5月7日，2025聯(lián)想創(chuàng)新科技大會(huì)（Tech World）在上海世博中心舉行，本屆大會(huì)以“讓AI成為創(chuàng)新生產(chǎn)力”為主題，聚焦混合式AI，從終端到云端、從個(gè)人到企業(yè)，展示一系列創(chuàng)新技術(shù)和全新成果。在下午“智能云與智能體技術(shù)創(chuàng)新論壇”上，上海交通大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院陳全教授發(fā)表了題為《AI驅(qū)動(dòng)下的智能云架構(gòu)與系統(tǒng)設(shè)計(jì)》的演講，深入探討了AI技術(shù)與智能云架構(gòu)的融合以及與聯(lián)想智能云的合作。
在“智能云與智能體技術(shù)創(chuàng)新論壇”上，陳全教授指出，智能云并非單純的學(xué)術(shù)概念，而是涉及學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界的深度合作。他將智能云的特點(diǎn)歸納為“智能”和“云”兩個(gè)維度，強(qiáng)調(diào)為了實(shí)現(xiàn)智能云，需要學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的共同配合。學(xué)術(shù)界負(fù)責(zé)理論研究和技術(shù)預(yù)演，產(chǎn)業(yè)界則通過產(chǎn)學(xué)研合作將技術(shù)落地并提供反饋。陳全教授對“Cloud for AI”和“AI for Cloud”進(jìn)行了分享，前者強(qiáng)調(diào)云平臺對AI應(yīng)用的支持，后者則利用AI技術(shù)提升云平臺的智能化水平。
陳全教授進(jìn)一步指出，在Cloud for AI方面，隨著AI應(yīng)用的普及，云平臺的負(fù)載逐漸從傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用轉(zhuǎn)變?yōu)槎鄻踊腁I應(yīng)用。為了高效支持這些AI應(yīng)用，云平臺需要滿足一系列新的需求：
l異構(gòu)加速器管理：未來的AI負(fù)載將涉及多種計(jì)算模式，如稠密計(jì)算、動(dòng)態(tài)計(jì)算和稀疏計(jì)算等，這要求云平臺能夠有效管理各種異構(gòu)加速器(如GPU、NPU等)，實(shí)現(xiàn)資源的隔離與共享。
l資源池化與共享：云平臺需要通過軟件定義的資源池化結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)資源的快速重新配置，以適應(yīng)不斷演進(jìn)的智能計(jì)算負(fù)載，同時(shí)解決池化后性能受損的問題。
l并行機(jī)制優(yōu)化：針對AI的多種并行模式（數(shù)據(jù)并行、模型并行、流水線并行等），云平臺需根據(jù)硬件互聯(lián)拓?fù)溥x擇合適的并行方式，以提升整體性能。
l全局協(xié)同編排：在多個(gè)應(yīng)用同時(shí)運(yùn)行時(shí)，云平臺應(yīng)通過混合動(dòng)態(tài)的全局編排，提高平臺吞吐量，同時(shí)確保各應(yīng)用性能不受損。
而在AI for Cloud方面，AI技術(shù)不僅服務(wù)于云平臺上的應(yīng)用，還可以用于提升云平臺本身的智能化水平：
l細(xì)粒度資源管理：由于用戶往往難以準(zhǔn)確預(yù)估應(yīng)用所需的資源量，導(dǎo)致資源浪費(fèi)和性能波動(dòng)。通過AI技術(shù)，可以捕捉用戶資源需求的時(shí)空波動(dòng)，實(shí)現(xiàn)更加細(xì)粒度的資源管控。
l資源用量預(yù)測與自動(dòng)混合擴(kuò)展：利用時(shí)間序列分析和多種AI模型，自動(dòng)預(yù)測資源用量，選擇最佳模型進(jìn)行資源調(diào)度，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)混合擴(kuò)展，快速調(diào)整資源分配。
l效率提升與成本優(yōu)化：通過AI技術(shù)，顯著降低調(diào)度開銷，減少調(diào)度數(shù)量40%，改善服務(wù)質(zhì)量，降低典型應(yīng)用延遲30%以上，節(jié)省20%-60%的整體系統(tǒng)資源分配。（數(shù)據(jù)來源于實(shí)驗(yàn)室環(huán)境）
陳全教授還分享了上海交通大學(xué)與聯(lián)想智能云在智能云領(lǐng)域的合作成果，雙方通過產(chǎn)業(yè)界提供技術(shù)難題、學(xué)術(shù)界進(jìn)行理論研究和原型設(shè)計(jì)的方式，共同推動(dòng)智能云技術(shù)的發(fā)展。在“Cloud for AI”方面，雙方正在探索面向未來AI負(fù)載的云平臺形態(tài)，包括體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、加速器管理、并行機(jī)制優(yōu)化等；在“AI for Cloud”方面，雙方合作使用AI技術(shù)進(jìn)行超級細(xì)粒度的資源管理，提高資源使用效率。
陳全教授表示，“通過聯(lián)想智能云的平臺部署和持續(xù)反饋，團(tuán)隊(duì)能夠不斷改進(jìn)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)AI與智能云的深度融合，為產(chǎn)業(yè)升級提供新的動(dòng)力。”