华为数据存储产品线总裁周跃峰 针对大量通用服务器因缺乏智能计算单元而无法服务于AI工作负载的问题，华为与厦门大学联合研发跨节点拉远虚拟化技术。该技术将集群内各节点的空 闲XPU算力聚合形成"共享算力池"，一方面为高算力需求的AI工作负载提供充足资源支撑；另一方面，可让不具备智能计算能力的通用服务器通过高速网 络，将AI工作负载转发到远端"资源池"中的GPU/NPU算力卡中执行，从而促进通用算力与智能算力资源融合。 当前，AI产业高速发展催生海量算力需求，但全球算力资源利用率偏低的问题日益凸显，"算力资源浪费"成为产业发展的关键桎梏：小模型任务独占整卡导 致资源闲置，大模型任务单机算力不足难以支撑，大量缺乏GPU/NPU的通用服务器更是处于算力"休眠"状态，供需错配造成严重的资源浪费。 面对算力集群中多品牌、多规格异构算力资源难以统一调度的痛点，华为与西安交通大学共同打造Hi Scheduler智能调度器。该调度器可自动感知集群负载 与资源状态，结合AI工作负载的优先级、算力需求等多维参数，对本地及远端的虚拟化GPU、NPU资源进行全局最优调度，实现AI工作负载分时复用资 源。即便在负载频繁波动的场景下，也能保 ...