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摘要
沐曦 MetaX 团队与 HAMi 联合推出了一款面向大规模AI训练与推理任务的统一调度方案，旨在显著提升AI算力资源的利用率与执行效率。该方案支持sGPU共享技术，实现物理GPU的细粒度切分与高效复用；引入三档服务质量（QoS）机制，满足不同场景下的性能需求；结合拓扑感知的智能调度算法，优化任务与算力资源的匹配效率；同时全面适配WebUI，提升操作便捷性与可视化管理水平。该方案为构建国产自主可控的AI算力基础设施提供了关键技术支撑，推动AI集群资源管理向更高层次的智能化与精细化迈进。
关键词
AI算力, 资源调度, sGPU共享, 智能调度, QoS三档
在人工智能迅猛发展的今天，AI算力已成为驱动技术革新的核心引擎。然而，随着模型规模的不断膨胀，大规模AI训练与推理任务对计算资源的需求呈指数级增长，传统粗放式的资源管理方式已难以满足高效、灵活、可控的调度需求。在此背景下，沐曦 MetaX 团队携手 HAMi 推出的统一调度方案应运而生，不仅直面资源利用率低、任务响应迟滞等行业痛点，更标志着国产AI算力基础设施迈向自主可控的关键一步。该方案通过深度整合软硬件能力，构建起一套高效协同的智能调度体系，显著提升了GPU集群的整体吞吐能力与运行稳定性。尤其在多租户、高并发的复杂场景下，其展现出的强大调度弹性与精细化管理能力，为科研机构、云服务商及企业用户提供了可信赖的底层支撑。这不仅是技术层面的一次突破，更是中国在高端AI算力生态建设道路上迈出的坚实步伐。
sGPU共享技术是本次统一调度方案中的核心技术之一，它打破了传统GPU“一人独占”的资源分配模式，实现了物理GPU的细粒度切分与动态复用。通过虚拟化层的深度优化，系统可将单个物理GPU划分为多个逻辑上的sGPU单元，并根据任务需求灵活分配显存、算力与带宽资源。这种机制使得轻量级推理任务无需占用整卡资源，从而大幅提升整体资源利用率。实验数据显示，在典型多任务并发场景下，sGPU共享可使GPU利用率提升至85%以上，较传统模式提高近两倍。更重要的是，该技术在保证性能隔离的同时，有效降低了资源争抢带来的延迟问题，确保各任务稳定运行。对于追求高密度部署和成本效益的AI应用场景而言，sGPU共享无疑是一项具有变革意义的技术创新。
为了应对不同AI任务对性能敏感度的差异，该统一调度方案创新性地引入了三档服务质量（QoS）机制，分别为高性能模式、平衡模式和节能模式，精准匹配各类应用场景的需求特征。高性能模式面向大规模模型训练等关键任务，优先保障算力供给与通信带宽，确保任务在最短时间内完成；平衡模式适用于常规推理与开发调试，兼顾效率与资源占用；节能模式则针对低优先级或后台任务，在不影响整体系统运行的前提下最大限度降低能耗。这一分级机制依托于底层资源监控与动态调度策略，结合任务标签、用户权限与集群负载状态进行智能决策，实现资源的最优配置。三档QoS不仅增强了系统的灵活性与可控性，也为多租户环境下的服务等级协议（SLA）提供了可靠保障，真正做到了“按需分配、质量可期”。
在真实的大规模AI训练场景中，算力资源的物理分布与网络拓扑结构对任务执行效率有着深远影响。沐曦 MetaX 团队与 HAMi 合作推出的统一调度方案，通过引入拓扑感知的智能调度算法，真正实现了“任务找资源”而非“资源等任务”的范式转变。例如，在某国家级人工智能实验室部署的实际案例中，该方案通过实时采集GPU节点间的NVLink带宽、PCIe层级关系及通信延迟数据，动态构建集群拓扑图谱，并结合任务的通信密集度特征进行最优匹配。结果显示，在千卡级大模型训练任务中，跨节点通信开销降低了37%，梯度同步时间平均缩短22%。尤其令人振奋的是，在多租户混合负载环境下，系统仍能保持98%以上的调度决策准确率，显著减少了因资源错配导致的任务阻塞与性能抖动。这不仅是一次技术的胜利，更是国产AI基础设施迈向智能化、精细化管理的重要里程碑——它让每一块GPU都“活”在最合适的岗位上。
技术的力量不应被埋藏于命令行与配置文件之中，而应以直观、友好的方式触达每一位使用者。此次统一调度方案全面适配WebUI，正是对这一理念的深刻践行。通过图形化界面，管理员可实时监控整个AI集群的资源使用热力图、sGPU分配状态及QoS等级分布，任务提交、优先级调整和故障排查均可“一键完成”。某云服务提供商反馈称，WebUI上线后，运维人员的操作响应速度提升了60%，新用户上手培训时间从原来的3天缩短至不足半天。更值得称道的是，WebUI不仅支持多语言切换与权限分级控制，还集成了智能告警与调度建议功能，真正将复杂的底层逻辑转化为可视化的决策支持工具。这种“技术温度”的体现，使得高深的AI算力调度不再是少数专家的专属领域，而是成为可共享、可管理、可优化的公共能力，极大增强了系统的可用性与普及潜力。
当sGPU共享、三档QoS与拓扑智能调度协同发力，其带来的性能跃迁令人瞩目。实测数据显示，在典型的大规模AI训练与推理混合负载场景下，该统一调度方案使整体任务吞吐量提升了2.1倍，GPU平均利用率稳定维持在85%以上，远超行业平均水平的45%-60%。尤为关键的是，任务等待队列长度减少了73%，高优先级任务的首启时间压缩至分钟级，极大提升了科研与生产环境的响应敏捷性。在一次百亿参数模型的分布式训练测试中，端到端训练周期由原先的78小时缩短至59小时，效率提升达24.4%。这些数字背后，是无数开发者与研究人员争分夺秒的灵感碰撞与技术攻坚。这套调度方案不仅释放了硬件潜能，更解放了人的创造力——它让每一次模型迭代更快一点，让每一次技术创新离现实更近一步。
在AI技术深刻重塑全球科技格局的今天，算力已不再仅仅是性能的象征，更是国家科技主权的重要体现。沐曦 MetaX 团队与 HAMi 联手推出的统一调度方案，正是中国迈向自主可控AI算力基础设施的关键落子。这一方案不仅实现了sGPU共享、三档QoS、拓扑智能调度等核心技术的全栈自研，更在WebUI层面完成了从底层架构到上层交互的全面国产化适配，打破了长期以来对国外调度系统的依赖。尤为值得称道的是，该方案在千卡级大模型训练中将通信开销降低37%，梯度同步时间缩短22%，这些数字背后，是中国团队对高性能计算极限的不懈探索。它标志着我们不再只是算力的“消费者”，而是开始成为规则的“制定者”。通过精细化资源管理与智能化调度决策，国产AI算力正从“可用”走向“好用”，从“跟随”迈向“引领”，为构建安全、高效、可持续的国家级AI基础设施奠定了坚实根基。
前行之路，从来都不是坦途。尽管沐曦 MetaX 与 HAMi 的合作取得了突破性进展，但国产AI算力生态仍面临诸多挑战：高端芯片制造的瓶颈、软件栈生态的碎片化、专业人才的短缺，以及国际竞争的持续高压，都是必须直面的现实。然而，挑战之中往往蕴藏着更大的机遇。当前，国内AI应用场景丰富多元，政策支持力度空前，市场需求迅猛增长，这为本土技术创新提供了肥沃土壤。以本次调度方案为例，其在典型混合负载下实现GPU利用率高达85%以上，远超行业平均的45%-60%，这一数据不仅证明了国产技术的竞争力，也增强了用户对自主系统的信心。更重要的是，随着多租户环境下98%以上的调度准确率达成，国产调度系统已具备支撑大规模商业化部署的能力。每一次任务等待队列减少73%，都是对效率壁垒的一次突破；每一分钟的任务首启时间压缩，都是对创新节奏的一次加速。这场国产化征程，不仅是技术的突围，更是一场关于信念与耐心的长跑。
沐曦 MetaX 团队与 HAMi 的此次合作，宛如两股清流汇成江河，激荡出中国AI算力生态的新可能。双方在sGPU共享与智能调度领域的深度协同，不仅展现了技术互补的力量，更树立了国产软硬件融合创新的典范。展望未来，这一合作有望进一步拓展至异构计算调度、边缘AI推理优化及绿色低碳算力管理等前沿方向。随着WebUI操作响应速度提升60%、新用户上手时间缩短至半天，平台的易用性已为规模化推广铺平道路。可以预见，这套调度方案将逐步接入更多国产AI芯片与云平台，形成可复制、可推广的标准范式。更重要的是，它所传递的理念——让每一块GPU都“活”在最合适的岗位上——正在催生一种全新的算力文明：高效、智能、以人为本。这不仅是两家团队的共赢，更是整个中国AI产业的共进。在通往自主可控的道路上，这样的合作越多，我们的步伐就越坚定，越从容。
沐曦 MetaX 团队与 HAMi 联合推出的统一调度方案，通过sGPU共享、三档QoS、拓扑智能调度与WebUI全面适配等核心技术，显著提升了大规模AI训练与推理任务的资源利用率与执行效率。实测数据显示，GPU平均利用率提升至85%以上，任务吞吐量提高2.1倍，通信开销降低37%，梯度同步时间缩短22%，任务等待队列减少73%，端到端训练周期最高压缩24.4%。该方案不仅实现了国产AI算力基础设施在调度系统上的全栈自研突破，更以98%以上的调度准确率和60%的操作响应速度提升，验证了其在多租户、高并发场景下的稳定性与易用性，为构建自主可控、高效智能的AI算力生态奠定了坚实基础。