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摘要：随着算力需求的日益增长，如何实现高效、灵活且智能的算力调度成为当前研究的热点。通过聚焦算网泛在调度核心概念，探讨其在泛在算力调度中的应用，提出一种创新的架构设计方案，全面提升算力资源利用率和服务质量。
关键字：算网大脑，算力调度，智能编排和调度，计量中心
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2026.03.005
1 概述
为应对我国数字经济快速发展带来的海量算力需求，我国启动了“东数西算”工程，通过构建全国一体化算力网络，将东部密集的算力需求有序引导至西部，发挥西部在能源、土地等方面的优势，促进绿色低碳发展，优化全国算力资源配置。
在“东数西算”推进过程中仍面临带宽不足、网络时延高、算力调度能力弱等关键技术挑战，亟需加强顶层设计，统一标准体系，建设大带宽、低时延、智能高效的算力网络，实现跨区域算力资源的协同调度与高效利用。
1.1 某省联通算网大脑现状分析
某省联通已经建设了一套算网大脑系统，将中心算力、边缘算力和网络资源进行统一管理和调度，通过智能化的方式提供算网一体化的服务能力，为用户提供便捷、高效、可扩展的算力资源。
泛在计算时代对计算能力和网络资源提出了更高的要求。传统的静态资源分配模式已难以满足动态变化的需求，目前系统存在以下问题。
a）资源异构调度能力不足。计算资源呈现多架构（CANN、CUDA 等）、跨地域分布特征，在整合不同城市数据中心的异构资源搭建跨区域AI训练平台时，需打破资源类型与地域隔阂，实现统一管理与协同。
b）网络结构复杂。现网存在带宽波动、时延不稳定、丢包等问题，给算力调度中数据的高效稳定传输带来挑战，需重点考量网络因素对调度效果的影响。
c）调度任务复杂多样。计算任务涵盖批处理、实时处理、交互式任务等类型，不同任务对算力与网络需求差异显著，需精准匹配多样化任务需求，保障调度适配性。
因此需要对算网大脑进行重构，从根本上改变行业传统做法，实时感知网络状态，动态调整资源分配策略，从而优化整体性能。
1.2 建设需求分析
在数字化时代，构建高效、灵活、可靠的泛在算力调度至关重要。
a）高效性。面对海量数据与高并发任务，算力调度需实现毫秒级响应与资源分配，提升任务处理效率与系统吞吐能力，保障关键业务高峰期的稳定运行，最大化资源利用效能，支撑大规模实时计算需求。
b）灵活性。调度系统需具备动态感知任务特征与资源状态的能力，支持多策略自适应调度，灵活适配批处理、实时计算、AI训练等多样化负载，实现资源按需分配与弹性伸缩。
c）可靠性。在关键业务场景中，需保障算力服务的高可用性与容错能力，支持故障快速恢复与任务迁移，确保计算过程连续稳定，满足业务连续性与服务质量的严格要求。
根据以上分析及业务需求，有必要对现有系统架构进行升级和迭代开发。
