在人工智能浪潮席卷全球的今天，算力資源的有效利用已成為國家科技競爭力和企業創新能力的重要體現。國際數據公司(IDC)研究顯示，到2025年，全球生成的數據總量將達到175ZB，其中需要算力處理的數據比例大幅提升。然而，傳統算力資源管理方式已難以滿足AI時代的需求，硬件虛擬化程度不足、任務調度不夠智能、異構環境兼容性差等問題共同導致了資源利用率低下的困境。華為憑借其在ICT領域三十余年的技術積累，從軟件架構層面入手，開創性地提出了算力資源統一調度方案，為行業提供了破局之道。

技術發布背景

華為計劃于11月21日發布一項AI領域的突破性技術，該技術有望顯著提升算力資源利用效率，解決當前行業面臨的算力瓶頸問題。據了解，這項新技術可將GPU、NPU等算力硬件的利用率從行業平均水平的30%–40%提升至70%，極大釋放硬件潛能。這一提升幅度在業內前所未有，相當于用同樣的硬件投入獲得了近兩倍的計算能力。

統一調度機制

該突破主要基于軟件層面的創新，實現了對英偉達、昇騰及其他第三方算力資源的統一管理與調度，有效屏蔽底層硬件差異，為AI訓練與推理任務提供更高效、穩定的資源支持。該機制采用了分布式資源感知技術，能夠實時監控各計算節點的負載狀態，并通過智能算法實現任務的動態遷移和負載均衡。

生態建設進展

值得關注的是，在當前NVIDIA芯片供應緊張的背景下，中國云服務提供商正加速轉向國產替代方案，華為昇騰系列芯片因其性能與可用性成為優先選擇。其中，昇騰910C已逐漸成為市場首選。作為昇騰910B的升級版本，910C采用雙芯片封裝設計，目前已實現規模化量產，成為首款在人工智能領域大規模部署的國產芯片。這一進展標志著國產AI芯片在性能與可靠性方面達到了新的高度。

展望未來，華為這項突破性技術將重新定義算力資源的使用模式，推動整個產業從注重單點硬件性能向全面提升系統效率轉變。該技術的廣泛應用將顯著降低AI研發的門檻，使更多中小型企業能夠負擔得起大規模算力需求，從而促進人工智能技術的普惠發展。隨著數字經濟的深入發展，高效、智能、綠色的算力基礎設施將成為國家競爭力的重要體現，而軟件定義的資源調度技術必將在這一進程中發揮關鍵作用。

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