每經(jīng)編輯｜張錦河    

11月21日下午，華為在上海舉辦“2025 AI容器應(yīng)用落地與發(fā)展論壇”，會(huì)上正式發(fā)布并開源了創(chuàng)新AI容器技術(shù)Flex:ai。

據(jù)媒體報(bào)道，目前，行業(yè)內(nèi)算力資源的平均利用率僅為30%至40%，據(jù)華為介紹，F(xiàn)lex:ai通過算力切分技術(shù)，將單張GPU（圖形處理器）/NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器）算力卡切分為多份虛擬算力單元，切分粒度精準(zhǔn)至10%。此技術(shù)實(shí)現(xiàn)了單卡同時(shí)承載多個(gè)AI工作負(fù)載，在無法充分利用整卡算力的AI工作負(fù)載場景下，算力資源平均利用率可提升30%。

與英偉達(dá)旗下Run:ai只能綁定英偉達(dá)算力卡不同，華為AI容器技術(shù)Flex:ai通過軟件創(chuàng)新，可實(shí)現(xiàn)對英偉達(dá)、昇騰及其他第三方算力資源的統(tǒng)一管理和高效利用，有效屏蔽不同算力硬件之間的差異，為AI訓(xùn)練推理提供更高效的資源支持。

圖片來源：視覺中國-VCG211478193393

為什么推出Flex:ai？華為方面認(rèn)為，在大模型時(shí)代，容器技術(shù)與AI是天然搭檔。

容器技術(shù)作為一種輕量級虛擬化技術(shù)，可以將模型代碼、運(yùn)行環(huán)境等打包成一個(gè)獨(dú)立且輕量級的鏡像，實(shí)現(xiàn)跨平臺無縫遷移，解決模型部署存在環(huán)境配置不一致的痛點(diǎn)。

同時(shí)，容器技術(shù)可以按需掛載GPU（圖形處理器）、NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器）的算力資源，并且按需分配和回收資源，提升集群整體的資源利用率。

第三方機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)顯示，目前AI負(fù)載大多已容器化部署和運(yùn)行，預(yù)計(jì)到2027年，75%以上的AI工作負(fù)載將采用容器技術(shù)進(jìn)行部署和運(yùn)行。

此外，傳統(tǒng)容器技術(shù)已經(jīng)無法完全滿足AI工作的負(fù)載需求，AI時(shí)代需要AI容器技術(shù)。

Flex:ai可以大幅提升算力資源的利用率，主要是通過對GPU、NPU等智能算力資源的精細(xì)化管理與智能調(diào)度，實(shí)現(xiàn)對AI工作負(fù)載與算力資源的“精準(zhǔn)匹配”。

具體來看，Flex:ai的關(guān)鍵能力分別是算力資源切分、多級智能調(diào)度、跨節(jié)點(diǎn)算力資源聚合。

以算力資源切分為例，Flex:ai可以將單張GPU/NPU算力卡，切分為多份虛擬算力單元，切分粒度精準(zhǔn)至10%，實(shí)現(xiàn)單卡同時(shí)承載多個(gè)AI工作負(fù)載的效果。

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