谐云科技魏欢：超算、智算中心烟囱式建设，急需构建新型算力云
近日，由艾笛网 iData、上海高科技文化装备协会主办，华为技术有限公司联合主办，上海市能效中心为支持单位的2023 GIDC全球互联网数据大会在上海**召开。本次大会旨在**尖端技术生态来打通垂直的互联网应用场景与互联网基础架构、网络连接、技术赋能、运维保障、终端创新等能力，架设起一座促进互联网平台深度融合发展的平台与桥梁。
谐云资深技术总监、算力云负责人魏欢受邀出席大会，并带来《共建绿色算力，同筑算力蓝图——构建新型算力云的趋势和挑战》的主题演讲，从算力平台软件建设层面分享对绿色算力的见解。
目前，魏欢在谐云重点负责边缘云、分布式云、超算平台以及产品方案设计、研发落地，他表示算力新基建的发展有以下一些现状：
第一，不管是***、地市级还是学校政策，国内各个超算中心、智算中心烟囱式建设。
第二，当前我国算力行业面临很大的国际压力，芯片卡脖子背景下，一些真正能够支撑大模型开发的云基础设施环境仍旧稀缺，严重阻碍技术创新。
第三，AIGC大趋势下，对新的算力诉求不断提出，尤其是近几个月，算力租赁、算力市场以及算力交易概念不断被提出，很多高校毕业生、淘宝互联网电商的个人新玩家都对算力提出比较关键的诉求，他们会倾向在平台上租用GPU算力帮助商品的图片生成，毕业生则可能需要借助GPU算力完成AI模型的训练和设计，完成毕业设计。
第四，国家政策要求，算力新基建的稳态发展、低碳发展，要求发展绿色算力、即取即用。
绿色算力具有四个核心特征：
（1）高效的能耗比。采用高效硬件设备和算法，以最少的能量完成计算任务，降低能源消耗和碳排放。
（2）可再生和节约能源。使用可再生能源替代传统的化石能源，采用动态资源调度等技术手段，节约能源消耗。
（3）优化管理。通过监控、分析和优化算力资源的使用情况，实现对绿色算力的优化管理和资源调度，最大化地提升能源利用效率，降低碳排放。
（4）即取即用。像使用自来水一样灵活地使用算力。
魏欢表示，构建新型算力云的技术趋势包括技术（云原生、边缘计算）、基础架构（中心云、边缘云）、应用/任务编排框架（业务型应用编排框架：Kubernetes，并行计算框架，如Slurm, SGE等，大数据框架、分布式AI任务框架，以及未来新型编排框架）。
魏欢认为最难的是应用/任务编排框架，各个中心针对不同的业务场景，传统的数据中心往往以CPU算力为主，一般以支持Long Running业务（即需要长期稳定运行的业务）为主，比如业务**、APP**的后端服务。而智算中心要求以GPU算力为主，例如运行一些AIGC业务，要做图像处理，需要GPU显卡支持。超算中心的重点在于并行计算，支撑科学研究、基因检测、基因测序等，从技术实现的底层来说其实是一种异构编排框架。
传统算力中心基本已全面使用Kubemetes框架进行编排，超算或者智算往往采用Slum、SGE等软件框架对并行计算任务进行编排。难点在于如何将这些异构的、不同的算力中心资源管理起来，同时将不同类型的任务调度到合适的算力资源上，帮助用户完成任务。
构建新型算力的主要挑战在于几点：
（1）各个算力中心烟囱式建设，它的算力资源、任务调度，包括常驻任务、并行计算任务都处于割裂状态，技术框架方面也是割裂的。
（2）如何对异构算力进行统一纳管？原先不同的算力中心资源管理方案都不一样，超算中心**直接使用物理机，不做任何虚拟化，性能最高。如果是基于Kubemetes的业务，**也是不做虚拟化，而是直接基于物理机容器化跑业务，所以不同的算力场景对技术框架不一样。
（3）如何调度多元任务负载？有一直运行的业务，也有一次性的任务，超算很多是一次性任务，但GPU训练的模型在第一次训练好之后，第二次还要再用，会做增量训练，需要对多元任务进行调度，甚至支撑复杂任务的编排。
在技术方案上，普通数据中心都是基于Kubemetes进行编排和调度。超算中心有自己的任务调度以及独特的模型镜像，原先不同的任务都有一套**的算力管理和任务编排体系，有割裂的平台。
不同的计算中心如何进行统一的资源纳管？什么是绿色？魏欢认为一个数据中心终极的绿色是但凡有不用的算力节点，那就直接关机，0耗电、0碳排放、0发热，没有任务的时候就应该关机，没有任何负载，不跑任何CPU。
而现在的情况是很多IDC机房不管有没有业务和用户，CPU一直在那里空转，导致运维成本、电费很高。魏欢表示，构建绿色算力的终态是将每个数据中心都看做是一个空池子，没有任何负载的时候，CPU负载为0，就好比它初始建成时候的样子，**连编排框架都不要运行。当一个数据中心接收到调度任务的时候，假如是一个超算任务，平台能快速地寻找到合适资源，创建出超算集群，以用户输入的超算任务返回结果，结果返回之后资源释放，又可以认为超算中心变成空池子。
该技术方案建设的成效有：
（1）统一纳管：实现超算资源、智算资源与普通计算资源的统一纳管。
（2）统一调度：实现多元任务负载的统一编排和调度。
（3）资源利用率提升：部分集群的资源利用率由原先的不到10%提升到40%。
（4）降本增效：充分利用超算集群资源、智算集群资源，空闲时运行普通K8s业务。
（5）建设算力交易平台：充分利用闲置资源，建设算力交易平台。
（6）延伸AIGC业务：充分利用闲置资源，开展To B/To C业务，为AIGC提供弹性基础设施环境。
最后，魏欢表示，未来我国的算力软件产品和创新方向不应该仅仅局限于传统单个算力中心的静态管理和静态编排，还要做到多个异构算力中心的统一管理，做到动态管理和动态编排，最终达到绿色。
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