1. 模型服務(wù)

1.1 模型匯聚

1.2 模型智能體融合

1.3 算網(wǎng)大腦

1.3.1 資源編排調(diào)度

資源編排調(diào)度技術(shù)通過全局資源感知、動態(tài)策略優(yōu)化與智能決策機制，實現(xiàn) 跨域異構(gòu)算力與網(wǎng)絡(luò)資源的高效協(xié)同。

?跨域資源統(tǒng)一建模與調(diào)度引擎: 構(gòu)建多集群資源統(tǒng)一抽象層，通過算力度量 量化異構(gòu)算力(CPU/GPU/NPU)、存儲容量及網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)(時延、帶寬)，形 成全局資源動態(tài)畫像和多目標(biāo)(時延、成本、能耗)動態(tài)調(diào)度策略。

?動態(tài)資源預(yù)測與彈性供給: 通過算網(wǎng)數(shù)據(jù)感知實時采集業(yè)務(wù)負(fù)載趨勢，結(jié)合 AI 算法預(yù)測資源需求峰值，動態(tài)調(diào)整跨域資源分配。例如，在電商大促場景 中，提前將算力彈性擴容至西部低成本集群，結(jié)合確定性網(wǎng)絡(luò)保障數(shù)據(jù)傳輸 穩(wěn)定性。

?意圖驅(qū)動的跨域編排接口: 基于算網(wǎng)原生編排開發(fā)意圖化API，將用戶需求 自動解析為算力、網(wǎng)絡(luò)、存儲資源的組合策略，利用數(shù)字孿生模擬資源調(diào)度 效果，生成跨集群任務(wù)部署方案。

面向近期，構(gòu)建多集群資源統(tǒng)一抽象層，實現(xiàn)算網(wǎng)資源統(tǒng)一建模、算網(wǎng)指標(biāo) 多維感知和算網(wǎng)能力標(biāo)準(zhǔn)封裝。打造調(diào)度流水線、可擴展調(diào)度策略，實現(xiàn)基于成 本優(yōu)化、性能優(yōu)化、時延優(yōu)先等調(diào)度策略的算網(wǎng)資源智能推薦。

面向中遠(yuǎn)期，結(jié)合業(yè)務(wù)負(fù)載趨勢、彈性網(wǎng)絡(luò)，通過 AIOps 算法預(yù)測資源需求， 實現(xiàn)跨域數(shù)據(jù)遷移，動態(tài)調(diào)度全局算網(wǎng)資源，支持資源彈性伸縮;深度融合 AI， 基于業(yè)務(wù)意圖智能生成算網(wǎng)編排方案，結(jié)合數(shù)字孿生技術(shù)進(jìn)行調(diào)度仿真，實現(xiàn)算 網(wǎng)智能化編排調(diào)度。

1.3.2 AI任務(wù)式編排調(diào)度

任務(wù)式編排調(diào)度技術(shù)面向離線負(fù)載與離線作業(yè)等任務(wù)式場景提供全生命周 期自動化管理能力，重點支撐數(shù)據(jù)處理、分布式推理與集中式訓(xùn)練三類核心業(yè)務(wù) 范式。

數(shù)據(jù)處理場景下，通過彈性層級隊列和負(fù)載感知調(diào)度以及重調(diào)度，有效保障多租戶數(shù)據(jù)處理任務(wù)的穩(wěn)定性。分布式推理場景下，基于全局流量負(fù)載均衡和 推理集群自適應(yīng)彈性伸縮，有效提升推理服務(wù)全局 Token 吞吐。

集中式訓(xùn)練場景 下，基于 AI 任務(wù)斷點續(xù)訓(xùn)的特點，通過分時調(diào)度機制實現(xiàn)訓(xùn)練和推理混合負(fù)載， 白天推理、晚上訓(xùn)練，有效降低總體成本。

面向近期，面向數(shù)據(jù)處理場景，適配 Spark、Flink 等多計算引擎，通過彈 性層級隊列、負(fù)載感知調(diào)度以及重調(diào)度等機制，提升數(shù)據(jù)處理任務(wù)整體資源利用 率，有效保障多租戶數(shù)據(jù)處理任務(wù)的穩(wěn)定性。

面向中遠(yuǎn)期，結(jié)合訓(xùn)推一體場景，通過全局流量負(fù)載均衡和推理集群自適應(yīng) 彈性伸縮，結(jié)合訓(xùn)練任務(wù)分時調(diào)度，實現(xiàn)訓(xùn)練和推理任務(wù)的削峰填谷，有效降低 總體成本。

1.3.3 智能體編排調(diào)度

AI 智能體編排調(diào)度技術(shù)基于分布式 AI Agent 協(xié)同架構(gòu)，深度整合 ANP 與 MCP， 結(jié)合智能體路由實現(xiàn)多智能體動態(tài)協(xié)作與資源高效管控。