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摘要:本文件规定了人工智能算力网络中云际管理与调度的总体架构、功能要求、接口规范及性能指标。本文件适用于指导构建和运营人工智能算力网络中的多云协同管理与资源调度系统。
Title:Artificial Intelligence Computing Power Network - Part 6: Inter-Cloud Management and Scheduling
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拓展解读
在TAI 123.6-2024《人工智能算力网络 第6部分:云际管理与调度》中,有一项重要的变化是关于“多云资源协同调度策略”的更新。相较于旧版标准,新版更加强调了动态负载均衡和异构资源适配的重要性。
以“动态负载均衡算法”为例,在实际应用中,企业可以按照以下步骤实施这一策略:
首先,需要构建一个全面的监控系统来实时采集各云服务商节点上的CPU、内存、存储等关键指标数据。这一步骤的关键在于确保采集频率足够高,以便及时发现负载波动。
其次,设计合理的负载评估模型。该模型应综合考虑任务类型、历史运行情况以及当前网络状况等因素。例如,对于计算密集型任务,应优先分配至具有较强GPU能力的节点上;而对于I/O密集型任务,则需选择响应速度快且带宽充裕的节点。
再次,开发高效的调度算法。基于前述评估结果,采用适当的算法如遗传算法、粒子群优化等来生成最优的任务分配方案。值得注意的是,在实现过程中还需预留一定的冗余度,以应对突发情况导致的临时性压力。
最后,建立反馈机制。定期收集执行效果反馈,并据此调整上述各个环节中的参数设置,从而不断提升整个系统的稳定性和效率。
通过以上措施,能够有效提高跨多个云计算平台之间的工作负载分布合理性,进而提升整体服务质量和用户体验。同时也要注意遵循相关法律法规要求,保护用户隐私安全。