异构AI算力资源池：智能世界的新型基础设施
伴随着人工智能技术的快速发展，在推动各行业智能化转型的过程中,AI应用对算力的需求呈现持续上升趋势。然而,现有的传统同构算力配置模式难以满足多样化的算力需求,包括但不限于计算能力、能耗效率以及运营成本等方面的要求。因此,异构AI算力资源配置模式应运而生,并被视为未来智能世界的基础设施基石。
背 景
人工智能与大数据的兴起
随着人工智能与大数据技术的发展速度极快
异构计算的需求
该系统可能会涉及多种类型的计算任务，并非单一类型。这些任务包括浮点运算、矩阵运算等多种类型，在不同的环境下各有其最适合的硬件配置。例如，在一个这样的环境中，通过软件智能地管理着各种硬件资源（如CPU、GPU、FPGA等多种硬件），使得各种任务都安排到最适合的硬件上（如矩阵运算适合GPU），从而提高整体计算效率。
资源池化的趋势
在云计算与资源虚拟化的背景下，在促进资源合理利用方面形成了重要战略选择。云计算技术通过将分散的物理资源整合为统一的虚拟云服务，在提升系统效率的同时实现了成本控制目标；与此同时，在数据存储领域中，“数据孤岛”的现象普遍存在，在这种情况下，“数据共享平台”的建立已成为当前信息化建设的重要课题之一；基于区块链技术构建的数据共享平台能够突破传统数据孤岛限制，在保障数据安全的前提下实现了信息流通效率的显著提升；该平台通过引入智能合约机制，在保障各方权益的同时实现了交易过程的安全性与透明度；同时该平台还具备智能监控功能，在异常情况下能够快速响应并采取相应的应对措施以规避潜在风险；此外在大数据应用领域中，“智能数据分析平台”的建设同样面临诸多挑战与机遇；该平台不仅需要具备强大的数据分析能力还需要具备良好的用户体验能力才能真正发挥其价值
软件定义一切（SDx）的潮流
得益于软件定义网络（SDN）的成功应用，一种全新的思维方式正在延伸至计算、存储等其他相关领域。软件定义异构AI算力资源池正是这一思维模式的延续，在这一体思潮下，借助软件技术对硬件资源进行精确配置与动态管理，并致力于提升系统的灵活性与扩展能力。
应对计算多样性
多样化的AI应用与模型对计算资源的需求存在显著差异。基于软件定义架构的方法能够规划与部署一个灵活且可扩展的算力资源池，在各个应用场景中确保所需的计算能力、存储能力和网络支持得以实现，并实现了基于需求的动态资源配置策略。
促进算力最大化利用
现有计算环境中, 算力资源普遍存在使用率较低的情况. 借助软件定义型异构AI架构构建的算力资源池, 在支持精细调度与优化管理的基础上, 可以实现对算力资源的有效提升与合理配置.
定 义
异构AI算力资源池 指的是将不同种类和性能的计算资源（如CPU型态与加速卡型态等）整合为一个统一平台，在智能调度与配置的基础上实现高效且灵活的应用服务系统
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算力资源池的核心组成部分之一。借助智能调度算法将AI计算任务部署至最适合的计算节点上，并实现系统整体处理能力的最大化提升。在优化资源分配时需综合评估各类型的任务特征及其所需处理时长等关键参数因素。
负载均衡
负载均衡策略旨在实现异构型人工智能计算资源集群中计算任务在各个处理节点间的均衡分配。根据实时负载状况动态优化任务分配策略以避免单个节点超载导致其他节点闲置从而显著提升系统整体处理能力。
性能优化
性能优化技术涵盖范围较广，并包含多种具体的分析手段。持续监控各个计算节点的各项关键指标数据（如CPU利用率、GPU利用率、内存使用率等），能够有效识别出潜在的技术瓶颈问题并采取相应的优化措施。这些优化方法可以根据具体的应用场景进行针对性设计与实施，并从而显著提升了各计算任务的执行效率。
弹性伸缩
弹性伸缩技术能够根据计算任务的需求灵活配置计算资源的数量，在应对系统负载波动时能够高效地进行增减操作以实现弹性伸缩功能。当系统负载发生变化时 系统将自动增减相应的计算资源并通过预设算法策略确保系统的稳定运行 在提升系统性能的同时也能有效降低运行成本
软件定义算力
该技术以软件定义的方式实现了对算力资源管理与配置的抽象化处理，并为系统提供了高度灵活且可编程式的计算环境。这种设计使开发者能够完全脱离底层硬件架构的具体实现，并能更加专注地完成人工智能相关应用的技术设计与优化工作。
软件定义异构AI算力资源池
驱动科技OrionX AI算力池化软件通过基于软件实现异构AI计算能力的配置方案，在帮助企业组织构建安全可靠的人工智能计算资源池的同时显著提升企业的AI业务发展速度和创新能力。
图1. OrionX业务架构
OrionX能够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。无需关注底层调用的具体品牌或型号的算力资源。由于底层算力对上层业务人员完全透明，在这种架构下，业务人员只需关注所需计算卡的数量以及所需的计算能力和显存资源，并按需进行申请即可。
▪ 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 动态 挂 载 与 释 放 ： 算 力 资 源 池 化 后 通 过 动 态 挂 载 与 释 放 机 制 实 现 算 力 资 源 的 高 效 流 转 ， 有 效 解 决 传 统 算 力 分 配 中 的 静 态 分 配 和 独 占 问 题 ， 并 提 高 资 源 的 回 收 效 率。
▪ 热迁移： 针对在线AI业务需求，在不同计算卡之间实现物理机之间的热迁移技术，在数据中心环境下可用于AI算力资源的负载均衡、碎片整理以及机器下线维护等关键场景。
▪ 资源聚合： 不同机器上的AI算力资源被整合并提供给AI任务使用，从而显著提高了大模型的训练效能，并减少了完成一次完整训练所需的时间。
▪ 简化迁移： 海光DCU可以无缝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
异构资源池能够在AI业务的实际需求下实时响应，在线灵活配置并优化配置资源。
✔ 成本效益
借助企业的合理配置和优化调度技术的应用，企业对硬件资源的碎片化配置导致重复投入被有效降低到一定的水平，并且优化了整体运营效率。
✔ 安全性提升
资源池通过虚拟化技术划分了资源区域并提升了数据安全性以确保企业的核心资产不被泄露
✔ 支持创新
科学且高效的资源配置在推动人工智能业务创新方面发挥了关键作用。企业能够迅速开发并部署新的AI技术以增强市场竞争力。
✔ 环境适应性
异构资源池能够应对多样化的业务场景和需求波动为企业提供一套稳固可靠的AI算力支撑体系
展 望
动态资源分配与自动化运维
在AI应用日益多样化的情况下，在计算资源需求呈现出显著波动性特征的背景下
安全与隐私保护强化
随着数据与模型的安全性和隐私保护问题受到关注，在软件定义型算力资源池的规划中计划整合更为高级的安全方案。这些方案包括加密计算技术以及零信任网络架构等细节，并通过细粒度访问控制手段进一步强化信息安全保障措施。这些安排旨在确保处理过程中敏感信息的安全性同时符合合规标准的要求
可持续发展与绿色计算
随着社会对节能减排的关注日益加深, 软件定义异构AI算力资源池将整合更多绿色计算技术方案, 包括通过机器学习算法优化冷却系统运行效率; 实施智能电源管理系统以提升能源使用效率; 根据系统的碳足迹评估结果动态调整算力分配策略, 从而促进人工智能行业的可持续发展目标得以实现。
标准化与生态系统构建
为了减少异构算力资源池的部署和运维复杂度, 行业标准与开放接口的推广将会加速这一进程. 这种趋势将进一步促进不同厂商之间的软硬件兼容性提升, 并形成一个更加繁荣、开放且互惠互利的合作生态系统. 从而让用户能够根据自身需求选择最适合的技术方案.