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1、中国移动通信有限公司研究院新型智算中心算力池化技术白皮书（2023）I新型智算中心算力池化技术新型智算中心算力池化技术白皮书白皮书（2023 年）（2023 年）中移智库中移智库中国移动通信有限公司研究院中国移动通信有限公司研究院2023 年 8 月2023 年 8 月中国移动通信有限公司研究院新型智算中心算力池化技术白皮书（2023）I前言前言当前，数字经济已成为国民经济高质量发展的新动能，随着人工智能在产业数字化进程中从“单点突破”迈向“泛在智能”，一个以数字化、网络化、智能化为特征的智慧社会正加速到来。智能算力作为人工智能的基石，是算力网络构建多要素融合新型信息基础设施的关键领域，已成为

2、数字经济高质量发展的核心引擎，智能算力基础设施建设也迎来了高潮。智算中心作为集约化建设的算力基础设施，它以 GPU、AI 芯片等智能算力为核心，提供软硬件全栈环境，主要承载模型训练、推理、多媒体渲染等业务，支撑千行百业数智化转型升级。然而传统智算中心的智算资源利用率较低，资源分布相对碎片化，不利于整体效能的提升，亟需一个可聚合各类型算力、实现敏捷化资源管理的平台，使能资源可以被极致利用，算力池化技术应运而生。为凝聚产业共识，进一步推动算力池化技术成熟，中国移动发布本白皮书，分析了智能算力发展的趋势及面临的挑战，系统性介绍了算力池化的定义与目标、总体架构、关键技术和当前业界的探索实践，并呼吁业界

3、紧密合作、加快构建算力池化统一的标准体系。本白皮书由中国移动通信有限公司研究院中国移动通信有限公司研究院主编，北京趋动科技有北京趋动科技有限公司、华为技术有限公司限公司、华为技术有限公司、中兴通讯股份有限公司中兴通讯股份有限公司、威睿信息技术威睿信息技术（中国）有限公司（中国）有限公司联合编撰，由中移智库中移智库发布。本白皮书的版权归中国移动所有，未经授权，任何单位或个人不得复制或拷贝本白皮书之部分或全部内容。中国移动通信有限公司研究院新型智算中心算力池化技术白皮书（2023）II目录目录前言.I目录.II1.算力池化技术背景.11.1传统智算中心存在资源效率问题.21.1.1 GPU资源利用

4、率不足30%.21.1.2资源碎片化导致分配率低.31.2池化技术是提高资源效率的关键.42.算力池化定义与目标.62.1算力池化的定义.62.2算力池化的目标.63.算力池化架构与关键技术.83.1算力池化平台技术架构.83.2算力池化技术能力层级.103.3算力池化关键技术.123.3.1软件定义的资源分配方式.123.3.2算力资源高质量管理技术.143.3.3泛在化碎片的池化整合技术.164.算力池化产业实践.194.1业界厂商池化技术实践.194.2中国移动池化技术实践.245.展望与倡议.26参考文献.27缩略语列表.28中国移动通信有限公司研究院新型智算中心算力池化技术白皮书（2

5、023）11.算力池化技术背景1.算力池化技术背景数字经济时代，随着智慧城市、智慧交通、智慧家庭等智能场景的逐步落地，人工智能正深刻地改变我们的生产、生活方式。同时随着 5G、边缘计算等支撑技术的持续发展，数智业务转型过程中所产生的数据量正在以更加难以计量的速度爆发，据 IDC 公布的数据时代 2025显示，从 2016 年到 2025 年全球总数据量将会增长 10 倍，达到 163ZB,其中非结构化数据占 70%以上，计算模式将变得更加复杂，对智能算力的需求也在不断提高，智能计算将成为主流的计算形态。随着智能计算广泛融合到生产、生活的各个方面,以 GPU、AI 芯片为主要算力资源的智算中心正

6、逐步取代通用数据中心成为算力发展的主流形态。在此背景下，各国政府已开始布局 AI 领域全栈能力，并出资引导智能算力基础设施建设；我国也已进入智能化时代，“十四五”期间，相关部委积极推动智算中心建设发展，旨在面向人工智能场景提供公共算力服务。同时，随着 ChatGPT 等基础通用大模型业务引爆了对 GPU 的市场需求，产业各方纷纷加入对基础大模型的训练和培育，导致“一芯难求”，GPU 价格也随之暴涨。以英伟达 A800 为例，据市场数据统计，近半年来的价格增幅高达 30%以上。如何在有限的资源供应内尽可能提高利用率，充分发挥算力效率的同时降低智算中心 TCO，目前已成为智算中心建设待解决的关键命