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隨著智能制造、數字孿生等技術的飛速發展，企業正面臨超算仿真、AI訓練推理與三維圖形設計等多維度計算需求并存的挑戰。景行超智圖融合統一調度平臺，正成為破解這一難題的金鑰匙，助力企業實現計算資源的最優配置和研發效率的全面提升。

一、行業痛點：多維度計算需求下的三重困境

在當今數字化轉型浪潮中，科研與工業計算領域正經歷一場深刻變革。超算仿真計算、三維設計與人工智能訓練推理等多種計算模式并存，但傳統的計算基礎設施往往相互孤立，形成數據孤島，難以高效協同。

算力資源割裂成為首要難題。多學科聯合仿真對異構算力資源的類型適配性與規模彈性需求差異顯著，傳統計算平臺難以實現高效并行處理。航空工業、智能制造等領域的企業常常需要在超算仿真、三維設計渲染和AI訓練推理三種模式間切換，傳統建設的三種孤立系統導致計算資源利用率低下，嚴重影響研發效率。不同計算任務所需的軟件環境和硬件配置存在差異，形成了資源隔離。工程師需要在不同平臺間切換，不僅降低了工作效率，還增加了學習成本，技術適配與支持難題不容忽視。

二、產品優勢：景行超智圖融合平臺的多方面創新

景行超智圖融合統一調度平臺基于景行資源管理與調度軟件V6等產品構建，平臺通過深度整合高性能計算（HPC）、人工智能（AI）和高性能圖形渲染（HPG）的技術與服務，實現了數據、算法、業務、設施層面的超算、智算與渲染農場技術融合。

1.異構算力統一調度：智能分配，效率倍增

• 景行超智圖融合平臺采用自主創新的統一調度系統，具有以下核心特點：
• ● 智能資源感知：自動識別各類計算資源狀態，實現動態分配。
• ● 跨平臺協同管理：支持不同架構的混合部署和統一管理。
• ● 實時監控預警：可視化展示全平臺資源使用狀態，智能預測資源需求。
• ● 異構計算資源：CPU、GPU、NPU 等統一管理和調度，實現了計算資源利用率的最大化。

智能資源感知

作業數據監控

實時監控預警

2.三維圖形設計和AI 推理訓練

景行超智圖融合平臺深度集成自研三維圖形遠程可視化產品與自研 AI人工智能產品，形成獨特的技術優勢：

• ● 產品均完全自研，安全可控。
• ● 對交互式三維可視化任務給予更高優先級，確保用戶體驗流暢。
• ● 支持仿真計算、三維渲染與AI訓練共享GPU資源，利用率提升60%。
• ● AI 作業調度：
• a. AI 多實例服務調度：
• 專為模型推理場景優化。支持高并發、高可用的推理服務部署，能夠自動擴縮容推理實例以應對請求量的波動，并內置負載均衡器，將請求智能分發到各個健康實例，保證服務SLA。
• b. AI訓練任務調度：支持斷點續訓和自動容錯，避免長時間計算中斷。
• c. 多種其他類型框架集成：
• - HPC科學計算： 原生支持OpenMPI、MPICH、Intel MPI 等，滿足傳統高性能計算模擬需求。
• - 機器學習/深度學習： 全面兼容 TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle、Caffe 等主流ML/DL框架，為AI研發提供強大算力支撐。
• - 大模型推理訓練：兼容DeepSpeed、PaddlePaddle、MindSpore、Vllm、SGlang、Vox-Box等國內外主流的多模態大模型訓練和推理框架。
• - 容器化應用： 深度集成 Docker 容器技術，實現應用環境的隔離、封裝與一致性部署，簡化依賴管理，提升研發效率。

三維可視化任務

AI訓練任務

3.信創生態：國產化深度適配，自主可控，降本增效

隨著國家對信息技術應用創新產業的持續推進，算力基礎設施的國產化已成為保障產業安全發展的關鍵環節。

調度平臺已完成與主流國產軟硬件的全棧適配：

• ● 支持國產操作系統和處理器架構：包括銀河麒麟、中科方德、中科紅旗等國產操作系統。和海光、飛騰、龍芯、鯤鵬、申威等國產CPU 。
• ● 國產GPU/NPU加速卡：包括海光DCU、華為Atlas系列、寒武紀MLU系列、天數智芯GPU以及摩爾線程等國產加速硬件。
• ● 適配國內主流工業軟件和AI框架。
• ● 提供完整的國產化解決方案。

4.混合云彈性調度：打破資源邊界，實現成本與效率的最優解

平臺通過自研的 Resource Broker（云網關） 核心組件，構建了統一的資源抽象層，實現了真正的“云地一體”智能化調度。

• ● 智能負載均衡：
• - 云端 bursting（突發）：實時監控本地集群資源利用率與作業隊列狀態。當檢測到本地資源飽和或作業積壓時，自動、無縫地將排隊作業轉發至配置好的公有云（如阿里云、AWS）集群執行，有效應對業務峰值，確保研發進度不被資源瓶頸阻斷。
• ● 彈性伸縮（Autoscaling）：
• - 自動擴容：當云上資源也無法滿足需求，作業長時間處于 PENDING 狀態時，Resource Broker會主動觸發云API，自動按需創建新的計算節點，迅速擴展算力池，化被動等待為主動應對。
• - 智能縮容：當云上集群負載下降，彈性資源空閑超過預設時間閾值后，系統會自動識別并釋放閑置資源，避免不必要的成本浪費，真正實現 “按使用付費” ，顯著降低總體擁有成本。

5.多維度 GPU 調度：

• ● 多廠商GPU混合調度：
• 支持在同一個集群中混合調度 NVIDIA、AMD、國產AI芯片（如寒武紀、昇騰等） 等不同品牌的異構加速卡。平臺能自動識別硬件差異，并將作業調度到兼容的計算節點上。
• ● GPU顯存細粒度剖分：
• 突破“一整張卡只能由一個作業獨占”的限制。可將單塊物理GPU的顯存和計算核心進行劃分，允許多個小型作業共享同一張GPU。這極大地提升了GPU利用率，特別適合模型調試、小型推理任務等場景。
• ● 容器 GPU熱卸載/掛載：
• 支持在不中斷在線業務的情況下，從運行中的節點容器安全地卸載GPU資源，并將其動態掛載給其他急需資源的任務使用。這實現了集群內GPU資源的動態再平衡，提升了資源調度的靈活性和效率。
• ● GPU 異常告警及下線：
• 7x24小時監控GPU的溫度、功耗、ECC錯誤等關鍵健康指標。一旦檢測到異常或故障，系統會自動觸發告警，并可將問題GPU自動下線隔離，防止其導致作業失敗。同時，自動將原計劃調度到該GPU的任務重新分配到健康節點，保障業務連續性。

三、未來展望：構建超智圖融合新生態

景行銳創正與合作伙伴共同推動超智圖融合生態發展。未來將重點布局三個方向：

技術架構持續優化：研發下一代分布式調度引擎，支持10萬級節點規模集群管理；深化AI與仿真技術融合，探索AI4Science新應用場景。

行業解決方案深化：針對航空航天、汽車制造、能源勘探等重點行業，開發專業化解決方案，深入行業核心業務場景。

生態系統拓展：與更多硬件廠商、軟件開發商、系統集成商建立合作關系，共同打造從部件到系統軟件到行業應用的全產業鏈生態體系。