2023年分布式异构智能算力管理与调度技术研究报告-中国移动研究院(1).pdf

简介：
本报告由中国移动研究院发布，深入探讨了2023年分布式异构智能计算资源管理和调度的关键技术趋势、挑战及解决方案。报告详述了如何有效提升大规模异构计算环境下的算力利用率和效率，为相关领域的研究与实践提供了宝贵的指导和参考。 ### 2023分布式异构智能算力的管理和调度技术研究报告 #### 一、研究背景 随着我国数字经济规模持续扩大，实体产业与数字经济、信息服务的深度融合正在加速推进产业数字化与数字产业化进程。在此过程中，作为承载信息数据的基础性设施，算力的重要性日益凸显。根据中国信息通信研究院发布的《中国算力发展指数白皮书（2023年）》，我国智能算力规模达到了178.5EFlops，增长速度高达72%，占总算力比重超过59%，成为推动算力快速发展的主要力量。此外，据IDC等权威机构预测，到2025年新增数据量将达到180ZB，其中80%的数据增长来源于文本、图片、语音和视频等非结构化数据。伴随着人工智能、元宇宙和高性能计算等领域的发展，对智能数据处理的需求日益增加。 #### 二、异构算力的发展与应用场景需求 ##### （一）异构算力发展情况 异构算力是指由不同类型的处理器或计算单元组成的计算系统。这种系统能够针对特定任务选择最适合的硬件资源进行计算，从而提高效率并降低能耗。近年来，随着云计算、大数据分析和人工智能等技术的应用日益广泛，异构计算技术得到了迅速发展。目前常见的异构计算架构包括CPU+GPU、CPU+FPGA以及CPU+ASIC组合形式。例如，在深度学习领域中广泛应用的是具备强大并行处理能力的GPU；而在实时数据分析和边缘计算场景中表现出色的是可编程性和灵活性高的FPGA。 ##### （二）异构算力主要应用场景 1. **人工智能训练与推理**：利用GPU的强大并行处理能力加速神经网络模型的训练过程，同时通过ASIC或FPGA优化推理性能。 2. **高性能计算（HPC）**：在科学研究、气象预测和金融风险评估等领域中使用异构架构来加速复杂的数值模拟和计算任务。 3. **边缘计算**：结合CPU与FPGA等组件实现在数据源附近进行高效的数据预处理及初步分析，减少数据传输延迟。 4. **数据中心优化**：通过合理配置异构计算资源提高整个数据中心的性能和能效比。 #### 三、分布式异构算力管理和调度的关键技术能力 ##### （一）异构算力虚拟化与池化 为了更好地管理和利用异构算力资源，实现灵活分配及高效使用，虚拟化和池化技术成为关键。通过将物理资源抽象成多个逻辑资源的方式支持单个硬件同时运行多种应用程序；而将多类异构计算资源整合为单一的统一接口提供服务则能够提高整体利用率，并简化管理流程。 ##### （二）分布式异构算力调度能力 在分布式环境中高效地调度异构算力资源是另一个重要问题。这需要智能算法和技术来实现，需考虑任务优先级、资源可用性、负载均衡及任务依赖关系等因素。常见的策略包括基于规则的静态调度和基于机器学习的动态调整等方法，以帮助系统自动识别最适计算资源并分配给相应任务。 ##### （三）分布式异构算力度量与标识 度量涉及对算力性能和使用情况监控以便实时了解状态表现；而唯一标识符则便于复杂分布环境中的精确定位管理。这些是确保有效管理和调度的基础条件。 #### 四、当前业界技术实现状况 目前，许多企业和研究机构在分布式异构算力管理和调度方面取得了显著进展，并推出相应解决方案。 ##### （一）中国移动智算体系实施资源池化方案 中国移动智算体系采用新型资源池化方式通过虚拟化整合不同计算类型形成统一的资源库。这种方式不仅提升了利用率也大幅简化了管理复杂度。 ##### （二）浪潮AIStation平台实现异构资源配置调度 浪潮AIStation是一个面向人工智能开发者的综合服务平台，支持多种类型的异构计算资源管理和调度功能。该平台利用智能化算法根据任务需求自动选择最合适计算资源显著提高效率。 ##### （三）新华三傲飞平台提供全面的异构资源管理解决方案 新华三傲飞平台是一种高度集成化的方案具备完整的资源配置、发现、分配回收及监控等功能，支持多租户环境下的数据安全和隐私保护机制。 #### 五、总结与展望 分布式异构智能算力管理和调度技术是信息技术领域的重要研究方向。随着技术和应用发展完善，在促进数字经济繁荣方面将发挥更大作用。未来可以期待更多创新性解决方案出现进一步提升资源利用效率管理水平，跨地域组织间协同问题也将成为新的关注点和研究热点。