分布式算力感知與調(diào)度技術(shù)白皮書2025年8月 附錄A：術(shù)語與縮略 而算節(jié)點(diǎn)，識(shí)別其CPU、GPU、FPGACPU/GPU論峰值性能（如FLOPS）及對特定負(fù)載的實(shí)際加速效能。網(wǎng)絡(luò)感知需能源成本及數(shù)據(jù)主權(quán)、SLA態(tài)信息交換、任務(wù)協(xié)同執(zhí)行等挑戰(zhàn)。這依賴于開放的API（CPNComputing式算力感知與調(diào)度技術(shù)作為構(gòu)建下一代算力基礎(chǔ)設(shè)施的核心神經(jīng)系匹配到最高效的處理單元，最大化計(jì)算效率，加速AI210100式多樣（4G/5G、企業(yè)寬帶、園區(qū)NAT），導(dǎo)致算力資源利體系（CPU、GPU、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)等指標(biāo)），將分散的邊緣節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)統(tǒng)具備高并發(fā)處理能力。此外，AI如為AI推理任務(wù)優(yōu)先調(diào)度GPUCGFA以及新興的AC這一發(fā)展態(tài)勢要求分布式算力感知與調(diào)度系統(tǒng)必須能夠精準(zhǔn)識(shí)別各GUGUCU算力感知與調(diào)度系統(tǒng)能夠有力支持大規(guī)模數(shù)據(jù)的快速傳輸與高效運(yùn)對算力的差異化需求（如AI推理需GPU）。4G/5G（如偏遠(yuǎn)地區(qū)、地下停車場）仍能保障算力ASIC）的實(shí)時(shí)感知能力，包括硬件配置（核心數(shù)、主頻、顯存大準(zhǔn)化接口（Telemetry）及輕量化采集代理，實(shí)現(xiàn)資源信息的（INTIP先等，以滿足不同業(yè)務(wù)對算力、網(wǎng)絡(luò)的差異化需求。例如，AI推理GPU（MIG、vGPU）GPUCPU、GPU等資源進(jìn)行統(tǒng)一調(diào)度，降低資源碎片化，提升資源整體利（VM）等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用的隔離與高效運(yùn)行。同時(shí)，提供豐富的API網(wǎng)應(yīng)用可通過API（SSL/TLS用多因子認(rèn)證、RBAC1-1應(yīng)用場景下的實(shí)際表現(xiàn)，例如在復(fù)雜圖形渲染時(shí)GPU在大規(guī)模數(shù)據(jù)運(yùn)算中CPU4G/5G移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)以及園區(qū)NATAI2-12-1IPv4、IPv6、UniNOS分布式算力感知與調(diào)度作為智能互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)能力體系中的核心分布式算力資源標(biāo)識(shí)體系與多維資源度量指標(biāo)體系兩大核心模塊組3-1智能算力（基于GPU）、存力（服務(wù)器整體存儲(chǔ)容量）、綜合存力能力：整合存儲(chǔ)總?cè)萘俊⒋疟P讀/寫IOPS3-2CPU、GPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)、I/O3-3業(yè)務(wù)QoS絡(luò)深度融合的新型路由體系。在此背景下，分布式算力路由（DistributedComputingForceRouting,DCFR）作為一種創(chuàng)新的分布式算力路由技術(shù)通過構(gòu)建基于服務(wù)標(biāo)識(shí)的分布式多實(shí)例服IP分布式算力路由技術(shù)相較于傳統(tǒng)路由的另一個(gè)核心變化在于實(shí)種將算力度量指標(biāo)深度融入進(jìn)路由體系的做法，突破了傳統(tǒng)IP路由BPBP寬等信息，算力資源狀態(tài)維度一般涉及服務(wù)器/虛機(jī)/容器等的IPIP攻克高動(dòng)態(tài)環(huán)境適配、標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)一等核心技術(shù)難題，以此夯實(shí)“算力無處不在”智能化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的基礎(chǔ)。3-53-6中的全域風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與動(dòng)態(tài)應(yīng)對。引入SRv6AI基層醫(yī)院的遠(yuǎn)程診斷請求被抽象為包含數(shù)據(jù)預(yù)處理、分布式AIDICOM習(xí)而言，GPU在實(shí)際應(yīng)用中，這一體系讓放射科醫(yī)生在高峰時(shí)段也能在2–3秒內(nèi)獲得AI5G專網(wǎng)將疑難病例的MI切片拆分上傳，云端完成分區(qū)推理與拼接利用率提升35%，而調(diào)度算法對時(shí)延違約率的持續(xù)壓縮，使危急1并為未來多模態(tài)融合診療與實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程手術(shù)導(dǎo)航等創(chuàng)新應(yīng)用奠定了堅(jiān)，AI為科技競逐的新高地。然而，要訓(xùn)練和上線諸如GPT-4提出了極為嚴(yán)苛的要求。訓(xùn)練過程中需吞吐TB-級(jí)乃至PB-級(jí)的文本顆GPUAPIGPUNVLink／InfiniBand健康狀態(tài)，并用統(tǒng)一的有效算力單元來衡量不同加速卡在主流Transformertoken-per-second與GPU80%左右，顯著壓縮模型迭代周期與空閑算力成本。針監(jiān)測到某個(gè)交換機(jī)隊(duì)列異常或GPU與調(diào)度能夠成為支撐下一代生成式AI過可視化儀表盤實(shí)時(shí)監(jiān)控全球各區(qū)域的負(fù)載熱力圖與QoE最強(qiáng)但相對耗電更高的GPUWi-Fi7）的普及，云游戲的網(wǎng)絡(luò)和算力需求將更加苛刻。分布式算到端時(shí)延。同時(shí)，AI和輕型飛艇等在低空空域與地面基站共同編織出一個(gè)靈活的三維通道裝輕量化探針，持續(xù)采集包括CPU/GPU利用率、硬件編碼器隊(duì)列長營成本均得到有效控制。未來，隨著更多輕量化AI過在戰(zhàn)術(shù)邊緣部署強(qiáng)化學(xué)習(xí)等AIC，CePsalStm感知與調(diào)度則可將部分?jǐn)?shù)據(jù)處理任務(wù)分流至靠近設(shè)備的邊緣計(jì)算節(jié)自動(dòng)駕駛技術(shù)正朝著L4/L5每小時(shí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量可達(dá)TB資源的“環(huán)境感知”，包括感知路側(cè)單元（RSU，RoadSideUnit）EdgeComputing），抑或是提交給中心云。、分布式算力感知與調(diào)度為自動(dòng)駕駛的算力管理提供了全新的范這種標(biāo)準(zhǔn)缺失導(dǎo)致跨管理域的資源發(fā)現(xiàn)與調(diào)度需通過復(fù)雜的定制化使算力利用率得到很大突破。例如，谷歌通過Borg10億美元；華為云AI調(diào)度器在AI40%力自智技術(shù)演進(jìn)，利用邊緣側(cè)增量學(xué)習(xí)與小樣本訓(xùn)練提升AI商私有化標(biāo)準(zhǔn)的壁壘，推動(dòng)其開放私有化API，降低生態(tài)協(xié)同成本，分布式算力感知與調(diào)度技術(shù)作為支撐國家算力網(wǎng)絡(luò)戰(zhàn)略落地的。分布式算力感知與調(diào)度技術(shù)正邁向智能化與生態(tài)化融合的新階段。AI驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)優(yōu)化算法與異構(gòu)資源適配技術(shù)突破效能邊界，開ComputingPowerNetwork，QualityofService，CentralProcessingUnit，ArtificialInte