文｜富充

編輯｜蘇建勛

當前，“算力不夠用”和“算力被浪費”正在同時發生。

36氪獲悉，近日舉行的2025AI容器應用落地與發展論壇上，華為公司正式發布AI容器技術——Flex:ai，通過三項技術創新提升算力資源利用率。同時，華為聯合上海交通大學、西安交通大學與廈門大學共同宣布，共同開源此項產學合作成果。

本次發布并開源的XPU池化與調度軟件Flex:ai，是基于Kubernetes（一個廣泛使用的容器管理平臺）構建。簡單理解，它通過對GPU、NPU等智能算力資源的精細化管理與智能調度，一邊把零散的算力統一成“資源池”，一邊把不同規模的 AI 任務智能分配進去。

具體而言，Flex:ai 主要有三項核心能力：

在解決小模型訓練推理場景資源浪費方面，華為與上海交通大學聯合研發的XPU池化框架，將單張GPU或NPU算力卡按10%的精度切分為多個虛擬算力單元，實現“用多少，切多少”，使此類場景下的整體算力平均利用率提升30%；

為了將集群里不同機器上的空閑算力聚合起來，華為與廈門大學研發的跨節點拉遠虛擬化技術，把集群內各節點的空閑XPU算力聚合形成“共享算力池”，讓不具備智能計算能力的通用服務器也能通過網絡調用遠端GPU/NPU資源參與AI計算；

面對算力集群中多品牌、多規格異構算力資源統一調度的挑戰，華為與西安交通大學共同推出的Hi Scheduler智能調度器，能夠感知集群里多品牌、多規格算力資源的狀態，根據任務優先級、算力需求等參數，自動選擇合適的本地或遠端資源，實現分時復用和全局最優調度，讓系統決策“哪塊卡該干哪份活”。

華為表示，此次Flex:ai的全面開源，將向產學研各界開發者開放所有核心技術能力，共同推動異構算力虛擬化與AI應用平臺對接的標準構建，形成算力高效利用的標準化解決方案。