AI算力需求大爆发,行业该如何应对?

发表时间:2023-07-20 15:14
随着 5G、人工智能、大数据等新技术、新业态、新平台的蓬勃兴起,自动驾驶、人脸识别、智能制造等各类新兴业务对 AI 算力使用场景越来越多,AI 变成各个行业创新的驱动力,推动着各个行业的数字化发展。尤其在科学研究和创新驱动中起着越来越重要的作用,对于科研机构、 学术界和高科技企业具有重要的价值。 为加速促进数字经济发展, AI 算力要实现完全市场化的运营,需要像水电那样可以便捷地被各行业的企事业单位获取, 从而赋能给千行百业,助力国民经济和社会发展。

AI算力面临的困境

AI 计算的需求发展越来越多,有如下特征与痛点:
算力资源多样化。 一些地区和供应商的算力资源池化水平较高,能够提供超算、智算和数据中心等多种类型的云服务,支持云原生技术, 实现资源的弹性伸缩,满足不同场景的算力需求。
算力平台厂商、类型多,难以形成统一的标准和规范。不同的算力平台或者类型资源有各自的使用模式和接口,给用户获取和使用算力带来了高门 槛要求和低效率。
算力使用体验不佳,难以满足用户多样化的需求。 目前绝大部分智算中心 还是传统的算力交付模式,申请慢、交互差、流程长, 已经无法满足现有 用户对算力使用的需求。
算力中心商业化运营困难。超算、智算和数据中心一次性投资巨大, 设备运维成本高,需要尽快找到业务应用场景,收回投资,解决日常运营运维 成本难题。但是,由于用户接入不便,算力资源利用率低,无法将算力赋 能千行百业的数字化。
随着 AI 需求的发展,AI 算力的使用也更加具有行业场景。比如自动驾驶、 人工语音处理、图片识别等。如何在智算中心支撑更多的行业场景,也是 AI 算力调度平台需要解决的核心问题。

AI算力调度平台应运而生

要解决以上问题,我们需要建设AI 算力调度平台,从而加速 AI 算力资源的商业化进程,提升 AI 算力的使用率和便捷性,加快科学研究的进展和创新的推动。算力调度平台是整个智算中心和 AI 算力建设中的相当重要但经常被忽视的 核心组成部分。 通过 AI 算力调度平台,我们可以实现将 AI 算力服务化、场景化、 自动化。
骞云AI 算力调度平台是一个面向 AI 算力基础设施的解决方案,实现多种算力平台统一融合和管理,并且可以根据不同的应用、模型和资源需求,在多个 AI 算力资源池之间进行灵活的部署和调度,为管理人员提供自动化的运维管理能力,为最终用户提供优质的用户体验。
骞云 AI 算力调度平台架构
骞云 AI 算力调度平台的核心价值包括:
快速满足各行业对 AI 算力需求:AI 算力系统通常用于处理大规模和复 杂的计算任务,如科学研究、工程模拟、自动驾驶,大模型分析等。这些领域对于 AI 算力资源的需求非常高,因此智能调度系统可以帮助优化资源的利用,提高任务的执行效率,满足大规模计算需求。
提高AI 算力利用率:算力的基础设施通常具有昂贵的硬件设备和高能 耗特点。智能调度系统可以根据任务的特性和资源的可用性,合理地为不同的 作业分配和管理算力资源,以最大化其利用率。这将有助于降低算力系统的运 营成本,提高资源的经济效益。
丰富的智能调度分配策略满足算力场景化需求:超算系统中通常涉及多个作业和任务之间的调度和优化问题。智能调度系统可以采用先进的算法和策略,考虑任务的优先级、资源需求、约束条件等因素,实现智能化的调度决策。 这将帮助算力系统提高任务执行的效率和性能。
增强算力的弹性和伸缩性:算力作业在不同的时间段和任务负载下可能 需要不同规模的计算资源。智能调度系统可以根据实际负载情况进行资源的弹 性伸缩,根据需求增加或减少计算节点。这将使算力系统能够根据需求变化灵 活调整资源,提供更高的弹性和适应性。
加速科学研究和各行业创新:AI 算力在科学研究和创新驱动中起着重要的作用。智能调度系统的引入可以提供更高效的算力资源管理和调度,加快科学研究的进展和创新的推动。这对于科研机构、学术界和高科技企业具有重 要的价值。
支撑超算和智算中心的商业化运营:更好的面向各行业,按需提供实时算力资源,并将算力费用化,使资源使用效率大幅提升。
骞云提供的 AI 算力调度平台,能够实现多区域、多类型(普通算力、智算、超算)算力统一融合管理。平台支持各种灵活的调度算法,十几种调度模 式能够满足不同场景需求。基于平台工程理念的算力服务化能力可以实现自助选择、自动化部署、自助提交作业、自助数据管理、自助监控告警、费用分析。强大的算力运营支撑体系,包括支持将普通算力、超算、智算统一计量计费,费用化管理,算力供应商管理等。统一的运营门户,可以帮助供应商和用户对算力商品统一管理,实现运营活动标准化、算力数据的统计分析、行业算力数据和费用数据的统一展示。
通过智能分配策略实现算力的灵活流动,AI 智能分析,动态决策最佳匹配,实时负载弹性计费,骞云AI算力调度平台可针对任务类型需求制定差异化调度策略以满足不同场景个性化算力调度需求,能够解决各行业对 AI 算力的 差异化需求,提升 AI 算力的使用率,降低使用成本,助推我国数字经济进入普惠共享的新阶段。


 
 
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