智算中心的资源调度与管理系统如何工作？

1. 容器化资源管理

智算中心基于 Kubernetes 构建统一的资源调度平台：

• 异构资源纳管：统一管理 CPU、GPU、NPU 等异构算力资源
• GPU 虚拟化：支持 vGPU 切分，将单卡 GPU 分配给多个用户
• 弹性伸缩：根据负载自动调整计算资源

2. 智能调度策略

针对 AI 工作负载特点，智算中心采用多种调度策略：

• 潮汐调度：根据白天/晚上推理业务变化，自动将训练任务调度至推理卡闲置时段，提升资源利用率
• 抢占调度：针对突发流量，支持在线 100% 抢占，自动伸缩推理服务
• 优先级队列：按任务优先级分配算力资源

3. 慢节点检测与故障自愈

万卡集群的稳定性保障依赖智能运维：

• 流式遥测：实时监控 GPU、网络、液冷状态
• 慢节点检测：微秒级定位引发通信拥塞的慢节点
• 自动隔离：故障自动隔离与业务迁移，千卡以上训练任务断点恢复时间缩短 80% 以上