今天分享的是：顺丰科技：2025年EffectiveGPU技术白皮书
报告共计：24页
《EffectiveGPU技术白皮书》由顺丰科技团队撰写，聚焦于AI大模型时代异构算力管理问题，介绍了EffectiveGPU池化技术，旨在提升集群GPU等异构算力的利用率和管理效率。
1. 背景与挑战：随着大模型技术与AI应用的爆发，传统GPU资源分配模式暴露出利用率低、弹性不足、生态碎片化等问题，如计算资源空置、缺乏灵活切分机制、多平台适配成本高等，严重制约了企业AI应用的落地与发展。
2. 技术概述：EffectiveGPU项目致力于打造异构算力虚拟化平台，实现异构设备管理、设备共享与资源隔离、弹性资源超配、资源效率优化、无缝兼容适配、智能调度体系和精准设备调度等目标。该技术以GPU池化和虚拟化技术为核心，通过管理面整合调配资源，支持多种使用方式，满足多样化应用场景需求。
3. 技术架构与组件：其技术架构涵盖多个核心组件，egpu-core实现CUDA的显存和算力切分等功能；egpu-device-plugin统一管理异构设备资源；egpu-scheduler负责调度；egpu-webhook将申请的pod交由调度器管理；effective-gpu-webui提供可视化管理界面。
4. 关键创新点：一是实现多节点异构GPU的池化和调度，包括算力细粒度切分、资源绑定与调度等；二是抽象适配国产和海外GPU的统一调度接口，以插件形式实现资源复用；三是建立GPU的显存和算力切分保障机制，支持国产AI算力并解决诸多技术难点；四是通过显存超分和优先级保证多任务并行运行，优化资源分配与调度。
5. 部署与测试：提供云原生部署和基于Volcano调度器部署两种方式，并对使用整卡EGPU、算力和显存切分、配置任务优先级等功能进行了测试。
6. 应用场景：在大模型推理服务、测试服务集群、语音识别、适配国产算力的推理等场景均有出色表现，能提升资源利用率、降低成本、提高服务质量。
EffectiveGPU技术为云原生环境下的异构算力管理提供了全面解决方案，已在实际场景验证，未来将推动异构算力生态融合，助力数字经济发展。
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