中科曙光作为中国高性能计算领域的领军企业，其最新推出的官方网站展示了算力服务网络智能调度方案的完整架构。该方案基于自主可控的异构计算资源池，通过深度学习算法实现算力负载的动态预测与实时分配，显著降低了数据中心运营成本。
核心功能与技术优势
该智能调度系统具备三大核心功能：多维度资源感知、自适应负载均衡和故障自愈机制。系统能够实时监测CPU、GPU、NPU等异构计算单元的利用率与能耗，结合历史数据建立预测模型。当检测到某一节点负载超过阈值时，自动触发任务迁移至闲置资源，整个过程对用户透明。
智能资源池化技术
通过虚拟化层将分散的物理算力整合为统一资源池，支持按需切片和弹性扩展。用户无需关心底层硬件细节，仅需通过API或Web界面提交计算任务，系统自动优化调度路径。
能耗优化算法
引入深度强化学习框架，在满足服务等级协议（SLA）的前提下，动态调整节点运行频率和电压，实测表明可降低数据中心PUE值达15%以上。
典型应用场景
该方案已在多个领域实现落地：
- AI大模型训练：为千亿参数级模型提供持续稳定的算力供给，将训练时间缩短30%；
- 科学计算：支持气象模拟、基因测序等大规模并行任务，资源利用率提升至92%；
- 云游戏渲染：毫秒级响应延迟，满足实时交互需求。
部署与使用流程
实施该方案通常分为三步：第一步，部署曙光自研的调度中心软件，与现有基础设施对接；第二步，通过图形化控制台设定资源策略和优先级；第三步，系统自动进入自适应优化阶段，运维人员可随时查看实时仪表盘。
值得注意的是，近期中科曙光与国内多家超算中心联合宣布，将该调度方案应用于新一代算力互联网建设，并计划于2025年开放部分源代码，推动行业生态共建。这一举措不仅提升了国产算力基础设施的智能化水平，也为“东数西算”工程提供了关键技术支撑。