通信行业点评：算力调度，未来算力网络的重要拼图

本报告主要关注算力调度优化问题，并提出了一些解决方案。OpenAI在技术博客中提到，其Kubernetes集群在扩展到2500节点时遇到了存储、网络和资源初始化等问题。为了解决这些问题，OpenAI使用了“balloons”占位策略和污点策略。在GPU超算集群中，通信网络是制约数据中心算力高低的关键因素。在多线程并行计算下，通信成为制约算力的短板。为了解决这个问题，OpenAI使用了Prometheus这类监控系统，但这种系统会导致OOM，从而不得不削减查询频率。为了解决这个问题，OpenAI建议在多点硬件部署监控效率更高。此外，本报告还提出了一些网络可视化技术的潜在机会和算力资源调优策略的软硬件厂商。投资建议包括关注光通信、算力设备、网络可视化及算力资源调优策略的软硬件厂商。风险提示包括AI发展不及预期和算力需求不及预期。

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