如何高效管理智算集群：运维及管理实战思路和方案

本篇文章的部分核心观点、图表及数据，出自极客传媒于2024年10月9日发布的报告《宏观策略-大规模智算集群的管理与性能调优实践》，如需获得原文，请前往文末下载。

随着人工智能技术的快速发展，大规模智算集群成为了AI领域的核心基础设施。这些集群不仅支撑着复杂的数据分析和机器学习任务，还推动着科学研究和商业创新。然而，智算集群的运维和管理面临着巨大的挑战，包括硬件故障、性能调优、资源调度等问题。有效的运维及管理不仅能够提高集群的稳定性和性能，还能降低运营成本，加速AI项目的实施。因此，探索和实践有效的运维及管理方案成为了行业的重要课题。

关键词：大规模智算集群、运维管理、性能调优、故障恢复、国产化、云骁智算平台

一、构建全面的集群性能监控体系

在大规模智算集群的运维及管理中，构建一个全面的集群性能监控体系是至关重要的。这不仅涉及到对单个硬件组件的性能监控，还包括对整个集群性能的综合评估。通过实时监控，运维团队可以快速发现并响应性能瓶颈和硬件故障，从而减少系统的停机时间。

例如，天翼云在其智算集群中实施了多维度性能基线，通过历史数据对比，可以快速识别出性能异常。这种基线监控不仅包括了通讯基线、模型训练基线，还包括了RDMA网络吞吐基线等。通过这些基线，运维团队能够对加速卡算力、网络性能等关键指标进行实时监控，确保集群的高效运行。

云骁智算平台提供了集群一体化开通和管理的能力，通过细粒度的多租策略和立体化的综合测速，实现了对集群性能的全面监控。这种监控体系不仅提高了集群的稳定性，还为性能调优提供了数据支持。

二、实现软硬件故障的快速响应和恢复

在智算集群的运维管理中，软硬件故障的快速响应和恢复是保障集群稳定性的关键。这要求运维团队不仅要具备快速定位问题的能力，还要能够迅速采取措施进行修复。

天翼云在其智算集群中实施了软硬件故障全面分析诊断的策略。通过核心指标全覆盖和多维度综合测试，运维团队能够迅速识别出故障源，并进行针对性的修复。例如，通过ECCR、HCCSE等工具，运维团队可以对NPU、GPU等硬件进行健康检查，及时发现并解决硬件问题。

云骁智算平台还提供了多维度健康检查的能力，包括加速卡健康检查、容器空间容量检查等，确保了软硬件环境的一致性和稳定性。这种快速响应和恢复机制，大大提升了集群的MTBF（平均任务稳定运行时间）和降低了MTTR（平均故障恢复时间），从而提高了集群的整体性能和可靠性。

三、推动智算集群的国产化进程

随着全球科技竞争的加剧，智算集群的国产化成为了行业发展的重要方向。国产化不仅能够减少对外部技术的依赖，还能够提升国内产业的自主创新能力。

天翼云在智算集群的国产化方面取得了显著成果。通过全栈自研，天翼云构建了全国产化AI基础设施底座，包括自研的TeleCloudOS、基于国产GPU的智算训练和推理服务能力，以及自研的RDMA网络和存储技术。这些技术的成功应用，不仅提升了智算集群的性能，还为国内智算产业的发展提供了强有力的支持。

云骁智算平台在国产化方面也发挥了重要作用。通过集成异构计算、高速存储、无损网络等能力，云骁智算平台为大模型训练和推理提供了高性能的算力底座。同时，通过性能深度优化，云骁智算平台在SPECCIOU性测试中多项指标测评分数全球领先，展现了国产智算集群的强大竞争力。

总结

智算集群的运维及管理是一个复杂而系统的工作，涉及到性能监控、故障响应、国产化等多个方面。通过构建全面的监控体系、实现软硬件故障的快速响应和恢复，以及推动智算集群的国产化进程，可以有效提升智算集群的稳定性和性能，为AI技术的发展提供强有力的支持。随着技术的不断进步和创新，智算集群的运维及管理也将不断优化，为行业带来更多的可能性。