近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数字化新事物、新业态、新模式推动应用场景向多元化发展，自动驾驶、生命科学、智能制造等行业发展迅速，特别是AI大模型等人工智能技术...

近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数字化新事物、新业态、新模式推动应用场景向多元化发展，自动驾驶、生命科学、智能制造等行业发展迅速，特别是AI大模型等人工智能技术的发展，使得算力规模不断扩大，算力需求持续攀升。

据《2021-2022全球计算力指数评估报告》显示，一个国家的计算力指数平均每提高1点，数字经济和GDP将分别增长3.5‰和1.8‰。从单机计算到云计算，从边缘计算到泛在计算，从单一算力到多样性算力，算力已成为数字经济的关键生产力，成为全社会数字化、智能化转型的重要基石，成为数字时代不可或缺的核心资源。

“我们认为，未来将是AI的时代，而云计算将打破大规模通用算力、超算、智算的边界，延伸算力从中心到边端的分布，赋予算力新的价值。”青云科技总裁林源表示，“日日行，不怕千万里；常常做，不怕千万事。在未来，青云科技将基于十余年在云计算领域不断深耕的实践经验，与不同领域的合作伙伴一起，形成合力，更好地帮助企业驾驭AI。”

紧抓机遇攀登“智算高峰”

近年来，我国算力基础设施建设成效显著，算力产业不断创新发展，算力持续赋能千行百业。国际数据公司、浪潮信息、清华大学全球产业研究院联合编制的《2022—2023全球计算力指数评估报告》显示:2022年，中国整体服务器市场规模保持6.9%的正增长，占全球市场比重达25%，2017年至2022年的复合增长率达48.8%。从国家算力指数排名看，我国计算力水平位居全球第二，处于领跑者国家行列。

现阶段，算力主要可分为基础算力、智能算力和高性能计算算力3种类型。其中，基础算力主要基于CPU芯片，智能算力主要基于GPU芯片，而高性能计算算力主要基于CPU芯片和GPU芯片的融合。随着云计算的不断发展，AI、5G、物联网技术逐渐成熟，智慧政务、智慧能源、智慧金融、生物医药、工业仿真、无人驾驶、航空遥感等应用场景对高性能计算的需求不断增长，算力智能化升级成为趋势。

与此同时，我国在算力技术创新、应用赋能、标准建设、混合算力协同调度等方面面临诸多挑战，数据中心建设也面临多元算力难以统一管理、应用无法跨平台利用、存储难以高效共享、一体化数据中心运维管理难度大等业务难点。

为此，青云科技紧抓数字化转型、信创产业发展及AI技术变革三大机遇，基于云计算技术发展与客户需求，不断升级算力设施相关能力，推出了青云 AI 算力调度平台、青云 AI 算力云服务，以多元算力支持企业数字化革新。

云聚算力 加速企业数字化革新

青云AI算力调度平台集异构基础设施管理、数据存储运维、高性能分布式网络等能力于一体，具备自主创新、功能完善、智能运维、成熟运营、开源开放、安全合规、中立可靠、灵活部署八大优势，以及灵活调度、高速并行存储、分布式调度与管理、多区多业务资源整合、算法开发支持、混合组网、容器推理服务平台、模型仓库、AI训练平台九大关键能力，能够统一纳管多种异构服务器、存储、安全等设备，对通用云计算平台、容器平台、高性能计算平台、AI平台等算力平台的多元算力进行统一调度管理，实现了算力的统一调度、统一管理、统一运营，能够支撑各类产业应用开发与运营。目前，青云AI算力调度平台已成功在国家超算济南中心落地实践，助力其打造了山河云服务模式。

在资源调度能力方面，青云AI算力调度平台做了六方面的优化:一是通过统一镜像模式，实现了立即调度扩容数万卡资源；二是通过算法实现了通信链路的最短化，减少了数据的传输损耗；三是最大化系统利用率；四是将Kubernetes和Slurm的优势进行结合，实现了预留、暂停/恢复、公平共享和关键作业的抢占式调度；五是支持异构平台；六是凭借动态灵活的资源调度，能够优先解决AI系统中最具挑战性的事项。

在高速并行存储能力方面，青云AI算力调度平台通过青云存储U10000的对象存储能力构建了统一的数据存储底座，制定了数据生命周期分层策略，降低了存储成本；通过并行文件存储EPFS，能够满足成百上千个节点的同时访问需求；通过文件存储NAS，在推理场景下，提供多机DPU计算所需的标准文件接口。

在混合组网能力方面，青云AI算力调度平台支持跨区域高速网络互联，支持不同类型资源池互联，支持独立计算和存储IB网，支持专属访问存储高速网络，支持业务网络互联下发任务，保证了数据的安全隔离。

“未来，青云科技将坚持核心代码自研，以自主创新、中立可靠、灵活开放的理念，紧跟数字化发展大潮，以创新产品、服务与方案能力，为百行千业提供数字经济时代的算力解决方案。”林源说道。