阿里云基础设施如何应对大模型算力激增挑战？

弹性计算架构优化

阿里云通过软硬协同优化，构建弹性灵活的AI算力基础设施。其弹性计算服务支持动态内存分配和通信效率优化，使千亿参数模型的训练周期大幅缩短。例如，GPT-3级别模型训练周期可从传统方案的3个月压缩至30天。关键技术包括：

• 异构计算实例自动伸缩技术
• 容器化资源调度平台
• RDMA网络优化通信协议

异构计算资源调度

针对GPU资源利用率低的痛点，阿里云开发了虚拟化GPU分片技术，单张A100显卡可拆分为多个逻辑单元，实现算力资源精细化管理。该方案使推理成本降低40%，同时支持混合精度训练加速。核心能力包含：

1. GPU资源池化调度系统
2. 显存弹性分配算法
3. 跨节点负载均衡技术

分布式训练加速

通过自研的飞天AI加速引擎，阿里云实现千卡集群线性扩展效率超过92%。其核心技术突破包括：

• 梯度同步优化算法
• 拓扑感知通信框架
• 故障自愈训练系统

该方案在通义千问大模型训练中，成功将万卡集群的有效训练时间占比提升至95%以上。

模型推理效率提升

针对推理场景的实时性需求，阿里云推出智能批处理技术，通过动态合并请求与自适应量化，使QPS提升3倍的同时保持毫秒级响应。关键技术组件包括：

• 模型权重动态压缩
• 请求队列优先级调度
• 显存复用管理机制

该方案在电商推荐场景中实现推理成本降低65%。

可持续算力生态建设

阿里云通过液冷数据中心与智能功耗管理系统，将PUE值控制在1.1以下。同时建立算力交易市场，实现闲置GPU资源跨区域调度，整体资源利用率提升至85%。

阿里云通过架构创新、资源调度优化和生态协同，构建了覆盖训练、推理、能效管理的大模型全栈解决方案。其弹性计算服务已支持超过50个千亿参数模型的商业化落地，推动AI算力使用效率实现量级突破。