融合创新，更懂AI｜宏杉科技算力调度一体化解决方案

当前，人工智能正处于快速发展阶段，算力需求呈指数级攀升，构建融通高效的算力调度中枢，对深化大模型应用、加速业务创新至关重要。宏杉科技推出算力调度一体化解决方案，一平台统筹全局算力，一站式激活AI效能，助力行业客户智胜AI时代。

三大核心挑战，制约算力价值释放

作为数据中心高效运转的关键支撑，异构计算架构通过整合不同类型的计算资源，显著提升了系统性能。然而，这一架构下的算力调度却面临着协同效率、资源效能与弹性能力的三重挑战，严重制约了算力价值的释放。

●混合调度困难

在AI应用的关键业务场景中，计算流程深度依赖于CPU和GPU的协同。若调度系统各自为战，则会陷入效率低下的困境：训练阶段GPU等待CPU预处理数据，推理阶段CPU排队拖累GPU输出，端到端延迟居高不下。

●资源效能桎梏

有限且昂贵的算力资源因“调度错配”沦为闲置：GPU被占满时，CPU因负载失衡导致请求阻塞，最终陷入“硬件空转、任务积压”的恶性循环，资源利用率大打折扣。

●弹性伸缩难题

AI大模型的最终落地涉及到训练、推理等多流程的协作，而各阶段的业务需求差异显著：推理请求可能突发峰值，任务模式呈现夜间训练与白天推理的周期性交替，仿真任务则带有间歇性特征。这些都对算力调度的灵活性提出了极致要求，传统静态分配模式已难以适配。

一体化算力中枢，实现CPU/GPU算力高效协同

宏杉科技算力调度一体化解决方案，通过宏杉云与GPU的融合部署，打造具备异构算力协同能力的智能AI应用平台，为用户提供CPU与GPU异构算力的一体化调度能力。

算力统一调度，激活资源潜能

方案通过构建智能算力调度引擎，实现CPU与GPU资源的精准协同与动态分配，全面释放异构计算潜力：

●细粒度资源切分：将GPU资源精准拆分为小算力单元，满足轻量推理、小规模训练多样化需求，实现闲置算力资源的充分复用。

●异构算力兼容：广泛适配 NVIDIA、昆仑芯等国内外加速卡，通过资源虚拟化技术实现异构硬件的统一调度，支持物理显卡与虚拟显卡统一管理，构建一体化异构算力资源池。

●灵活资源调度：支持RDMA网络与容器调度，为GPU集群提供低延迟、高带宽的通信支撑，结合动态任务调度策略，实现算力供需的精准匹配，系统性提升GPU利用率。

全生命周期赋能，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务，覆盖数据管理、模型开发、训练、推理全环节。兼容PyTorch、PaddlePaddle、TensorFlow等主流深度学习框架，助力大模型快速开发、精调与部署。

多场景灵活部署，动态匹配业务需求

●部署场景多元：兼容私有云、超融合等部署场景，CPU与GPU资源池可按需选择融合或分离部署，适配多样化基础设施环境。

●远程弹性调度：具备跨节点远程调用能力，可为虚拟机、物理机动态分配算力资源，结合弹性伸缩机制，精准应对业务的突发性、周期性波动，保障资源供给与业务需求的动态平衡。

随着AI大模型在各行各业的加速渗透，算力调度的重要性日益凸显。宏杉科技算力调度一体化解决方案通过打破资源壁垒，充分释放算力价值。未来，宏杉科技将致力以智能存储与高效计算的协同创新，持续赋能千行百业智能化升级。