国产适配：异构算力管理与成本优化

国产适配：异构算力管理与成本优化

趋势与挑战

• 算力市场趋势：2024年中国加速服务器市场规模达221亿美元，同比增长134%，预计到2029年将超千亿美元，其中非GPU服务器市场规模将接近50%。2024年加速芯片市场规模超270万张，GPU卡占据70%市场份额。
• 算力管理挑战：算力需求激增，但供应不稳且成本高昂，导致资源分散难以统一管理，缺乏智能化监控运维及故障自愈能力，资源配置调度复杂且资源利用率低下。
• AI应用部署挑战：依赖管理复杂（库/框架/软件版本兼容性），扩展性不足（手动扩容效率低），版本控制缺失（模型迭代记录困难），环境迁移困难（开发、测试、生产环境差异）。
• 云原生技术优势：云原生技术凭借其资源效率和开发部署效率，成为AI开发与部署的最佳选择。云原生AI（CNAI）核心能力包括：更快的开发与部署、更高的资源利用率、更智能的运维与管理、更丰富的技术生态。

TencentTCS异构算力管理平台解决方案

• 方案核心能力：异构算力统一管理、智能运维与故障自愈、异构算力灵活调度、资源利用率提升与成本优化。
• 平台功能：
  • 异构算力统一管理：支持多集群扩展，统一接入异构算力资源（CPU、GPU、NPU等），提供集中式资源视图和操作入口，打破资源孤岛。
  • 统一云原生部署规范：提供标准化的接入接口与适配框架，实现加速芯片的快速集成与高效部署，降低适配成本，缩短部署周期。
  • 异构算力灵活调度：支持国内外主流加速芯片的快速适配，实现异构算力资源的统一分配与智能调度，通过Device Plugin框架高效管理第三方加速设备。
  • 拓扑感知调度：智能调度器感知节点间网络拓扑及节点内部资源互连架构，实现任务性能优化、训练加速，消除实例间性能差异问题。
  • 内核态GPU共享：支持多个容器共享GPU卡，支持各容器间算力、显存的精细隔离和灵活配置，业界唯一支持GPU离在线混部能力，提升资源利用率。
  • 在离线混部调度：通过任务优先级实现抢占调度功能，支持在线100%抢占，GPU利用率的极致提高，支撑训推一体业务部署。
  • qGPU性能分析：零损耗、精准隔离、性能强劲。
  • FinOps成本中心：基于腾讯开源项目Crane开发，提供资源可视化、资源规格推荐、调度优化、租户端覆盖、离在线混部、内存压缩等功能，优化资源利用率。
  • 大规模集群运维实践：保障大规模集群的运行稳定性和算力效能提升，构建完整的体系化解决方案，规避系统性故障风险。
  • 全面的集群监控管理：提供计算资源的多维度、全方位指标监控，实时掌握数据中心资源整体运行状态，快速发现并定位运行异常。
  • GPU故障检测与自愈：及时发现并告警GPU故障，基于业务运行状态智能执行授权自愈操作，保障计算资源的稳定运行。
  • 统一运维运营门户：提供主机监控、容器监控、云产品监控、自定义监控、实时告警、告警聚合、白屏化扩容运维工具、Agent管理、安全中心、密码中心、账号/权限中心、操作审计、高可用、高可用容灾管理平台、开放能力、可视化报表、授权中心、License管理、日志平台等功能。
• TACO-LLM大模型推理加速引擎：面向大语言模型的推理加速引擎，与业界开源LLM推理框架vLLM100%兼容，无缝迁移，全面兼容主流模型，集成多项核心技术，极致性能优化，降低生成过程时延，提高吞吐量，支持国内外多平台生态芯片。

成功案例

• 某头部商业银行的云原生AI智算平台：基于腾讯云TCS构建大模型算力基础设施，快速接入国产加速芯片，支持GPU共享与灵活调度，统一平台长期演进，支撑数十个AI应用场景服务的稳定运行。
• 某头部半导体厂商的云原生PaaS：建立统一技术体系，形成统一技术标准，构建基础资源通用性底座和国产化基础资源体系，构建云服务器、容器标准化服务、中间件能力开发性平台，支撑国产化操作系统、数据库改造，构建业务系统技术标准、业务系统数据互通开放性、智能化推理与持续训练能力、数据纳管、治理、分析运用能力、业务系统协同提效能力。
• 某头部手机制造厂商的大模型推理加速：基于腾讯云TencentOS Server AI底座，部署大模型提供TACO-LLM加速模块，采用「投机采样」技术，大幅提升推理速度，端到端延迟降低100%，模型运行更平稳，系统调度更顺畅。