牌AI算力芯片组建一个异构资源池。

图2. 异构资源统一纳管

▪ 弹性伸缩：AI业务弹性按需使用资源池内算力资源，无需进行重启即可调整所需资源。

▪ 动态挂载与释放：算力资源池化后动态挂载、动态释放实现算力资源高效轮转，解决静态分配、独占、难以回收问题。

▪ 热迁移：支持在线AI业务跨卡、跨机热迁移，适用于数据中心AI算力资源负载均衡/碎片整理/机器下线维护等场景。

▪ 资源聚合：支持聚合不同机器上AI算力资源给到AI任务使用，提升大模型训练效率、缩短训练周期。

▪ 简化迁移：海光DCU可以无缝运行CUDA程序，大幅简化国产化迁移成本。

▪ 丰富的调度策略：算力池化调度平台提供丰富的调度策略，见下图。

图3. OrionX调度策略

价 值

✔ 灵活性与高效性

异构资源池能够根据AI业务的实际需求，动态分配和调整资源，大大提高了资源的利用率和业务的灵活性。

✔ 成本效益

通过资源的合理分配和调度，减少了企业在硬件资源上的重复投资，降低了整体的运营成本。

✔ 安全性提升

资源池通过虚拟化技术实现了资源的隔离，增强了数据安全性，保护了企业的核心资产。

✔ 支持创新

灵活高效的资源管理为AI业务的创新提供了有力支持，企业可以更快地推出新的AI应用，提升市场竞争力。

✔ 环境适应性

异构资源池能够适应不同的业务场景和需求变化，为企业提供一个稳定可靠的AI算力支持平台。

展 望

动态资源分配与自动化运维

随着AI应用的多样化，算力需求波动大，软件定义技术将使得资源池能够实时响应这些变化，动态地调整资源分配，确保高优先级任务得到快速执行。自动化运维将成为常态，减少人工干预，提高系统的稳定性和效率。

安全与隐私保护强化

随着数据和模型的安全性、隐私保护成为焦点，软件定义算力资源池将集成更高级别的安全机制，如加密计算、零信任网络、细粒度访问控制等，确保敏感信息在处理过程中的安全，满足合规要求。

可持续发展与绿色计算

随着对节能减排的关注加深，软件定义异构AI算力资源池将集成更多绿色计算技术，比如利用机器学习优化冷却系统、智能电源管理、以及根据碳足迹动态调整算力分配，促进AI行业的可持续发展。

标准化与生态系统构建

为了降低异构算力资源池的部署和运维复杂度，行业标准和开放接口的推广将加速。这将促进不同厂商的软硬件兼容，形成更加繁荣的生态系统，便于用户根据自身需求选择最佳的解决方案。