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【头豹研究院】2025年算力调度平台行业-优化计算资源_支撑AI应用


近日,头豹研究院发布了《2025年算力调度平台行业:优化计算资源,支撑AI应用》的行业研究报告。这份报告深入探讨了随着人工智能技术迅猛发展,全球对算力需求指数级增长背景下,算力调度平台如何实现跨地域、跨平台的算力资源整合与优化调度。报告详细分析了异构算力调度面临的挑战、国内主要的算力调度平台、主流的开源算力调度技术平台等多个维度,为理解算力调度行业提供了全面的视角。报告中包含了丰富的数据、深入的分析和前瞻性的预测,是行业从业者和投资者了解算力调度领域发展趋势的重要参考。

随着人工智能技术的飞速发展,全球对算力的需求急剧增长,算力调度平台的重要性日益凸显。这类平台能够实现跨地域、跨平台的算力资源整合与优化调度,对于支撑AI应用至关重要。

报告指出,算力调度面临的挑战不容小觑。资源异构性与软件环境碎片化导致调度复杂性大增;跨架构任务迁移成本高昂,效率低下;缺乏统一调度标准导致资源错配和利用率低。这些挑战意味着我们需要更加智能和高效的算力调度解决方案。

国内主要的算力调度平台多由政府主导或运营商/头部企业建设,强调跨区域协同与市场化交易。例如,全国一体化算力算网调度平台汇聚了通用、智能、高性能、边缘算力资源,支持跨厂商、跨架构的异构算力动态感知与作业智能分发调度。这些平台的发展,不仅提升了资源利用率,也为AI应用提供了强有力的支撑。

算力规模的快速增长,使得中国在全球算力竞争中稳居第一梯队。2024年,中国算力总规模达到280EFLOPS,其中智能算力占比32%。这一增长主要受到智能应用的推动,数据生产总量的快速增长也证实了这一点。2024年,中国数据生产总量达41.06ZB,同比增长25%,增速较去年提高2.56个百分点。

异构算力调度平台的发展,是算力调度技术进步的重要标志。这类平台专门针对异构硬件架构的任务调度系统,通过任务划分、负载均衡和通信优化,最大化异构资源的并行性和利用率。然而,异构算力调度面临的挑战依然严峻,如资源异构性与软件环境差异导致调度复杂性显著增加,跨架构任务迁移成本高,适配技术复杂多样,缺乏统一调度标准与接口等。

算力调度平台的技术架构分为基础设施层、管理编排层、服务运营层和算力应用层。算力调度的关键技术包括算力感知、算力度量、算力路由、算网编排、算力交易等。这些技术的发展,对于实现资源的高效整合、动态分配和跨域协同至关重要。

开源算力调度技术平台的发展,为算力调度平台的建设提供了强有力的技术支持。例如,openFuyao作为新兴的多样性算力调度平台,在国产化适配支持上具有优势。而Kubernetes、Slurm等成熟项目则在云原生和HPC领域有深厚积累。这些平台的发展,不仅推动了算力调度技术的进步,也为AI应用提供了更加灵活和高效的算力支持。

总的来说,算力调度平台的发展,对于优化计算资源、支撑AI应用具有重要意义。面对异构算力调度的挑战,我们需要更加智能和高效的解决方案,以实现资源的最优匹配和业务响应效率的提升。随着技术的不断进步和创新,我们有理由相信,算力调度平台将在未来发挥更加重要的作用。

这篇文章的灵感来自于头豹研究院发布的《2025年算力调度平台行业-优化计算资源,支撑AI应用》报告。除了这份报告,还有一些同类型的报告,也非常有价值,推荐阅读,这些报告我们都收录在同名星球,可以自行获取。

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