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异构算力的精细化调度策略.docx
资料介绍
一、异构算力调度的背景与挑战
随着数字经济的快速发展，人工智能、云计算、大数据分析等新兴业务对算力的需求呈现爆发式增长，单一架构的计算平台已经无法满足不同场景下的多样化算力需求。异构计算平台通过整合CPU、GPU、NPU、FPGA等多种架构的计算单元，能够发挥不同计算单元的架构优势，实现算力资源的高效利用，已经成为当前算力基础设施的主流形态。
然而，异构算力的多样性也给调度管理带来了诸多挑战：首先是算力架构的异质性，不同计算单元的指令集、内存架构、计算能力存在显著差异，同一种任务在不同计算单元上的执行效率差距可达数倍甚至数十倍；其次是任务需求的多样性，不同业务任务对算力的需求特征差异明显，推理类任务对低延迟有较高要求，训练类任务需要大吞吐量的并行计算，科学计算任务对计算精度有严格要求，通用任务则注重调度的灵活性；第三是资源分布的碎片化，异构算力往往分布在不同的物理节点、不同的网络区域，资源碎片化问题严重，容易出现局部算力闲置与局部算力紧张并存的情况；第四是动态负载的不确定性，业务流量往往具有明显的潮汐特征，突发任务容易导致算力资源的供需失衡，对调度的动态调整能力提出了很高要求。
在这样的背景下，传统的基于静态划分、先来先服务的调度策略已经无法适配异构算力平台的运行需求，亟需构建一套精细化的调度策略，实现异构算力资源与业务任务的最优匹配，提升算力平台的整体运行效率与服务质量。
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