當前，人工智能正處于快速發展階段，算力需求呈指數級攀升，構建融通高效的算力調度中樞，對深化大模型應用、加速業務創新至關重要。 宏杉 科技 推出算力調度一體化解決方案，一平臺統籌全局算力，一站式激活AI效能，助力行業客戶智勝AI時代。

三大核心挑戰 ， 制約算力價值釋放

作為數據中心高效運轉的關鍵支撐，異構計算架構通過整合不同類型的計算資源，顯著提升了系統性能。然而，這一架構下的 算力調度卻面臨著協同效率、資源效能與彈性能力的三重挑戰， 嚴重制約了算力價值的釋放。

●? 混合調度困難

在AI應用的關鍵業務場景中，計算流程深度依賴于CPU和GPU的協同。若調度系統各自為戰，則會陷入效率低下的困境：訓練階段GPU等待CPU預處理數據，推理階段CPU排隊拖累GPU輸出，端到端延遲居高不下。

●? 資源效能桎梏

有限且昂貴的算力資源因“調度錯配”淪為閑置：GPU被占滿時，CPU因負載失衡導致請求阻塞，最終陷入“硬件空轉、任務積壓”的惡性循環，資源利用率大打折扣。

● ? 彈性伸縮難題

AI大模型的最終落地涉及到訓練、推理等多流程的協作，而各階段的業務需求差異顯著：推理請求可能突發峰值，任務模式呈現夜間訓練與白天推理的周期性交替，仿真任務則帶有間歇性特征。這些都對算力調度的靈活性提出了極致要求，傳統靜態分配模式已難以適配。

一體化算力中樞 ， 實現CPU/GPU算力高效協同

宏杉科技算力調度一體化解決方案，通過 宏杉云與GPU的融合部署 ，打造具備異構算力協同能力的智能AI應用平臺， 為用戶提供CPU與GPU異構算力的一體化調度能力。

算力統一調度，激活資源潛能

方案通過構建智能算力調度引擎，實現CPU與GPU資源的精準協同與動態分配，全面釋放異構計算潛力：

● 細粒度資源切分： 將GPU資源精準拆分為小算力單元，滿足輕量推理、小規模訓練多樣化需求，實現閑置算力資源的充分復用。

● 異構算力兼容： 廣泛適配 NVIDIA、昆侖芯等國內外加速卡，通過資源虛擬化技術實現異構硬件的統一調度，支持物理顯卡與虛擬顯卡統一管理，構建一體化異構算力資源池。

● 靈活資源調度： 支持RDMA網絡與容器調度，為GPU集群提供低延遲、高帶寬的通信支撐，結合動態任務調度策略，實現算力供需的精準匹配，系統性提升GPU利用率。

全生命周期賦能，加速大模型落地

方案提供便捷易用的 算法生命周期管理服務 ，覆蓋數據管理、模型開發、訓練、推理全環節。 兼容 PyTorch、PaddlePaddle、TensorFlow等 主流深度學習框架 ，助力大模型快速開發、精調與部署。

多場景靈活部署，動態匹配業務需求

● 部署場景多元： 兼容私有云、超融合等部署場景，CPU與GPU資源池可按需選擇融合或分離部署，適配多樣化基礎設施環境。

●遠程彈性調度： 具備跨節點遠程調用能力，可為虛擬機、物理機動態分配算力資源，結合彈性伸縮機制，精準應對業務的突發性、周期性波動，保障資源供給與業務需求的動態平衡。

隨著AI大模型在各行各業的加速滲透，算力調度的重要性日益凸顯。宏杉科技算力調度一體化解決方案通過打破資源壁壘，充分釋放算力價值。未來，宏杉科技將 致力以智能存儲與高效計算的協同創新 ， 持續賦能千行百業智能化升級。