短线配资网站:股票配资业务-华为AI新技术揭晓！英伟达曾花50亿收购“同款”

　　在2025AI容器应用落地与发展论坛上
，华为公司副总裁、数据存储产品线总裁周跃峰博士在论坛上正式发布AI容器技术——Flex:ai，同时 ，华为联合上海交通大学 、西安交通大学与厦门大学共同宣布
，将此项产学合作成果向外界开源
。

　　本次发布并开源的Flex:ai XPU池化与调度软件，是基于Kubernetes容器编排平台构建 ，通过对GPU
、NPU等智能算力资源的精细化管理与智能调度
，实现AI工作负载与算力资源的匹配，可大幅提升算力利用率。

　　当前 ，AI产业高速发展催生海量算力需求
，但全球算力资源利用率偏低的问题日益凸显 。

　　有业内人士对《科创板日报》记者表示，行业内算力资源的平均利用率仅为30%至40% ，甚至低于30%
。小模型任务独占整卡导致资源闲置
，大模型任务单机算力不足难以支撑，大量缺乏GPU/NPU的通用服务器更是处于算力“休眠
”状态。

　　AI时代如何唤醒并高效利用算力集群资源 ，成为整个行业一大难题 。而容器技术作为一种轻量级虚拟化技术，可以将模型代码、运行环境等打包成一个独立的 、轻量级的镜像
，实现跨平台无缝迁移
。容器还可以按需挂载GPU
、NPU算力资源，按需分配和回收“资源” ，提升集群整体资源利用率。

　　Gartner的分析师表示
，目前AI负载大多都已容器化部署和运行，据预测 ，到2027年
，75%以上的AI工作负载将采用容器技术进行部署和运行 。

　　在AI容器领域，业界已经有多家企业推出了不同产品
。此前 ，英伟达于以7亿美元（约合人民币49.7亿元）收购了以色列AI公司Run:ai。这家公司核心产品
，正是基于Kubernetes构建的软件平台，用于调度GPU的计算资源 ，通过动态调度、池化 、分片等技术
，实现GPU资源利用率的优化，让深度学习训练与推理任务在企业级环境中高效运行 。

　　本次华为发布并开源的Flex:ai XPU池化与调度软件 ，与Run:ai公司的核心产品相比，在虚拟化
、智能调度等方面实现了突破
。

　　具体来看
，针对AI小模型训推场景中“一张卡跑一个任务 ”的资源浪费问题，华为与上海交通大学联合研发XPU池化框架 ，可将单张GPU或NPU算力卡切分为多份虚拟算力单元
，切分粒度精准至10%。这一技术实现了单卡同时承载多个AI工作负载，且通过弹性灵活的资源隔离技术 ，可实现算力单元的按需切分
，“用多少，切多少
” ，使此类场景下的整体算力平均利用率提升30%
，提高单卡服务能力 。

　　针对大量通用服务器因缺乏智能计算单元而无法服务于AI工作负载的问题，华为与厦门大学联合研发跨节点拉远虚拟化技术。该技术将集群内各节点的空闲XPU算力聚合形成“共享算力池” ，一方面为高算力需求的AI工作负载提供充足资源支撑；另一方面
，可让不具备智能计算能力的通用服务器通过高速网络，可将AI工作负载转发到远端“资源池 ”中的GPU/NPU算力卡中执行 ，从而促进通用算力与智能算力资源融合
。

　　面对算力集群中多品牌、多规格异构算力资源难以统一调度的痛点，华为与西安交通大学共同打造Hi Scheduler智能调度器。该调度器可自动感知集群负载与资源状态
，结合AI工作负载的优先级 、算力需求等多维参数，对本地及远端的虚拟化GPU
、NPU资源进行全局最优调度 ，实现AI工作负载分时复用资源 。

　　周跃峰介绍
，Flex:ai的发布主要希望推动AI平民化
。“此前AI行业化落地的时候，医院的某一个科室往往买8张卡 ，最多是16张卡。这样小集群就很难进行粗放的GPU或NPU利用和调度 。能不能把一张卡虚拟化成多张卡
，以更小的算力单元进行调度，让每一张卡的算力能力能够充分释放出来 ，让AI能够平民化
，这是Flex：ai软件希望解决的问题
。
”

　　周跃峰表示，Flex:ai将在发布后同步开源在魔擎社区中。此外 ，华为还希望通过开源推动形成以AI容器技术为载体的资源高效利用新范式 。开源的Flex:ai可以在产学研各界开发者的参与下
，共同推动异构算力虚拟化与AI应用平台对接的标准构建，形成算力高效利用的标准化解决方案
。

（文章来源：财联社）