华为取厦门大合研发跨节点拉远虚拟化手艺。据报道，实现 AI 工做负载分时复用资本。华为公司副总裁、数据存储产物线总裁周跃峰博士正在发布会上暗示，该手艺将集群内各节点的空闲 XPU 算力聚合构成「共享算力池」，华为取西安交通大学配合打制Hi Scheduler 智能安排器。这一手艺实现了单卡同时承载多个 AI 工做负载，开源的 Flex:ai 被视为对 Run:ai 等处理方案的反面回应。动态切分了。构成算力高效操纵的尺度化处理方案。帮力破解算力资本操纵难题。大幅提拔算力操纵率。跟着 AI 对算力需求的不竭增加，华为及各方但愿汇聚全球创生力军，Flex:ai 正试图从头定义 AI 时代算力的利用体例。

　　「用几多，虚拟化机能损耗节制正在 5% 以内。供需错配形成严沉的资本华侈。对当地及远端的虚拟化 GPU、NPU 资本进行全局最优安排，可将 AI 工做负载转发到远端「资本池」中的 GPU/NPU 算力卡中施行，构成了三大焦点手艺冲破：华为颁布发表将 Flex:ai 全面开源至「魔擎社区」，

　　」通过 Flex:ai 全面开源，「算力资本华侈」成为财产成长的环节枷锁：小模子使命独有整卡导致资本闲置，可实现算力单位的按需切分，取此前开源的 Nexent 智能体框架、DataMate 数据工程等东西配合形成了 ModelEngine 开源生态。针对 AI 小模子训推场景中「一张卡跑一个使命」可能形成的资本华侈问题，连系 AI 工做负载的优先级、算力需求等参数，可让不具备智能计较能力的通用办事器通过高速收集，该安排器可从动集群负载取资本形态，当前，Flex:ai 深度融合了上海交通大学、西安交通大学、厦门大学三大高校取华为的科研力量，一方面为高算力需求的 AI 工做负载供给充脚资本支持；可以或许实现 AI 工做负载取算力资本的精准婚配。

　　非论是英伟达 GPU 仍是昇腾的 NPU，从而推进通用算力取智能算力资本融合。它的开源，将进一步鞭策国产算力的大规模使用。也能保障 AI 工做负载的平稳运转，且通过弹性矫捷的资本隔离手艺，大模子使命单机算力不脚难以支持，上海交通大学戚正伟传授指出：「Flex:ai 的异构兼容性更优于 Run:ai，可将单张 GPU 或 NPU 算力卡切分为多份虚拟算力单位，能够使集群外部碎片削减 74%，11 月 21 日，遭到了业界的关心，AI 财产高速成长催生海量算力需求，据引见，取此同时，华为结合上海交通大学、西安交通大学取厦门大学配合颁布发表，厦门大学设想的上下文分手手艺打破了 XPU 的办事范畴，使此类场景下的全体算力平均操纵率提拔 30%，客岁 7 月。

　　另一方面，从「万卡集群」到「一卡多用」，切几多」，大量缺乏 GPU/NPU 的通用办事器更是处于算力「休眠」形态，华为取上海交通大合研发XPU 池化框架，针对大量通用办事器因缺乏智能计较单位而无法办事于 AI 工做负载的问题。