一、智能算力资源动态调度
天翼云通过SDN技术实现网络资源的智能编排，结合深度学习的流量预测模型，可在毫秒级响应中完成算力资源的动态分配。其分布式存储架构与智能路由算法协同工作，支持跨地域节点的负载均衡，减少远距离数据传输延迟。
关键技术实现包含：
- 基于时间序列的流量预测算法
- 多层级数据中心协同调度机制
- 智能QoS保障策略
二、异构计算架构创新
通过构建CPU+GPU+NPU的异构计算集群，天翼云实现不同类型计算任务的精准调度。其中「息壤」智算平台已完成与国产大模型的深度适配，支持国产算力全栈闭环，提供AI训练推理加速服务。
- GPU集群支持并行计算加速
- 专用AI芯片优化模型推理
- 容器化部署实现资源隔离
三、弹性伸缩与负载均衡
采用分布式计算框架实现算力资源的弹性扩展，支持业务系统根据实时负载自动调整计算节点规模。智能负载均衡器通过加权轮询算法，将任务动态分配到最优节点，单集群可支撑百万级并发请求。
- 实时监控资源利用率指标
- 自动触发扩容/缩容操作
- 冷热数据分层存储优化
四、AI驱动的预测性优化
通过机器学习算法分析历史业务数据，构建算力需求预测模型。该系统可提前3小时预判资源需求波动，实现计算资源的预分配和预热，将突发业务的响应速度提升40%以上。
- 时序预测模型准确率＞92%
- 异常检测自动告警机制
- 能效比动态优化算法
天翼云通过智能调度算法、异构计算架构、弹性扩展机制与AI预测模型的深度融合，构建起端到端的智能算力优化体系。该方案已在视频渲染、AI训练等场景实现50%以上的资源利用率提升，为企业数字化转型提供强大算力支撑。
