近日，华为数据存储产品线发布了AI容器技术——Flex:ai，同时华为联合上海交通大学、西安交通大学与厦门大学共同宣布，将此项产学合作成果向外界开源，助力破解算力资源利用难题。
当前，AI产业高速发展催生海量算力需求，但全球算力资源利用率偏低的问题日益凸显，“算力资源浪费”成为产业发展的关键桎梏：小模型任务独占整卡导致资源闲置，大模型任务单机算力不足难以支撑，大量缺乏GPU/NPU的通用服务器更是处于算力“休眠”状态，供需错配造成严重的资源浪费。
华为数据存储产品线总裁周跃峰
本次发布并开源的Flex:ai XPU池化与调度软件，是基于Kubernetes容器编排平台构建，通过对GPU、NPU等智能算力资源的精细化管理与智能调度，实现AI工作负载与算力资源的精准匹配，可大幅提升算力利用率。该技术深度融合了三大高校与华为的科研力量，形成三大核心技术突破。
针对AI小模型训推场景中“一张卡跑一个任务”的资源浪费问题，华为与上海交通大学联合研发XPU池化框架，可将单张GPU或NPU算力卡切分为多份虚拟算力单元，切分粒度精准至10%。这一技术实现了单卡同时承载多个AI工作负载，且通过弹性灵活的资源隔离技术，可实现算力单元的按需切分，“用多少，切多少”，使此类场景下的整体算力平均利用率提升30%，提高单卡服务能力。
针对大量通用服务器因缺乏智能计算单元而无法服务于AI工作负载的问题，华为与厦门大学联合研发跨节点拉远虚拟化技术。该技术将集群内各节点的空闲XPU算力聚合形成“共享算力池”，一方面为高算力需求的AI工作负载提供充足资源支撑；另一方面，可让不具备智能计算能力的通用服务器通过高速网络，将AI工作负载转发到远端“资源池”中的GPU/NPU算力卡中执行，从而促进通用算力与智能算力资源融合。
面对算力集群中多品牌、多规格异构算力资源难以统一调度的痛点，华为与西安交通大学共同打造Hi Scheduler智能调度器。该调度器可自动感知集群负载与资源状态，结合AI工作负载的优先级、算力需求等多维参数，对本地及远端的虚拟化GPU、NPU资源进行全局最优调度，实现AI工作负载分时复用资源。即便在负载频繁波动的场景下，也能保障AI工作负载的平稳运行，让每一份算力都“物尽其用”。
当地时间22日下午，德国总理默茨与美国总统特朗普通电话，就当前国际热点局势交换意见。默茨当天通过社交平台表示，双方在通话中重点讨论了伊朗、以色列以及乌克兰局势，并同意保持密切沟通 推进乙型肝炎病毒（HBV）功能性治愈，迈向关键IIb期数据披露 加大早期研发力度，推动长期价值创造 充足的现金储备为战略推进提供坚实基础 公司将于3月20日上午8:30（香港时间）/3月19日晚间8:30（美东时间）召开电话会议（中 中新经纬3月21日电 “国家能源局”微信号21日发布2026年2月全国电动汽车充电设施数据。 根据国家充电设施监测服务平台数据，截至2026年2月底，我国电动汽车充电基础设施(枪)总数达到2101.0万个，同比增长47.8%。 中新经纬3月21日电 据“河南发布”微信号消息，3月21日，2026郑州春季房展会暨青年人才购房节启动仪式在郑州郑东新区启幕。活动现场，郑州市住房保障和房地产管理局相关负责人介绍，郑州将出台8条房地产市场调控政策，适时 。本文链接：破解算力资源利用难题，华为联合三大高校发布并开源AI容器技术http://www.sushuapos.com/show-3-159650-0.html
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