华为开源突破性技术Flex:ai，AI算力效率直升30%，GPU、NPU一起用
机器之心报道
编辑：泽南
你是否曾为昂贵的算力资源白白浪费而心痛？现在，华为的开源技术正在彻底改变这一现状！
不论是你手中的英伟达GPU还是昇腾NPU，现在都可以打破硬件界限，「融为一池」，实现动态智能切分与调度——这就是华为最新开源的突破性技术带来的变革。
11月21日，在2025 AI容器应用落地与发展论坛上，华为正式发布了颠覆性的AI容器技术Flex:ai，并联合上海交通大学、西安交通大学与厦门大学共同宣布将这一产学合作成果全面开源，直面全球算力资源利用率低下的行业痛点。
华为公司副总裁、数据存储产品线总裁周跃峰博士在发布会上直击行业痛点：「当前AI产业爆发式增长催生海量算力需求，但全球算力资源利用率普遍低下，『算力资源浪费』已成为制约行业发展的关键瓶颈。」 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难以支撑，大量缺乏GPU/NPU的通用服务器更是处于算力「休眠」状态，这种供需错配造成了巨大的资源浪费。
本次开源的Flex:ai XPU池化与调度软件基于Kubernetes容器编排平台构建，通过对GPU、NPU等智能算力资源的精细化管理与智能调度，实现了AI工作负载与算力资源的精准匹配，有望大幅提升算力利用效率。
华为已将Flex:ai全面开源至「魔擎社区」，与此前开源的Nexent智能体框架、DataMate数据工程等工具共同构成了完整的ModelEngine开源生态，为AI开发者提供了一站式解决方案。
想象一下，你的算力资源可以像水一样自由流动、按需分配！Flex:ai融合了三所顶尖高校与华为的科研智慧，实现了三大突破性技术创新：
算力资源切分，一卡变多卡，服务多个AI工作负载
针对AI小模型训练推理场景中「一张卡跑一个任务」的严重资源浪费问题，华为与上海交通大学联合研发的XPU池化框架带来了革命性解决方案——可将单张GPU或NPU算力卡精细切分为多份虚拟算力单元，切分粒度精准至10%。
这意味着单张算力卡可同时承载多个AI工作负载，通过弹性灵活的资源隔离技术，实现算力单元的按需切分，真正做到了「用多少，切多少」。在实际应用中，这项技术可使整体算力平均利用率提升30%，大幅提升单卡服务能力。
跨节点算力资源聚合，充分利用空闲算力
你的通用服务器是否因缺乏智能计算单元而无法参与AI工作？华为与厦门大学联合研发的跨节点拉远虚拟化技术完美解决了这一难题。该技术能将集群内各节点的空闲XPU算力聚合形成「共享算力池」，既为高算力需求的AI任务提供充足资源支撑，又能让普通服务器通过高速网络调用远端GPU/NPU算力。
这意味着即使是没有配备昂贵AI芯片的通用服务器，也能通过高速网络将AI工作负载转发到远端「资源池」中的GPU/NPU算力卡中执行，极大促进了通用算力与智能算力资源的深度融合。
多级智能调度，实现AI工作负载与算力资源的精准匹配
面对异构算力资源统一调度的挑战，华为与西安交通大学共同打造的Hi Scheduler智能调度器展现了卓越的调度能力。这款智能调度器能够自动感知集群负载与资源状态，结合AI工作负载的优先级、算力需求等多维参数，对本地及远端的虚拟化GPU、NPU资源进行全局最优调度。
即使在负载频繁波动的复杂场景下，Hi Scheduler也能确保AI工作负载的平稳运行，实现AI工作负载分时复用资源，真正让每一份算力都「物尽其用」。
随着AI算力需求爆炸式增长，资源管理效率正成为新的竞技场。此前英伟达收购Run:ai已引发行业对算力利用效率的高度关注，而现在华为Flex:ai的开源被视为对这一挑战的强力回应。研究机构Gartner预测，到2027年，75%以上的AI工作负载将采用容器技术进行部署和运行，Flex:ai的发布正当其时。
华为公司副总裁周跃峰强调：「AI容器软件一定要和更多模型生态和多样性算力生态进行适配、对接以及调优。我们希望通过开源共建让AI真正走向平民化。」 目前，Flex:ai已在教育、医疗和金融等行业试点应用，为不同场景的算力优化提供了实证支持。
从「万卡互联」到「一卡多用」，Flex:ai正在重新定义AI算力的使用方式。这项技术的开源不仅是对现有算力资源的极大解放，更是对未来AI普及化的重要布局。现在就访问魔擎社区，加入这场算力革命，共同塑造AI高效利用的新范式！
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