華為聯(lián)合三大高校發(fā)布并開源AI容器技術Flex:ai，助力破解算力資源利用難題
新浪科技訊 11月24日晚間消息，聯(lián)合利用在近日的大高2025 AI容器應用落地與發(fā)展論壇上，華為公司副總裁、布并數(shù)據(jù)存儲產(chǎn)品線總裁周躍峰正式發(fā)布AI容器技術——Flex：ai。開源同時，容器華為聯(lián)合上海交通大學、技術西安交通大學與廈門大學共同宣布，助力資源將此項產(chǎn)學合作成果向外界開源，破解助力破解算力資源利用難題。算力
當前，難題AI產(chǎn)業(yè)高速發(fā)展催生海量算力需求，聯(lián)合利用但全球算力資源利用率偏低的大高問題日益凸顯，“算力資源浪費”成為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的布并關鍵桎梏：小模型任務獨占整卡導致資源閑置，大模型任務單機算力不足難以支撐，開源大量缺乏GPU/NPU的容器通用服務器更是處于算力“休眠”狀態(tài)，供需錯配造成嚴重的資源浪費。
本次發(fā)布并開源的Flex：ai XPU池化與調度軟件，是基于Kubernetes容器編排平臺構建，通過對GPU、NPU等智能算力資源的精細化管理與智能調度，實現(xiàn)AI工作負載與算力資源的精準匹配，可大幅提升算力利用率。
據(jù)介紹，該技術深度融合了三大高校與華為的科研力量，形成三大核心技術突破：針對AI小模型訓推場景中“一張卡跑一個任務”的資源浪費問題，華為與上海交通大學聯(lián)合研發(fā)XPU池化框架，可將單張GPU或NPU算力卡切分為多份虛擬算力單元，實現(xiàn)算力單元的按需切分，使此類場景下的整體算力平均利用率提升30%；針對大量通用服務器因缺乏智能計算單元而無法服務于AI工作負載的問題，華為與廈門大學聯(lián)合研發(fā)跨節(jié)點拉遠虛擬化技術。該技術將集群內各節(jié)點的空閑XPU算力聚合形成“共享算力池”，促進通用算力與智能算力資源融合；面對算力集群中多品牌、多規(guī)格異構算力資源難以統(tǒng)一調度的痛點，華為與西安交通大學共同打造Hi Scheduler智能調度器，實現(xiàn)AI工作負載分時復用資源。即便在負載頻繁波動的場景下，也能保障AI工作負載的平穩(wěn)運行。
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