AI体验的波动与背后的算力管理智慧

在某些时候，使用AI的过程并不顺畅，问题可能并不单纯出在模型本身。比如，当我们指望AI为我们撰写周报时，它可能需要经历八秒的沉默，才艰难地输出第一行；又或者，当被询问近期发生的新闻时，尽管它的语气显得相当自信，呈现的信息却可能杂乱无章；更有甚者，当我们将一份冗长的合同提交给它时，AI在阅读至后半段时，前面记住的要点就可能开始“忘记”。至于AI的会员服务，月初使用得心应手，而到了月底却发现Token的消耗几乎与常规话费持平。这些经历让人忍不住怀疑：到底是模型本身太笨，还是背后还有更复杂的因素在影响它的表现？

需要注意的是，一条AI请求从发出到返回，并非只经历简单的一两步，而是需要经过诸多环节。这就好比点外卖，即使餐厅和外卖员都在全力以赴，配送的效率依然可能受到调度和路线规划等多重因素的制约。因此，随着AI逐渐融入到办公、研发等多种实际业务中，用户对其稳定性和随时可用性愈发关注，而这些因素显然也直接影响到其后续的使用与发展。

为了实现有效的AI调度，建立起一张高效的“物流网”就变得至关重要。这种问题在各行各业中普遍存在。随着AI的广泛应用，算力面临着诸如供应链稳定、数据合规及持续运营等多项挑战。如何实现资源的跨地域协同、如何确保模型在不同芯片之间的高效运转，以及在面对业务波动时如何迅速进行资源的扩容或缩减，都是考量AI能否顺利融入日常工作流的关键。 球盟会

“联通星罗”这个先进的算力调度平台正是围绕这一思路构建的。通过全域算力中心、区域算力节点和地方智能计算枢纽的三级布局，结合算网感知、异构编排与智能调度，该平台实现了区域集群、万卡集群及超万卡集群的统一管理，让原本分散的算力资源能够高效连通并灵活调用。例如，在提交某个模型训练任务后，如果系统检测到本地集群正在高峰期排队，而另一地区的算力资源丰富，那么在综合考虑芯片类型、网络延时及任务需求后，任务便可以被调度至更适合的节点。运算请求集中涌入时，系统会根据实时负载与缓存情况进行资源重新分配。用户只需关注到等待时间的减少，而其背后则是一场复杂的、持续进行的“算力调度”过程。

实现分散算力的高效调度，犹如建立起一个庞大的物流配送网络，才能将规模的优势转化为更加稳定和高效的AI服务。在这一背景下，具体的操作场景也显得尤为重要。例如，在内蒙古、贵州、长三角及粤港澳等约2000公里的区域内，分布着各异的国产算力芯片。过去，这些资源更像是几支独自训练的队伍，各自拥有不同的特性和习惯。如今，在统一调度的协作下，这些算力资源能够联手共同完成一个庞大的模型训练任务，“联通星罗”平台已实现四地三芯的跨域混合训练，跨域路由时延甚至缩减到亚毫秒级，算力的综合效能提升了300%。

可以想象这一过程犹如大型电影的制作：各个团队分别负责不同的环节，如拍摄、后期制作和特效处理。如果所有团队都挤在一个地方，面对任务高峰时必然导致排队和效率低下；而如果团队间无法共享素材，那换团队的过程也会变得繁琐。跨域混训需要解决的，正是如何在不同地区、使用不同芯片的算力协同工作的同时，保证数据、任务和计算过程之间的无缝衔接。 球盟会

这其中的难点在于，算力资源并不位于同一地点，且使用的芯片和运行环境也各不相同。网络状况、芯片架构、任务类型及集群负载都可能发生变化。在此之前，算力资源就仿佛是分散在各地的“孤岛”，如模型迁移至另一个地区，往往需要再次进行适配。而“联通星罗”的创新之处在于，它将这些异构算力纳入同一调度框架，依据任务需求、资源现状及网络条件，动态决定它们如何协同行动。毫无疑问，这一做法使得算力像一支跨地域的制作团队，可以在不同地点默契接力，共同完成复杂的任务。

在“联通星罗”平台中，这一调度效率来自两个相互配合的“调度员”：一位专门负责算力的调配，而另一位则负责模型请求的分配。第一位调度员将判断哪些任务适合在哪个集群运行，综合芯片类型、网络延时、资源负载及任务优先级，进行集群资源的池化与跨地域分配。这使得昇腾、沐曦、昆仑等不同架构的算力有机会被统一管理，用于多种场景中的训练、推理及混合部署。第二位调度员则关注词元，即在模型生成和文本处理过程中的基本单元。它的任务是判断请求该使用哪个模型并选择最佳路径，同时在根据负载、缓存及硬件状态进行动态调整时，确保用户无需关心自身请求所落在的机房或具体芯片，系统会尽量选择最合适的。

这样的双重调度最终实现了三方面的优化成果：一是算力能够跨地域协调，减少资源的闲置；二是不同芯片和模型之间的协作更加通畅，从而提升训练和推理的效率；最后，通过统一的网关，能够完美集成模型接入、流量调度、身份认证及安全管控，确保快速响应。这也意味着“六算协同”在用户端的目标可以实现：提供更高效的供给，利用算网一体化、算芯融合与算电协同，让分散的算力更容易连接并有效调度；构建完整的AI生产链路，利用算数共振、算模共生与训推服务，覆盖从数据处理到模型调用、训练与推理的完整过程；以及在交付层面，基于算安铸盾的核心理念，将安全机制贯穿算力基础、平台调度、模型服务与具体应用，确保AI从生产到使用全过程都具备相应的安全保障。 球盟会

对于我们这些日常用户来说，尽管背后的技术实现可能相当复杂，但最终的体验应该是简化的：我们希望有更稳定的响应、更高效的资源利用，以及更容易大规模使用的AI服务。这也是从“出售算力”转变为“交付稳定可用的AI”的必经之路。通过联通云提出的“Agent+Token+AI云”理念，这一切如同分层的物流网络，将连接仓储、运输与配送，带来全新的AI服务体验。