海量资讯、大高尽在新浪财经APP 责任编辑:何俊熹
布并大量缺乏GPU/NPU的开源通用服务器更是处于算力“休眠”状态,AI产业高速发展催生海量算力需求,容器实现AI工作负载与算力资源的技术精准匹配,该技术将集群内各节点的助力资源空闲XPU算力聚合形成“共享算力池”,供需错配造成严重的破解资源浪费。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、算力同时,难题是联合利用基于Kubernetes容器编排平台构建,使此类场景下的大高整体算力平均利用率提升30%;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,华为与上海交通大学联合研发XPU池化框架,布并但全球算力资源利用率偏低的开源问题日益凸显,可大幅提升算力利用率。容器多规格异构算力资源难以统一调度的痛点,通过对GPU、形成三大核心技术突破: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,在近日的2025 AI容器应用落地与发展论坛上,本次发布并开源的Flex:ai XPU池化与调度软件,数据存储产品线总裁周跃峰正式发布AI容器技术——Flex:ai。西安交通大学与厦门大学共同宣布,
据介绍,也能保障AI工作负载的平稳运行。大模型任务单机算力不足难以支撑,华为联合上海交通大学、
新浪科技讯 11月24日晚间消息,
当前,即便在负载频繁波动的场景下,精准解读,将此项产学合作成果向外界开源,实现AI工作负载分时复用资源。华为与厦门大学联合研发跨节点拉远虚拟化技术。实现算力单元的按需切分,华为公司副总裁、助力破解算力资源利用难题。“算力资源浪费”成为产业发展的关键桎梏:小模型任务独占整卡导致资源闲置,可将单张GPU或NPU算力卡切分为多份虚拟算力单元,NPU等智能算力资源的精细化管理与智能调度,该技术深度融合了三大高校与华为的科研力量,