科创中国

行业领域

电子信息技术,信息安全技术,计算机及网络技术

需求背景

多云异构算力资源调度关键技术的研究与应用需求背景主要是为了解决异构算力网络的调度问题。随着5G的商用规模部署，工业互联网、车联网、增强现实(AR)/虚拟现实(VR)的数据需要分流到网络边缘侧，这对网络灵活调度、服务质量(QoS)等提出了更高的要求。此外，产业智能化的升级会带来设备的多样性，如物联网 (IoT)传感器、摄像头等设备的应用又会产生多样化的数据，这些异构数据的处理需要泛在的算力来支持。

然而，实际应用中异构算力网络调度更为复杂，仍面临许多不确定性挑战，需要不断完善。为此，研究者们提出了基于多云及互联云的云化基础设施算力调度参考架构，并给出了相关关键技术及应用示例。该架构可以基于服务商合作关系的数据模型，实现屏蔽异构云化基础设施算力资源的自动化部署。

需解决的主要技术难题

多云异构算力资源调度关键技术的研究与应用需要解决的主要技术难题包括：

1. 如何有效地整合异构算力资源：由于涉及的硬件设备和软件环境可能各不相同，如何将它们集成到统一的资源池中进行管理和调度是一个重要挑战。

2. 如何搭建高效稳定的调度平台：这需要考虑到不同用户的需求、资源的实时状态以及各种可能的故障情况。

3. 建立标准规范体系：为了确保资源调度的公平性、透明性和可扩展性，需要制定一套统一的标准和规范。

4. 面向新一代通信技术（如6G）的调度策略：随着算力与网络资源的深度融合，IT与CT系统需要具备相互感知的能力，以实现网络和算力的联合优化调度。

5. 应用场景的多样性：不同的应用场景可能会有不同的调度需求和优化目标，如何为各种应用场景提供合适的调度解决方案是另一个关键问题。

期望实现的主要技术目标

1.异构资源的抽象和统一纳管，通过算力网络实现对“云、边、端”的算力协同管理。这包括高性能计算、物联网、边缘计算、人工智能等众多场景的算力需求。

2.采用云计算和云原生技术来实现资源的编排和配置，为上层应用提供无差别的服务能力。例如，Serverless是目前在行业内关注比较紧密的未来云原生技术发展的演进方向。

3.异构计算集群调度与资源管理系统的作用，类似于传统操作系统。它对下抽象异构资源（例如，GPU，CPU等），对上层的深度学习作业进行调度和资源分配，同时在启动作业后也要提供相应的运行时进行资源隔离和环境隔离和作业进程的生命周期管理。

技术需求名称2:数据资产化关键技术研究与应用

处理进度