2025分布式算力感知与调度技术白皮书

分布式算力感知与调度技术白皮书2025年8月 附录A：术语与缩略 而算节点，识别其CPU、GPU、FPGACPU/GPU论峰值性能（如FLOPS）及对特定负载的实际加速效能。网络感知需能源成本及数据主权、SLA态信息交换、任务协同执行等挑战。这依赖于开放的API（CPNComputing式算力感知与调度技术作为构建下一代算力基础设施的核心神经系匹配到最高效的处理单元，最大化计算效率，加速AI210100式多样（4G/5G、企业宽带、园区NAT），导致算力资源利体系（CPU、GPU、内存、网络等指标），将分散的边缘节点转统具备高并发处理能力。此外，AI如为AI推理任务优先调度GPUCGFA以及新兴的AC这一发展态势要求分布式算力感知与调度系统必须能够精准识别各GUGUCU算力感知与调度系统能够有力支持大规模数据的快速传输与高效运对算力的差异化需求（如AI推理需GPU）。4G/5G（如偏远地区、地下停车场）仍能保障算力ASIC）的实时感知能力，包括硬件配置（核心数、主频、显存大准化接口（Telemetry）及轻量化采集代理，实现资源信息的（INTIP先等，以满足不同业务对算力、网络的差异化需求。例如，AI推理GPU（MIG、vGPU）GPUCPU、GPU等资源进行统一调度，降低资源碎片化，提升资源整体利（VM）等技术，实现应用的隔离与高效运行。同时，提供丰富的API网应用可通过API（SSL/TLS用多因子认证、RBAC1-1应用场景下的实际表现，例如在复杂图形渲染时GPU在大规模数据运算中CPU4G/5G移动通信网络以及园区NATAI2-12-1IPv4、IPv6、UniNOS分布式算力感知与调度作为智能互联网基础能力体系中的核心分布式算力资源标识体系与多维资源度量指标体系两大核心模块组3-1智能算力（基于GPU）、存力（服务器整体存储容量）、综合存力能力：整合存储总容量、磁盘读/写IOPS3-2CPU、GPU、内存、存储、I/O3-3业务QoS络深度融合的新型路由体系。在此背景下，分布式算力路由（DistributedComputingForceRouting,DCFR）作为一种创新的分布式算力路由技术通过构建基于服务标识的分布式多实例服IP分布式算力路由技术相较于传统路由的另一个核心变化在于实种将算力度量指标深度融入进路由体系的做法，突破了传统IP路由BPBP宽等信息，算力资源状态维度一般涉及服务器/虚机/容器等的IPIP攻克高动态环境适配、标准化统一等核心技术难题，以此夯实“算力无处不在”智能化基础设施建设的基础。3-53-6中的全域风险识别与动态应对。引入SRv6AI基层医院的远程诊断请求被抽象为包含数据预处理、分布式AIDICOM习而言，GPU在实际应用中，这一体系让放射科医生在高峰时段也能在2–3秒内获得AI5G专网将疑难病例的MI切片拆分上传，云端完成分区推理与拼接利用率提升35%，而调度算法对时延违约率的持续压缩，使危急1并为未来多模态融合诊疗与实时远程手术导航等创新应用奠定了坚，AI为科技竞逐的新高地。然而，要训练和上线诸如GPT-4提出了极为严苛的要求。训练过程中需吞吐TB-级乃至PB-级的文本颗GPUAPIGPUNVLink／InfiniBand健康状态，并用统一的有效算力单元来衡量不同加速卡在主流Transformertoken-per-second与GPU80%左右，显著压缩模型迭代周期与空闲算力成本。针监测到某个交换机队列异常或GPU与调度能够成为支撑下一代生成式AI过可视化仪表盘实时监控全球各区域的负载热力图与QoE最强但相对耗电更高的GPUWi-Fi7）的普及，云游戏的网络和算力需求将更加苛刻。分布式算到端时延。同时，AI和轻型飞艇等在低空空域与地面基站共同编织出一个灵活的三维通道装轻量化探针，持续采集包括CPU/GPU利用率、硬件编码器队列长营成本均得到有效控制。未来，随着更多轻量化AI过在战术边缘部署强化学习等AIC，CePsalStm感知与调度则可将部分数据处理任务分流至靠近设备的边缘计算节自动驾驶技术正朝着L4/L5每小时产生的数据量可达TB资源的“环境感知”，包括感知路侧单元（RSU，RoadSideUnit）EdgeComputing），抑或是提交给中心云。、分布式算力感知与调度为自动驾驶的算力管理提供了全新的范这种标准缺失导致跨管理域的资源发现与调度需通过复杂的定制化使算力利用率得到很大突破。例如，谷歌通过Borg10亿美元；华为云AI调度器在AI40%力自智技术演进，利用边缘侧增量学习与小样本训练提升AI商私有化标准的壁垒，推动其开放私有化API，降低生态协同成本，分布式算力感知与调度技术作为支撑国家算力网络战略落地的。分布式算力感知与调度技术正迈向智能化与生态化融合的新阶段。AI驱动的动态优化算法与异构资源适配技术突破效能边界，开ComputingPowerNetwork，QualityofService，CentralProcessingUnit，ArtificialInte