什么叫杠杆:如何用手机买股票-华为AI新技术揭晓！英伟达曾花50亿收购“同款”
来源：tianshengyoupei
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日期：2025-11-21 22:30:57
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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）
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