近年来，随着5G、人工智能、物联网等新技术的快速普及应用，全社会数据总量爆发式增长，算力总规模快速上升。但总体上看，我国算力资源分布仍呈现“东部不足、西部有余”的不平衡局面，难以匹配大规模数据存储、计算、传输、应用的现实需求。打造跨区域算力调度体系，能够破除东中西部之间、枢纽节点与非枢纽节点之间算力供需壁垒，加快实现多级算力协同，有效解决我国算力资源分布不均问题。
1、算力调度的定义
算力调度（Computational Power Scheduling 或 Computing Resource Scheduling）是指在计算机集群、数据中心或云计算环境中，对计算资源进行分配和管理的过程。尤其是针对大规模计算任务，如人工智能训练、大数据分析、高性能计算等，需要将有限的算力精准地分配到对应的任务中，提高计算效率和资源利用率。
算力调度类似于电力调度。电力系统调度是由许多发电厂提供电能，通过输电、变电、配电、供电网络向广大用户供电，是一个复杂的系统。其产、供、销过程在一瞬间同时完成和平衡。算力中心可以类比发电厂，通信网络类比电力网络，算力的用户是大模型、应用等厂商，算力调度就是通过对算力的调度，使得算力的需求和供给达到平衡。
2、实现算力调度的核心技术
实现算力调度的技术涉及多个方面，这些技术共同构成了算力调度系统的核心。
1. 算力感知
算力感知是实现算力调度的基础，通过感知全网的算力资源信息，包括计算资源、存储资源等，确保能够按需、实时地调度不同位置的算力资源。
2. 算力度量
算力度量标准的建立可以将算力资源统一表达为包含计算、网络、存储等多维度资源的综合模型，是实现灵活调度多元异构算力资源的前提。
3. 算力路由
算力路由的作用是根据所感知的抽象算网资源，综合考虑计算资源及网络状态，按需将业务流量灵活路由至适当的计算节点中。
4. 算力调度算法
算力调度算法是算力调度系统的核心，它根据任务特性、资源可用性、用户需求等因素，实现最优的任务分配。
5. 虚拟化技术
通过虚拟化技术，可以将物理算力资源划分为多个虚拟资源，允许多个用户或任务共享同一块物理算力资源，同时保证性能和资源的隔离。
6. 容器编排技术
在算力调度中，容器编排技术扮演着关键角色，尤其是在高性能计算场景下。容器编排技术可以实现对容器化应用的高效调度和管理，确保应用能够按需、实时地获得所需的算力资源。
7. 确定性网络技术
确定性网络技术为数据流传输提供提供带宽、时延、抖动等质量可确定的服务，有助于保障算力网络中的数据传输质量和稳定性。
8. 算网编排技术
算网编排技术能够实现对算力资源和网络资源的统一编排和部署，确保算力任务能够按照预定的路径和策略执行。
值得一提的是，通过不断优化算力调度技术，也将推动算网协同调度的深化发展，进一步实现计算资源和网络资源的统一管理和协同工作，能够结合网络优势以更高性能、更优稳定性为各类任务的高效处理提供支撑。
3、发展算力调度平台
面对日益增长的算力需求与复杂多变的算力资源环境，建设算力调度平台成为重要趋势。它能够有效整合分散的算力资源，实现跨地域、跨架构、跨异构的高效调度与优化配置，确保算力资源按需分配、高效利用，从而支撑数字经济的高质量发展，满足各行业对算力资源的多样化需求。
应用场景
- AI训练与推理：在AI大模型训练和推理过程中，算力调度平台能够实现跨资源池、跨架构、跨厂商的异构算力资源调度，满足AI训练作业的高算力需求。
- 云计算与数据中心：在云计算和数据中心领域，算力调度平台能够整合不同来源、类型和架构的算力资源，为用户提供按需获取和调度的服务。
- 智慧城市与物联网：在智慧城市和物联网领域，算力调度平台能够实现对海量数据的快速处理和分析，为城市管理和物联网应用提供强大的算力支持。
算力调度平台作为推动我国数字经济发展的重要基础设施之一，具有广阔的发展前景和应用空间。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，算力调度平台将在未来发挥更加重要的作用。未来，随着全国一体化算力调度平台的建设将有利于全国算力供需的精准对接，推动算力像水电煤气网一样“随时随地、即取即用”。
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