从虚拟化到容器化再到池化，AI算力的灵活调度技术研究
输入“/”快速插入内容
从虚拟化到容器化再到池化，AI算力的灵活调度技术研究
从虚拟化到容器化再到池化，AI算力的灵活调度技术研究
2024年8月15日修改
转载请联系原作者取得授权
AI 算力，触手可及
©作者 | 坚果
来源 | 神州问学
引言 - AI时代下的算力变革
近年来，人工智能（AI）技术的快速发展极大地推动了各个领域的创新与进步。伴随着AI模型复杂度的不断提高以及数据量的爆炸式增长，对于高性能计算资源的需求也随之水涨船高。为了满足这一需求，算力基础设施经历了从虚拟化、容器化到资源池化的技术演进过程。
在早期阶段，传统的虚拟化技术通过将物理资源抽象成多个独立的虚拟机来实现资源隔离与共享，但这种方式存在启动时间长、资源开销大的缺点。随后，容器技术因其轻量级、快速启动的特点而兴起，大大提升了资源利用率和服务部署速度。然而，随着AI训练任务规模的进一步扩大，如何更高效地管理和调度异构资源成为新的挑战。
为了解决上述问题，资源池化技术应运而生。它能够将多种类型的硬件资源整合在一起形成统一的资源池，并通过智能化调度策略实现动态资源分配，从而最大程度地提高资源使用效率和系统的整体性能。
图源网络
虚拟化 - 算力的初步解放
历史背景
早期的计算机系统设计是为了满足单一任务的需求，因此硬件资源的利用率相对较低。随着计算需求的增长和技术的进步，人们开始寻找更有效的方法来利用这些昂贵的硬件资源。虚拟化技术就是在这样的背景下诞生的，它能够将一台物理服务器划分为多个虚拟服务器，每个虚拟服务器都可以运行自己的操作系统和应用程序。这样不仅可以提高硬件资源的利用率，还能简化管理和部署流程，同时降低了总体的成本。
技术原理