一、真实世界里的算力，并不是一个“统一资源”

在很多架构设计的理想模型中，算力被抽象为：

一组规格统一、性能稳定、随取随用的 GPU 资源。

但在真实世界中，我们面对的算力往往是：

• 不同厂商、不同架构的 GPU

• 不同机房、不同网络拓扑

• 不同部署形态（裸金属 / 虚拟化 / 容器）

• 不同使用约束（政务、私有、混合、国产化要求）

算力的首要难点，从来不是“算力不够”，而是“异构”。

二、为什么传统 IaaS / Kubernetes 调度不适合 AI 任务？

很多团队会自然地问一个问题：

用 Kubernetes / Slurm / 云厂商调度，不就够了吗？

从我们的实践来看，问题主要出在三个方面。

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1️⃣ AI 任务不是“短生命周期任务”

传统云计算调度，假设任务是：

• 可快速重启

• 对中断不敏感

• 失败成本可控

但 AI 训练任务往往：

• 持续数小时到数天

• GPU 中断代价极高

• 网络抖动可能直接导致训练失败

👉 调度的目标不只是“跑起来”，而是“稳定跑完”。

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2️⃣ GPU ≠ CPU，调度维度完全不同

在 AI 场景中，GPU 调度至少涉及：

• 显存容量

• NVLink / PCIe 拓扑

• GPU 之间的通信带宽

• 存储与数据通路

而这些信息，在传统调度器中要么不可见，要么无法参与决策。

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3️⃣ AI 任务对“位置”高度敏感

• 数据在哪里？

• 模型权重在哪里？

• 网络跨区域 RTT 是否可接受？

如果只做“资源空闲优先”的调度，很容易出现：

GPU 很空，但模型跑得极慢。

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三、算力调度的核心，其实是“任务建模”

在奇点算力云的工程设计中，我们没有把调度的第一层抽象定义为 GPU，
而是定义为 “AI 任务”。

一个 AI 任务，至少包含以下信息：

• 任务类型（训练 / 推理 / 微调）

• 所需 GPU 数量与显存规格

• 对通信带宽 / 延迟的要求

• 对稳定性的容忍度

• 数据与模型所在位置

调度不是“找空闲 GPU”，而是“给任务找最合适的算力环境”。

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四、奇点算力云调度系统的几个关键工程点

下面是一些我们在实际工程中踩过坑、也反复验证有效的设计思路。

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1️⃣ 多源算力的“统一抽象”，而不是强行同构

现实中不可能让所有算力环境完全一致。

我们的做法是：

• 保留底层异构性

• 在平台层做能力标签化（Capability Tagging）

• 调度时按任务需求匹配能力，而不是型号

例如：

• 是否支持多卡高速互联

• 是否适合长时训练

• 是否适合高并发推理

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2️⃣ 调度优先级 ≠ 价格优先级

很多算力平台简单地用“谁出价高给谁”，
但在工程层面，这往往导致整体效率下降。

奇点算力云在调度中引入：

• 任务稳定性权重

• 历史成功率

• 节点健康度评分

目标不是单次收益最大化，而是整体任务成功率最大化。

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3️⃣ 把“失败”纳入调度系统的第一等公民

AI 训练失败并不罕见，关键是：

• 能否快速感知

• 能否自动迁移

• 能否避免反复失败

我们在调度层面引入：

• GPU / 节点健康度持续评估

• 失败模式识别（OOM / 通信异常 / IO 阻塞）

• 任务级重调度策略

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4️⃣ 调度系统必须“对算力资产方友好”

算力流通的前提，是算力资产方愿意接入。

这意味着调度系统必须做到：

• 不影响原有业务

• 权限边界清晰

• 资源使用可审计、可回收

否则，平台永远只能靠“自营算力”。

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五、为什么我们强调“算力流通”，而不仅是“调度”

调度解决的是 “当下这批任务怎么跑”，
而流通解决的是 “整个系统长期怎么更高效”。

当算力可以流通：

• 闲置算力才能参与价值创造

• 区域不平衡才能被削峰填谷

• 重资产才能缩短回本周期

从工程角度看，这其实是一个：

长期系统效率问题，而不是单次调度问题。

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六、算力调度系统，最终会走向“基础设施化”

我们越来越清晰地看到一个趋势：

• 算力会越来越分散

• 模型会越来越复杂

• 单一机房无法覆盖所有需求

在这种情况下：

调度能力，会比算力规模更重要。

这也是奇点算力云选择做“算力流通与调度基础设施”的根本原因。

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七、写给工程师的最后一句话

如果你曾经遇到过：

• GPU 明明很多，却总跑不顺

• 训练任务反复失败却无从下手

• 算力资源分散，无法统一管理

那么你遇到的，本质上都是调度问题。

奇点算力云正在尝试，从工程层面把这个问题系统性地解决掉。

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📌 这是奇点算力云技术系列的第一篇工程向文章
后续我们将继续拆解：

• 算力调度系统的架构设计

• GPU 利用率提升的真实案例

• 国产算力在实际 AI 任务中的调度实践

欢迎持续交流。