行业背景与核心问题 - AI产业高速发展催生海量算力需求，但全球算力资源利用率偏低问题日益凸显 [1] - 算力资源浪费成为产业发展关键桎梏，具体表现为小模型任务独占整卡导致资源闲置，大模型任务单机算力不足，大量缺乏GPU/NPU的通用服务器处于算力休眠状态 [1] 技术发布与合作 - 华为公司副总裁周跃峰在2025 AI容器应用落地与发展论坛上正式发布AI容器技术Flex：ai [1] - 华为联合上海交通大学、西安交通大学与厦门大学共同宣布将此项产学合作成果向外界开源 [1] 技术方案与核心突破 - 发布的Flex：ai XPU池化与调度软件基于Kubernetes容器编排平台构建，旨在通过对GPU、NPU等智能算力资源的精细化管理与智能调度，实现AI工作负载与算力资源的精准匹配 [1] - 华为与上海交通大学联合研发XPU池化框架，可将单张GPU或NPU算力卡切分为多份虚拟算力单元，使小模型训推场景下的整体算力平均利用率提升30% [2] - 华为与厦门大学联合研发跨节点拉远虚拟化技术，将集群内各节点的空闲XPU算力聚合形成共享算力池，促进通用算力与智能算力资源融合 [2] - 华为与西安交通大学共同打造Hi Scheduler智能调度器，实现AI工作负载分时复用资源，保障在负载频繁波动场景下AI工作负载的平稳运行 [2]