论坛与核心技术发布 - 公司将于下周举办2025 AI容器应用落地与发展论坛，并发布AI领域突破性技术成果 [1] - 新技术旨在解决算力资源利用效率难题，可将GPU、NPU等算力资源利用率从行业平均30%-40%大幅提升至70% [1] - 该技术延续“以软件补硬件”的创新思路，显著释放算力硬件潜能 [1] 技术对标与战略定位 - 新技术将对标英伟达2024年底收购的以色列公司Run:ai的核心技术 [1] - 目标是通过软件创新，实现英伟达、昇腾以及其他三方算力的统一资源管理与利用，“屏蔽”算力硬件差异 [1] - 英伟达以7亿美元（约合人民币51亿元）收购Run:ai，其核心产品是基于kubernetes的软件平台，用于优化GPU资源利用率 [1] 公司整体技术战略 - 在先进制程受限背景下，公司积极通过软件创新，以“以系统补单点”、“以软件补硬件”的策略弥补芯片方面的不足 [2] - 公司第六届“十大发明”排名第一的Scale-up超大规模超节点算力平台，是利用系统架构和互联技术弥补单芯性能短板的技术之一 [2] - 该平台将异构资源通过高速互联总线形成全对等互联架构，实现共享内存池，使数百、数千个AI处理器像一台计算机一样工作 [2]

华为AI技术发布 - 公司将于11月21日发布AI领域突破性技术，旨在解决算力资源利用效率难题 [2] - 该技术通过软件创新实现GPU、NPU等算力资源利用率从行业平均的30%至40%提升至70% [2] - 技术可实现英伟达、昇腾及其他三方算力的统一资源管理与利用，屏蔽硬件差异，为AI训练推理提供高效支撑 [2] 技术路线与行业对比 - 华为即将发布的技术与以色列AI初创公司Run:ai的核心技术路线有共同性 [2] - Run:ai公司专注于GPU调度技术，致力于打造能将AI模型拆分并行运行的平台 [2] - Run:ai的核心产品是基于Kubernetes的软件平台，通过动态调度、池化、分片技术优化GPU资源利用率 [3] 行业应用与需求 - 管理生成式AI、推荐系统、搜索引擎等工作负载需要复杂的调度来优化系统和底层硬件性能 [3] - Run:ai的技术旨在让深度学习训练与推理任务在企业级环境中高效运行 [3] - 以色列Run:ai公司于2024年底被英伟达以7亿美元资金收购 [2]

核心观点 - 华为计划于11月21日发布一项AI领域的突破性技术，该技术旨在通过软件创新大幅提升算力资源利用率 [1] 技术细节与性能提升 - 该技术可将GPU、NPU等算力资源的利用率从行业平均的30%至40%显著提升至70% [1] - 技术核心是通过软件创新实现对英伟达、昇腾及其他第三方算力的统一资源管理与利用，屏蔽硬件差异 [1] - 技术路线与以色列AI初创公司Run:ai有共同性，后者于2024年底被英伟达以7亿美元收购 [1] 相关公司技术背景 - Run:ai公司自2018年成立以来专注于GPU调度技术，致力于打造能将AI模型拆分并行运行的平台 [3] - Run:ai的核心产品是基于Kubernetes构建的软件平台，通过动态调度、池化、分片等技术优化GPU资源利用率 [3] - 该平台旨在管理生成式AI、推荐系统、搜索引擎等复杂工作负载，优化系统和底层硬件性能 [3]