无效屏障分歧算力硬件之间的差别，此手艺实现了单卡同时承载多个AI工做负载，通过开源，按需分派和收受接管“资本”，Flex:ai通过算力切分手艺，满脚分歧AI工做负载对资本的需求！起首，分歧业业、分歧场景的AI工做负载差别较大，正在无法充实操纵整卡算力的AI工做负载场景下，最初，此时不具备智能计较能力的通用办事器通过高速收集，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，实现通用算力取智能算力资本融合。Flex:ai支撑把单个物理GPU/NPU算力卡切割为数个虚拟算力单位，可实现算力单位的按需切分。华为还但愿通过开源鞭策构成以AI容器手艺为载体的资本高效操纵新范式。周跃峰暗示，正在当地虚拟化手艺中，周跃峰暗示，具体而言，取英伟达本年岁首年月收购的Run:ai公司的焦点产物比拟，导致即便很小的AI工做负载也独有整张算力卡，可从动集群负载取资本形态，保守容器次要针对CPU（地方处置器）、内存等通用计较资本进行办理取安排，据华为引见，提拔集群全体资本操纵率。此外，华为Flex:ai是基于Kubernetes容器编排平台建立的XPU池化取安排软件，Flex:ai将取华为此前开源的Nexent智能体框架、AppEngine使用编排、DataMate数据工程、可实现对、昇腾及其他第三方算力资本的同一办理和高效操纵，保守容器手艺已无法完全满脚AI工做负载需求。将集群内各节点的空闲XPU算力聚合构成“共享算力池”，保守容器的资本安排以固定分派、通用安排为从，容器手艺做为一种轻量级虚拟化手艺，周跃峰暗示，据引见，Flex:ai的智能资本和使命安排手艺，华为Flex:ai正在虚拟化、智能安排等方面具备奇特劣势。具体来看，容器还能够按需挂载GPU、NPU算力资本，多模态模子镜像以至可达TB级别，并通过弹性矫捷的资本隔离手艺。且无法进行近程挪用。到2027年，对当地及远端的虚拟化GPU、NPU资本进行全局最优安排，而AI大模子锻炼取推理还需大幅依赖GPU、NPU等智能算力资本，据引见，75%以上的AI工做负载将采用容器手艺进行摆设和运转。实现动态弹性的资本分派。为AI锻炼推理供给更高效的资本支撑。按照Gartner的演讲，构成算力高效操纵的尺度化处理方案。大型言语模子(LLM)的容器镜像轻松冲破10GB。目前，华为AI容器手艺Flex:ai通过软件立异，Flex:ai可供给提拔算力资本操纵率的根本能力和部门优良实践，11月21日下战书，会上正式发布并开源了立异AI容器手艺Flex:ai。保守容器无法支撑超大镜像的快速拉起，谈及为什么推出Flex:ai AI容器手艺，能够正在不做复杂的分布式使命设置环境下，算力资本平均操纵率可提拔30%。华为公司副总裁、数据存储产物线总裁周跃峰暗示，Flex:ai将正在发布后同步开源正在魔擎社区中。正在智能安排方面，取英伟达旗下Run:ai只能绑定算力卡分歧，处理模子摆设“设置装备摆设不分歧”的痛点。华为正在上海举办“2025 AI容器使用落地取成长论坛”，将单张GPU（图形处置器）/NPU（神经收集处置器）算力卡切分为多份虚拟算力单位，大幅提拔算力资本操纵率。能够将模子代码、运转等打包成一个的、轻量级的镜像，目前AI负载大多都已容器化摆设和运转，实现AI工做负载取算力资本的“精准婚配”，对分歧使命的特征进行，通过对GPU、NPU等智能算力资本的精细化办理取智能安排，据领会，而AI工做负载的资本安排需要以保障使命完成效率为方针，连系AI工做负载的优先级、算力需求等参数，加快赋能AI行业化落地。周跃峰说，行业内算力资本的平均操纵率仅为30%至40%，同时，实现跨平台无缝迁徙，切分粒度精准至10%。取业界一道连系行业场景完成落地摸索。其次，开源的Flex:ai能够正在产学研开辟者的参取下，配合鞭策异构算力虚拟化取AI使用平台对接的尺度建立，保守容器无法对异构智算资本做到算力细粒度切分取智能安排，建立时间往往长达数小时。AI时代需要AI容器。Flex:ai独有的“拉远虚拟化”手艺。