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智能算力调度平台市场在过去一年中增长了 300%，这反映了 AI 算力资源管理的巨大需求。

随着 AI 集群规模的不断扩大，如何高效调度和利用每一块 GPU 成为了关键挑战。智能算力调度平台能够根据任务优先级、数据位置和 GPU 负载情况，实时优化训练任务的分配。

在跨集群互联方面，光互联技术成为关键基础设施。通过高速光模块连接多个数据中心，调度平台可以将分布在多个地理位置的 GPU 资源抽象为一台『超级计算机』。

这一领域被称为『GPU 版的 Uber』——让每一块闲置的 GPU 都能被充分利用。

🔗 原文链接：LightCounting

🤔 小乌的深度思考

算力调度的本质是『GPU版Uber』。