从虚拟化到容器化再到池化，AI算力的灵活调度技术研究

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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 ………………………………