报告的核心观点 1. 大规模智算集群面临的主要挑战包括: - 智算业务与底层算力高耦合 [13] - 故障发现及性能调优无法依托单一指标 [13] - 百万器件管理复杂度高 [13] 根据目录分别总结 大规模智算集群的痛点问题 - 大集群不等于大算力,需要关注MTBF和MTTR指标 [12] - 如何最大程度发挥算力是一大挑战 [13] 运维及管理实战思路和方案 - 通过单机配置检查、健康检查等手段保证集群性能 [15][16][17][18] - 利用拓扑展示、核心指标解析等手段实现集群稳定性监控 [19][20] - 建立多维度性能基线,为优化提供依据 [21] 云骁智算平台及落地实践 - 云骁平台集"异构计算+高速存储+无损网络+算力加速+高效运营"五大能力于一体 [24][25] - 提供集群级运维能力,包括故障诊断、性能评测等 [23][26][27][28][29][30][31][32] - 支持国产化算力底座,如国产GPU、NPU等 [33][34] 智算平台未来展望 - 关注性能与稳定性、开箱即用、国产化等方面 [37] - 提供大模型训推最佳实践 [37]