AI时代：网络基础下算力智能调度解析

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，对算力的需求也呈现爆发式增长。然而，据国工程院院士刘韵洁在2024中国算力大会上透露，过去五年间，GPU算力仅增长了90倍，而网络带宽却只增长了10倍，导致模型训练时间不断延长。

据信通院联合浪潮信息发布的《人工智能算力高质量发展评估体系报告》显示，截至2023年底，全球算力总规模约为910 EFLOPS，同比增长40%，其中智能算力规模达到335 EFLOPS，同比增长达136%，增速远超算力整体规模增速。刘韵洁认为，GPU算力增长虽快，但网络带宽的增长却相对滞后，成为制约算力产业发展的瓶颈。

刘韵洁指出，当前算力组网需求迫切，算网融合、算力调度将成为未来发展的重点。没有网络，数据中心和算力中心就像孤岛，无法实现互联互通，发挥出价值。为了解决这一难题，刘韵洁提出，可以通过协同训练方式缩小半导体领域与国际先进水平的差距，并通过万卡集群之间的连通和算力的协同调度，实现算力突破。

在政策层面，国家积极推动算力调度平台建设，推动算网融合发展。2024年3月，工信部办公厅发布《关于深化算力基础设施统筹监测工作的通知》，提出“深化网络质量监测”等重点任务。2024年8月，工信部等十一部门联合发布《关于推动新型信息基础设施协调发展有关事项的通知》，提出要统筹规划骨干网络设施，鼓励网络与算力设施协同发展。

然而，目前各地算力调度平台建设仍处于初期阶段，发展缓慢。中国信息通信研究院云计算与大数据研究所总工程师郭亮表示，虽然各地各类平台百花齐放，但大多“各自为政”，并未形成联动效应。对于小型智算中心而言，如果不能有效实现集群协同发展，就无法满足企业应用需求，导致运营状况不佳。

东数西算工程是保障民生的重要基础设施，同时也要担负起带动西部地区地方经济的重任。郭亮认为，东数西算工程应具备“商业化”属性，要有经济效益。但从现阶段发展来看，我国东西部算力协同均衡发展仍有差距。

为推动算力产业高质量发展，中国信通院积极推动中国算力平台建设，将90%的小型智算中心联接起来，实现算力统一纳管，打通各类大模型产品、数据集，实现完整的闭环全联接。在调度算力方面，通过硬件重构和软件定义对GPU、AI芯片等进行聚合池化，利用先进的资源管理技术提升算力资源利用率。

浪潮云海首席科学家张东表示，提高算效是算力实现高质量发展的重要一环。浪潮信息主推的企业大模型开发平台元脑企智EPAI平台，旨在建立统一的平台，屏蔽芯片差异，让用户在获取更高算效的同时，将更多精力集中在业务本身。

同时，算力技术的开放解耦也成为推动算力产业发展的重要方向。张东表示，通过标准化、模块化的设计，实现算力技术的各个组件独立发展、灵活组合，有助于打破传统封闭系统的限制，促进技术创新和产业融合。