今天分享的是：大模型专题：2025AI大模型跨域训练池化调度技术体系白皮书

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2025年《AI大模型跨域训练池化调度技术体系白皮书》（紫金山实验室等编写）聚焦AI大模型跨域训练痛点，提出针对性技术体系以破解我国高端智能算力“少、杂、散”困境。当前大模型发展中，通用大模型预训练需万卡级算力，而企业大模型后训练多需几十卡规模，更适合“算力网调度”模式，白皮书区别“专用算力拉远”（适配通用大模型）与“全局池化调度”（适配企业大模型，实现“异属、异构、异地”资源调度）两条技术路线，核心架构分业务层（接收训练任务并转化为标准描述）、管控层（通过协同调度实现跨域资源管理）、资源层（整合异构计算资源），依托“广域确定性网络+智算资源并网+算网协同调度”三位一体架构，实现“异属合训、异构混训、异地同训”。关键技术上，异构混训通过模型分层拆解、自适应配置适配不同GPU；异地同训借助计算通信重叠、算网协同调度、RDMA加速网关等优化跨域效率；异属合训通过多队列协作、联合抢占、RDMA网络虚拟化打破资源壁垒。试验验证显示，2000公里广域网环境下跨域训练效率达88.75%，启用计算通信重叠后效率提升至94.26%，异构芯片混合训练效率达95.47%，广域确定性网络可抵御干扰流影响。未来将以“全国一台计算机”为目标，推进算力泛在化（整合全域资源实现按需取用）、效率本地化（优化调度与通信保持近本地效率）、生态开放化（支持多主体接入构建共赢生态），构建开放算力生态。

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