动态效能算法如何让算力资源爆发式增长！

推理时代的算力变革与技术创新

在过去两年中，整个行业都在为大模型的训练而疯狂堆砌GPU和建立算力中心。然而，展望到2025年，企业竞争力的核心战场已经迅速从模型的训练转向了推理阶段。如今，推理时代的算力不再是单一的物理资源，而是一个跨地域、跨架构、跨所有权的综合体系。一个企业的AI服务可能既部署在自建的数据中心，又依赖外部的云GPU；模型推理和模型训练并行存在，开发测试和生产流量共享同一套资源。同时，多种业务和多租户在不同规格的GPU上争相使用，这就要求算力能够实时、动态地按业务优先级进行调度，而传统的调度方式显然无法满足这些需求。

传统的算力调度平台是在传统云的集群运维背景下诞生的，其核心目标是让硬件更易于管理、减少故障率并提升资源利用率。然而，这些平台主要关注服务器的基本状态，如节点是否在线、显存是否足够等。在面对大模型的AI推理时代时，它们却无法回答更为关键的问题，例如推理延迟是否达标、模型吞吐量是否最优，以及算力成本与业务收入是否能够保持动态平衡。在这一新范式的转变中，系统的重构显得尤为重要。

在推理时代，这些挑战被迅速放大。过去算力主要用于模型训练，以“跑成”模型为目标；而如今，算力直接承载着真实的业务，算力调度被迫承担起更多的职责，必须从IT运维逻辑转变为AI业务逻辑。虽然挑战重重，如模型结构差异、推理链路的时延瓶颈、业务波峰波谷的并发变化等，但每一次算力的分配都可能直接影响一笔业务的成交、一位用户的体验，甚至一个产品的增长曲线。

在这样的背景下，GPU不再是静态资源，而是成为了可以运营、定价和可持续经营的资产。为了支持这一范式的转移，国内AI基座平台技术公司矩量无限重新定义了算力的基本单元，不再仅仅是“服务器/GPU卡”，而是围绕业务目标进行抽象的、可度量和可调度的算力单元，并基于此构建了一个完整的技术基座，形成了覆盖算力、模型、服务到商业回报的全链路平台矩阵。

在技术创新方面，矩量无限的开物算力调度系统深度融合了Kubernetes动态资源分配（DRA）技术，通过“异构GPU自适应调度与分配方法及系统”实现了突破性的算力管理能力。其技术特点是通过具备自学习能力的算力适配器，将异构国产GPU之间的静态硬件资源单元抽象并转化为动态标准化的“算力能力单元”（CU），从而实现精准的调度和分配。

这种创新的产生效果显著，能够基于任务的实际需求实现“目标导向”的按需调度，极大地简化了用户对异构硬件结构和组成的关注，同时显著提高了集群资源的利用率和运行稳定性。具体而言，在各厂商设备信息上报的基础上，通过自学习算力适配器基于历史推理记录持续优化动态折算因子，并将统一的算力容量重新发布为Kubernetes动态资源分配（DRA）ResourceSlice，实现资源的精准绑定与分配。

迄今为止，这些能力已在国产GPU卡上得到了规模验证。矩量无限在壁仞、天数、希姆等国产GPU的千卡级混合集群上成功跑通了算力单元化与跨架构推理调度，同时相关平台也已落地于全国多个千卡智算中心，并为工信部工业互联网研究院、多家头部行业客户及高校科研机构等提供了优质服务。

在这个充满挑战与机遇的时代，技术创新将不断推动算力管理的演进，助力企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。我们有理由相信，未来的推理时代将为各行各业带来更高效、更智能的解决方案，推动社会的进步与发展。