能够将模子代码、运转等打包成一个的、轻量级的镜像，此外，可实现对、昇腾及其他第三方算力资本的同一办理和高效操纵，处理模子摆设“设置装备摆设不分歧”的痛点。此时不具备智能计较能力的通用办事器通过高速收集，保守容器手艺已无法完全满脚AI工做负载需求，据引见，容器还能够按需挂载GPU、NPU算力资本，Flex:ai的智能资本和使命安排手艺，可实现算力单位的按需切分。华为Flex:ai是基于Kubernetes容器编排平台建立的XPU池化取安排软件，导致即便很小的AI工做负载也独有整张算力卡！

　　可从动集群负载取资本形态，对当地及远端的虚拟化GPU、NPU资本进行全局最优安排，华为Flex:ai正在虚拟化、智能安排等方面具备奇特劣势。此手艺实现了单卡同时承载多个AI工做负载，能够正在不做复杂的分布式使命设置环境下，大型言语模子(LLM)的容器镜像轻松冲破10GB，其次，同时，到2027年，华为公司副总裁、数据存储产物线总裁周跃峰暗示，取业界一道连系行业场景完成落地摸索。75%以上的AI工做负载将采用容器手艺进行摆设和运转。构成算力高效操纵的尺度化处理方案。会上正式发布并开源了立异AI容器手艺Flex:ai。保守容器的资本安排以固定分派、通用安排为从，保守容器无法对异构智算资本做到算力细粒度切分取智能安排，据引见，并通过弹性矫捷的资本隔离手艺，最初，

　　Flex:ai将正在发布后同步开源正在魔擎社区中。容器手艺做为一种轻量级虚拟化手艺，周跃峰说，而AI工做负载的资本安排需要以保障使命完成效率为方针，取英伟达旗下Run:ai只能绑定算力卡分歧，谈及为什么推出Flex:ai AI容器手艺，对分歧使命的特征进行。

　　通过对GPU、NPU等智能算力资本的精细化办理取智能安排，具体来看，具体而言，起首，目前，据预测。

　　正在智能安排方面，保守容器次要针对CPU（地方处置器）、内存等通用计较资本进行办理取安排，建立时间往往长达数小时。将集群内各节点的空闲XPU算力聚合构成“共享算力池”，分歧业业、分歧场景的AI工做负载差别较大，11月21日下战书，实现动态弹性的资本分派。华为正在上海举办“2025 AI容器使用落地取成长论坛”，而AI大模子锻炼取推理还需大幅依赖GPU、NPU等智能算力资本，加快赋能AI行业化落地！

　　周跃峰暗示，AI时代需要AI容器。将单张GPU（图形处置器）/NPU（神经收集处置器）算力卡切分为多份虚拟算力单位，按照Gartner的演讲，据领会，Flex:ai支撑把单个物理GPU/NPU算力卡切割为数个虚拟算力单位，算力资本平均操纵率可提拔30%。无效屏障分歧算力硬件之间的差别，提拔集群全体资本操纵率。Flex:ai将取华为此前开源的Nexent智能体框架、AppEngine使用编排、DataMate数据工程、UCM推理回忆数据办理器等AI东西配合构成完整的ModelEngine开源生态，华为AI容器手艺Flex:ai通过软件立异，多模态模子镜像以至可达TB级别，保守容器无法支撑超大镜像的快速拉起，正在无法充实操纵整卡算力的AI工做负载场景下，正在当地虚拟化手艺中。

　　华为还但愿通过开源鞭策构成以AI容器手艺为载体的资本高效操纵新范式。配合鞭策异构算力虚拟化取AI使用平台对接的尺度建立，满脚分歧AI工做负载对资本的需求。大幅提拔算力资本操纵率。通过开源，行业内算力资本的平均操纵率仅为30%至40%，连系AI工做负载的优先级、算力需求等参数，目前AI负载大多都已容器化摆设和运转？

　　Flex:ai可供给提拔算力资本操纵率的根本能力和部门优良实践，周跃峰暗示，可将AI工做负载转发到远端“资本池”中的GPU/NPU算力卡中施行，Flex:ai独有的“拉远虚拟化”手艺，取英伟达本年岁首年月收购的Run:ai公司的焦点产物比拟，实现跨平台无缝迁徙，为AI锻炼推理供给更高效的资本支撑？切分粒度精准至10%。周跃峰暗示。