云原生 - 构建新型算力云的技术难点与挑战有哪些？
构建新型算力云的技术难点与挑战有哪些，请从现状和未来趋势展开分析
共有1个答案
一、现状
01 当前国内的多个超算中心、智算中心处于烟囱式建设，很多数据中心在建设初期并未考虑到将来算力的互联互通诉求。
02 当前中国算力行业面临很大的国际压力，芯片卡脖子背景下，一些真正能够支撑大模型开发的云基础设施环境仍旧稀缺，严重阻碍技术创新。
03 AIGC大趋势下，市场不断提出新的算力诉求，尤其是近几个月，算力租赁、算力市场、算力交易的概念不断被提出，从To B到To C，很多个人新玩家都对算力提出比较关键的使用需求。
04 国家政策要求，算力新基建的稳态发展、低碳发展，要求发展绿色算力、即取即用。
二、构建绿色新型算力云的挑战
构建绿色新型算力云的主要挑战在于三点，它们相互关联。
由于各个算力中心的烟囱式建设，算力资源管理处于割裂状态，往往不同的算力中心建设了各自的算力管理平台，如典型的超算平台、智算平台、通用的算力管理平台，因此建设算力的统一视图和算力的感知度量就很关键。
三、如何实现对以上几类异构算力进行统一纳管？
原先不同的算力中心资源管理建设方案不统一，存在物理机、虚拟化、容器化几种形式。有时候超算中心不一定做虚拟化，直接使用裸金属物理机以达到高性能运行业务诉求。如果是基于Kubernetes的业务，为提升部署密度，往往直接基于裸金属运行容器化业务，所以不同的算力应用场景对算力资源的管理建设方案也不一样，对于存量的、新建的算力中心，需要针对性地制定方案。
四、如何对多元任务负载进行编排和调度？
实际落地场景中，根据业务属性，有Long Running（一直运行）的业务，也有一次性的任务，而GPU训练的模型在第一次训练好之后，有时可能还需执行增量训练，这其中其实涉及大量的网络通信和数据交换。随着AI for Science的出现，超算与智算的融合已成为刚性需求，业务对于时延、敏感度、稳定性的诉求，对云网协同、资源调度、复杂业务编排等算力云的底层实力进一步提出了挑战。
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当前局势下，构建绿色算力面对那些挑战？如何对绿色算力进行统一纳管？如何对多元任务负载进行编排和调度？
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