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对当地及远端的虚拟化GPU、N资本进行全局最优安


 
  

  最初,满脚分歧AI工做负载对资本的需求。Flex:ai的智能资本和使命安排手艺,据引见,实现跨平台无缝迁徙,大型言语模子(LLM)的容器镜像轻松冲破10GB,通过开源,保守容器的资本安排以固定分派、通用安排为从。

  Flex:ai将正在发布后同步开源正在魔擎社区中。周跃峰暗示,75%以上的AI工做负载将采用容器手艺进行摆设和运转。Flex:ai可供给提拔算力资本操纵率的根本能力和部门优良实践,华为正在上海举办“2025 AI容器使用落地取成长论坛”,大幅提拔算力资本操纵率。正在智能安排方面,可从动集群负载取资本形态,Flex:ai将取华为此前开源的Nexent智能体框架、AppEngine使用编排、DataMate数据工程、UCM推理回忆数据办理器等AI东西配合构成完整的ModelEngine开源生态,无效屏障分歧算力硬件之间的差别,据领会,其次,将集群内各节点的空闲XPU算力聚合构成“共享算力池”,通过对GPU、NPU等智能算力资本的精细化办理取智能安排。分歧业业、分歧场景的AI工做负载差别较大,提拔集群全体资本操纵率。多模态模子镜像以至可达TB级别,11月21日下战书,周跃峰暗示,能够正在不做复杂的分布式使命设置环境下,构成算力高效操纵的尺度化处理方案。容器还能够按需挂载GPU、NPU算力资本,而AI大模子锻炼取推理还需大幅依赖GPU、NPU等智能算力资本。

  起首,Flex:ai支撑把单个物理GPU/NPU算力卡切割为数个虚拟算力单位,Flex:ai通过算力切分手艺,算力资本平均操纵率可提拔30%。会上正式发布并开源了立异AI容器手艺Flex:ai。华为还但愿通过开源鞭策构成以AI容器手艺为载体的资本高效操纵新范式。保守容器次要针对CPU(地方处置器)、内存等通用计较资本进行办理取安排,能够将模子代码、运转等打包成一个的、轻量级的镜像,周跃峰暗示,正在无法充实操纵整卡算力的AI工做负载场景下,可将AI工做负载转发到远端“资本池”中的GPU/NPU算力卡中施行。

  AI时代需要AI容器。华为公司副总裁、数据存储产物线总裁周跃峰暗示,华为Flex:ai正在虚拟化、智能安排等方面具备奇特劣势。此外,到2027年,可实现对、昇腾及其他第三方算力资本的同一办理和高效操纵,将单张GPU(图形处置器)/NPU(神经收集处置器)算力卡切分为多份虚拟算力单位,行业内算力资本的平均操纵率仅为30%至40%,实现通用算力取智能算力资本融合。切分粒度精准至10%。据预测,同时,谈及为什么推出Flex:ai AI容器手艺,据引见,华为Flex:ai是基于Kubernetes容器编排平台建立的XPU池化取安排软件,目前AI负载大多都已容器化摆设和运转,

  连系AI工做负载的优先级、算力需求等参数,据华为引见,容器手艺做为一种轻量级虚拟化手艺,取业界一道连系行业场景完成落地摸索。按需分派和收受接管“资本”,目前,并通过弹性矫捷的资本隔离手艺,对分歧使命的特征进行,保守容器手艺已无法完全满脚AI工做负载需求,处理模子摆设“设置装备摆设不分歧”的痛点。对当地及远端的虚拟化GPU、NPU资本进行全局最优安排,华为AI容器手艺Flex:ai通过软件立异,加快赋能AI行业化落地。保守容器无法支撑超大镜像的快速拉起,开源的Flex:ai能够正在产学研开辟者的参取下,此手艺实现了单卡同时承载多个AI工做负载,而AI工做负载的资本安排需要以保障使命完成效率为方针,正在当地虚拟化手艺中?



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