云原生AI技术架构白皮书
本白皮书探讨了云原生 AI 技术，旨在应对 AI 基础设施发展中的挑战，并推动 AI 技术的应用和落地。
首先，白皮书概述了云原生 AI 的背景，强调了 AI 软件及应用市场的增长，以及大模型带来的新机遇。同时，云原生技术被认为是 AI 产业突破发展瓶颈、实现产业新范式的关键。
接下来，白皮书深入探讨了云原生 AI 基础设施的发展与挑战，包括算力需求激增、AI 芯片多样化、新型 AI 资源（如参数面网络）的管理挑战，以及 XPU 计算吞吐能力提升带来的 I/O 瓶颈问题。白皮书重点关注了 AI 资源管理、XPU 虚拟化、以及弹性伸缩等关键技术，并提出了相应的解决方案，例如：大规模设备管理、多路径 I/O 加速、超节点资源管理模型、AI 训练存储加速、AI Serverless 训练、以及 AI 故障自愈等。
随后，白皮书详细阐述了云原生 AI 的技术概论，涵盖了资源管理系统、训练系统、推理系统、边缘云系统建设要点，以及如何通过弹性伸缩来应对 AI 任务的浪涌挑战。针对 AI 训练加速，白皮书提出了组调度、节点网络拓扑感知调度等策略。在存储加速方面，则介绍了数据联动技术和三级缓存加速技术。
在技术应用方面，白皮书阐述了云原生 AI 在跨地域多集群协同、算力效能优化、云边协同计算、大模型云原生化、以及设备驱动管理等典型应用场景。例如，通过多集群方案解决稀缺硬件资源未充分利用的问题；通过训推一体化，提高 AI 业务的算力利用率；通过云边协同，实现边缘 AI 的性能提升。
最后，白皮书通过社交平台、AI 解决方案提供商、以及医疗科技公司的具体实践案例，展示了云原生 AI 在不同行业中的应用效果，强调了云原生 AI 平台在实现研发与服务能力跃迁方面的优势。
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