人工智能 计算设备调度与协同 第2部分：分布式计算框架 编制说明

1《人工智能计算设备调度与协同（征求意见稿）编制说明国家标准《人工智能计算设备调度与协同第2部分：分布式计算框架》制定计划下达，项目计划号为20221792-T-469，由全国信息技术标准化技本标准由中国电子技术标准化研究院提出，主要参编单位包括华为技术有限公司、中国科学院软件研究所、中国科学院计算技术研究所、北京腾讯云计算（北京）有限责任公司、浪潮电子信息产业股份有限公司、上海商汤智能科技有限公司、上海燧原科技有限公司、上海壁仞科技股份有限公司、上海天数智芯半导体有限公司、中国移动通信集团有限公司研究随着人工智能计算形态的不断发展，承载AI应用的计算设备的计算设备协作完成，对不同地域、类型的社群提供服务。不同的计形态的AI设备，需要统一的计算及管理框架，明确必要的技术要求、功能要求以），2务存在割裂，协同困难的状况。传统的CS架构难以满足要求；标准化支撑，各平台、机构实现系统的架构、功能、接口不同，导致无法实施横向互联互通（相对于芯片与深度学习框架式计算框架》标准编制组成立，对该标准的立项达成共识，共同收集相关作组多次召开标准研讨会，针对产学研单位对标准文本提出的意见建议，分委会成员单位就《人工智能计算设备调度与协同第2部分：分布式计算框架》的范围和关键问题，进行广泛讨论，标准起草工作组听取意见，本文件确立了人工智能计算设备分布式计算的架构，规定了功能和性3《人工智能计算设备调度与协同第2部分分布式计算框架》在《国家新一代人工智能标准体系建设指南》（2023修订版征求意见稿）中，属给出了联邦学习的架构以及应用规范，标准的对象是算法和应用。《分布式计算框架》旨在提供分布式人工智能计算设备的计算框架，联邦学习是用边缘计算的概念、架构、应用及其安全、实时性等要求。《分布式计算框架》中包含边缘侧的AI计算设备，针对AI任务提出参考框架以及明确AI4AI计算设备在为执行分布式AI任务的计4）ISO/IECTR17903:2024信息技术人工智能机器学习计算设备概述：定义了人工智能计算设备、机器学习计算设备的概念、范围，并针对用人工智能计算设备执行机器学习计算任务（模型训练、模型推理）的必要协同过程和接口实施分析，明确标准内容切入，面向当前和未来技术趋势（如大规模深度学习模型的分布式训练、），在研制过程中，本标准优先考虑与其他公共或类似的人工智能计算设备在分布式协同方面的兼容性，最大程度地降低人工智能计算设备协同、本标准的研制参考了国内外主流的人工智能计算设备协同（多端、云边端、云云）系统的设计和功能。标准的参与企业包含基本全部国内外人同方案和能力指标。为建立云、边、端侧计算设备协同（横向互联互通）5国际、国外尚未发布针对人工智能计算设备协同和分布式计算的基础《人工智能计算设备调度与协同第2部分分布式计算框架》与现行GB/T41867—2022《信息技术人工智能术语》定义了人工智能领域GB/T42018—2022《信息技术人工智能平台计算资源技术要求》，侧重定义AI应用所需的物理计算资源的类型和基础属性，不涉及分布式计算中的具体功能要求、技术要求以及人工智能生命周期形式的解决方案。本标准使用GB/T42018—2022定义的术语，并引用其对人工智能训练服务器和推理服务器的某些要求，作为分布式协同计算设备的基础要求。本标器学习的系统的技术要求（包括功能、可靠性、兼容性、安全性、可扩展6智能服务器系统（含AI服务器、AI服务器集群、AIHPC计算设施等）的性能测试方法,侧重于人工智能服务器系统的性能测试。不专门面向分布式人智能加速器的统一接口及其语义和使用方法，提出各加速器为实现此接口所需的接入方法，以及接口符合性试验方法。该标准是人工智能纵向互联互通（计算设备与深度学习框架之间）的重要技术指导文件。该标准与本20221793-T-469《人工智能计算设备调度与协同第1部分：虚拟化与调度》本文件确立了人工智能计算设备虚拟化与调度系统的架构，规定了技术要求，描述了对应的测试方法，是本标准从属的系列标准的第1部分。该标准解决计算设备虚拟化的问题，提出各类AI加速设备的虚拟化方法和实现互补：虚拟化与调度解决微观问题，分布式计算定义宏观协作框架和国家信息“智能计算中心是基于最新人工用提供基础算力，并在此基础上要能计算中求对计算资源的虚拟化与调度能心规划建力促进AI产业化、产业AI化及政合、调度能力的测试标准，符合文7科技部：《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工订版）》础设施用于实践的重要保障，提高国务院：“加快构建全国一体化大数据中心体系，强27化算力统筹智能大数据中心集群，建设E级和1）在未来，计算中心、数据中心的服务对象不可避免的与AI相关，对AI任务的计算、协同将会是主要多样化程度高，计算中心的算力与端侧、边缘侧