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　　新浪科技訊 11月24日晚間消息，聯(lián)合利用在近日的大高2025 AI容器應(yīng)用落地與發(fā)展論壇上，華為公司副總裁、布并數(shù)據(jù)存儲產(chǎn)品線總裁周躍峰正式發(fā)布AI容器技術(shù)——Flex：ai。開源同時，容器華為聯(lián)合上海交通大學(xué)、技術(shù)西安交通大學(xué)與廈門大學(xué)共同宣布，助力資源將此項產(chǎn)學(xué)合作成果向外界開源，破解助力破解算力資源利用難題。算力

　　當前，難題AI產(chǎn)業(yè)高速發(fā)展催生海量算力需求，聯(lián)合利用但全球算力資源利用率偏低的大高問題日益凸顯，“算力資源浪費”成為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的布并關(guān)鍵桎梏：小模型任務(wù)獨占整卡導(dǎo)致資源閑置，大模型任務(wù)單機算力不足難以支撐，開源大量缺乏GPU/NPU的容器通用服務(wù)器更是處于算力“休眠”狀態(tài)，供需錯配造成嚴重的資源浪費。

　　本次發(fā)布并開源的Flex：ai XPU池化與調(diào)度軟件，是基于Kubernetes容器編排平臺構(gòu)建，通過對GPU、NPU等智能算力資源的精細化管理與智能調(diào)度，實現(xiàn)AI工作負載與算力資源的精準匹配，可大幅提升算力利用率。

　　據(jù)介紹，該技術(shù)深度融合了三大高校與華為的科研力量，形成三大核心技術(shù)突破：針對AI小模型訓(xùn)推場景中“一張卡跑一個任務(wù)”的資源浪費問題，華為與上海交通大學(xué)聯(lián)合研發(fā)XPU池化框架，可將單張GPU或NPU算力卡切分為多份虛擬算力單元，實現(xiàn)算力單元的按需切分，使此類場景下的整體算力平均利用率提升30%；針對大量通用服務(wù)器因缺乏智能計算單元而無法服務(wù)于AI工作負載的問題，華為與廈門大學(xué)聯(lián)合研發(fā)跨節(jié)點拉遠虛擬化技術(shù)。該技術(shù)將集群內(nèi)各節(jié)點的空閑XPU算力聚合形成“共享算力池”，促進通用算力與智能算力資源融合；面對算力集群中多品牌、多規(guī)格異構(gòu)算力資源難以統(tǒng)一調(diào)度的痛點，華為與西安交通大學(xué)共同打造Hi Scheduler智能調(diào)度器，實現(xiàn)AI工作負載分時復(fù)用資源。即便在負載頻繁波動的場景下，也能保障AI工作負載的平穩(wěn)運行。