“训练一个大模型要花上千万美元算力成本”“GPU服务器报价翻倍仍一机难求”“集群里一半GPU在空转却没法调度”——这是当下AI行业最真实的算力焦虑。
就在行业为算力瓶颈发愁时，三大技术方向接连抛出重磅方案：华为刚发布的Flex:ai AI容器软件，以10%精度的算力切分打破资源壁垒，NPU/GPU资源利用率提升30%；北京大学与阿里巴巴团队联合提出的Aegaeon多模型服务系统，实现82%的GPU资源节约；而以NVIDIA DGX为代表的超节点技术，则用硬件聚合打造出大模型训练的“性能航母”。
一边是超节点“硬件堆性能”的向右之路，一边是虚拟化“软件切资源”的向左探索，而华为Flex:ai与阿里Aegaeon则在中间走出了融合创新路径——它们不仅重构了AI算力的使用逻辑，更给企业降本增效提供了全新可能。本文将深度拆解这三大技术，看清“虚拟化向左，超节点向右”下的算力管理最优解。
在正式开始本文之前，先简要介绍一下GPU虚拟化和超节点两大核心技术：
GPU虚拟化：通过虚拟化技术实现多个虚拟机共享物理GPU资源的处理器运算技术，英伟达MIG方案可以将一个GPU最多切分成7个单独的GPU，这样就可以让7个人同时使用一张GPU卡的资源；AMD SRIOV可以将一个GPU最多切分成8个独立的GPU
超节点：通过高速互联技术整合多块算力芯片（如GPU或NPU）形成的规模化计算单元，核心目的是解决AI大模型训练中的算力协同与效率问题。纵向扩展scale-up最大限度地提高集群内通信带宽，并最大限度地减少密集计算资源（例如 GPU）之间的延迟，横向扩展scale-out使数据中心基础设施内实现更远距离的通信
一、Flex:ai、Aegaeon和超节点的核心突破
无论是超节点的硬件聚合、Flex:ai的算力池化，还是Aegaeon的精细调度，本质都是解决“GPU资源利用率低下”这一问题，但三者的技术路径却呈现“向右、融合、向左细化”的鲜明差异。
1. 华为Flex:ai：跨架构的“算力池化引擎”
Flex:ai并非简单的NPU/GPU管理工具，而是基于Kubernetes构建的“XPU算力调度操作系统”，其核心突破在于“算力切分+全局池化”的双重能力，彻底打破了硬件与节点的边界。
Flex:ai两大核心技术
1. 精细算力切分：将单张GPU/NPU以10%为精度切分为虚拟算力单元，单卡可同时承载多个AI工作负载，且算力比例可动态调整，解决“一张卡只能跑一个模型”的浪费问题。
2. 全局算力聚合：将集群内所有节点的空闲XPU算力汇总成“共享算力池”，实现跨节点、跨架构的全局调度，让零散的空闲算力得以高效利用。
更值得关注的是其差异化优势：一是全架构兼容，既能调度英伟达GPU，也能适配昇腾NPU及第三方芯片，打破了硬件厂商的生态垄断；二是开源策略，发布即同步开源至魔擎社区（https://gitcode.com/ModelEngine），大幅降低企业迁移成本，这些特性让Flex:ai在混合算力环境中极具竞争力。
2. 阿里Aegaeon：token级的“模型调度神器”
Aegaeon的核心价值体现在其发表的技术论文中——通过“token粒度的动态调度”，实现多模型共享GPU资源的极致效率。其背后是对AI模型服务流程的颠覆性重构。
传统多模型服务中，GPU资源要么被单个模型独占，要么在模型切换时产生巨大性能损耗。而Aegaeon创造性地将调度粒度从“模型级”下沉到“token级”（token是AI处理文本的基本单位），就像快递分拣系统从“按批次分拣”升级为“按单个包裹实时调度”。
Aegaeon 通过 “token 粒度调度、阶段化计算、缓存复用、弹性扩缩容” 的分层设计，解决多模型服务的资源浪费问题，最终实现 GPU 资源的极致池化（论文：https://doi.org/10.1145/3731569.3764815）
Aegaeon论文核心数据与机制
• 关键成果：10个模型所需GPU数量从1192个锐减至213个，资源节约率高达82%，这一数据远超行业平均水平。
• 核心机制：以每个token为调度单元，实时分配GPU计算资源；内置模型自动扩缩容模块，根据请求流量动态调整资源占比，在保证服务质量的同时避免资源浪费。
• 性能优化：通过预加载模型参数、优化显存调度等技术，将模型切换开销降低97%，解决了精细调度带来的性能损耗问题。
3. 超节点：硬件密集型的“算力巨兽”
若说虚拟化是“软件切分”的左向探索，超节点（SuperPod）则是“硬件聚合”的典型右向实践。它代表了算力管理中“重硬件、强互联”的技术路线，技术核心在于“高密度集成+低延迟互联”：硬件层面采用定制化服务器（如NVIDIA DGX GB200），单节点集成多张高性能GPU并实现GPU直连；网络层面搭载InfiniBand等高速互联技术，将节点内及节点间的通信延迟降至微秒级，确保大规模并行计算时的数据高效流转。
NVIDIA DGX GB200 NVL72 机架系统
这种架构决定了超节点天然为大模型而生——当训练千亿参数级模型时，成百上千张GPU需协同工作，超节点的硬件优化能最大化发挥算力集群的聚合性能。以业界主流的NVIDIA DGX SuperPOD为例，其技术细节可分为三层：
超节点三层技术架构
• 硬件层：采用定制化服务器节点，单节点集成8张A100/H100 GPU，通过NVLink技术实现节点内GPU间200GB/s的高速直连，避免单节点内数据传输瓶颈；集群级采用高密度机架设计，每4个节点组成一个“计算单元”，提升空间利用率与散热效率。
• 网络层：搭载InfiniBand HDR200高速互联网络，节点间带宽达200GB/s，延迟低至1.2微秒，是普通以太网的10倍以上；通过网络拓扑优化，实现“任意两节点通信延迟一致”，确保大规模并行计算时的负载均衡。
• 软件层：配套NVIDIA AI Enterprise套件，内置Model Parallelism（模型并行）与Data Parallelism（数据并行）优化工具，可自动将大模型参数拆分至不同GPU，将训练数据分片分发，最大化利用集群算力。
采用72x1 NVLink拓扑，该拓扑包含72个GPU，分布在单一NVLink域中。DGX GB200机架系统中有18个计算节点（又称托盘）。每个计算托盘包含两颗GB200超级芯片，每颗超级芯片配备两块B200 GPU和一颗Grace CPU。计算托盘集成了四个ConnectX-7（CX-7）网卡，支持跨机架计算网络的InfiniBand NDR（400Gbps）连接，以及两个BlueFiled-3（BF3）网卡
超节点的性能优势在实际场景中极为显著：OpenAI训练GPT-3时，采用类似超节点架构的集群，将训练周期从“数年”压缩至“数月”；国内某大厂基于DGX SuperPOD构建的超节点集群，训练千亿参数大模型的效率比普通GPU集群提升45%。但极致性能背后是高昂成本——一套512张A100 GPU的DGX SuperPOD，采购成本超过2亿元，且每年运维费用占采购成本的15%-20%。
但超节点的“向右”特性也带来明显局限：一是“刚性资源分配”，超节点集群通常按“整集群/整节点”维度分配资源，即使仅训练一个中小模型，也需占用至少一个节点（8张GPU），资源浪费严重；二是“生态封闭”，DGX SuperPOD仅支持NVIDIA GPU，无法兼容昇腾等国产芯片，企业若更换硬件体系需重构整个超节点集群；三是“扩展受限”，超节点的网络拓扑与硬件配置在部署时已固定，后续扩容需按固定规格添加节点，无法灵活适配算力需求的小幅增长。
多维度对比三大技术的场景适配边界
结合GPU虚拟化技术，从“技术路线、成本、效率”等核心维度，清晰划分超节点、Flex:ai、Aegaeon的适用场景，明确“向左/向右/融合”的选择逻辑。
“虚拟化向左”——以软件/硬件切分追求资源灵活复用；“超节点向右”——以硬件聚合打造性能巅峰。而华为Flex:ai与阿里Aegaeon则在两条极端路线之间，走出了创新融合之路。除了Flex:ai和Aegaeon，GPU虚拟化、超节点（SuperPod）也是当前主流的算力管理方案，从7个核心维度进行对比，看清不同技术的适用边界。
三大技术的差异化价值与组合逻辑
企业选择算力管理方案，本质是对“性能需求、成本预算、场景复杂度”的综合权衡。超节点、Flex:ai、Aegaeon并非竞争关系，而是覆盖“训练-推理-混合负载”全场景的互补方案。我们从技术路径与商业适配两个层面，拆解其差异化价值及组合使用逻辑。
1. 技术路径：向右堆性能、向左做精细、中间求均衡
超节点的“向右之路”是硬件驱动的极致性能路线——通过专用服务器、高速互联网络构建技术壁垒，核心目标是解决千亿级参数模型的并行计算瓶颈。这种路径的优势是性能损耗＜5%，但代价是生态封闭、成本高昂，无法适配灵活的多负载场景。
Aegaeon的“向左细化”是软件驱动的效率路线——在虚拟化“切分资源”的基础上，将调度粒度从“卡级”下沉至“token级”，聚焦多模型推理场景的资源优化。其优势是多模型服务效率极高，但泛化性弱，无法支撑大模型训练。
Flex:ai的“中间均衡”则是融合路线——吸收超节点“算力聚合”的理念，用软件实现跨节点资源池化；借鉴虚拟化“灵活切分”的思路，以10%精度适配多负载；同时兼容多架构硬件，既避免了超节点的封闭与高昂成本，又解决了Aegaeon的泛化性问题，成为覆盖多数场景的“万能适配者”。
2. 商业适配：巨头专属、精准赋能、普惠大众
超节点是“巨头专属”方案：仅适合谷歌、Meta及国内大厂等资金雄厚的企业，其核心价值是通过缩短大模型训练周期抢占市场先机，2亿元的采购成本对这类企业而言是“战略投资”。
Aegaeon是“精准赋能”方案：聚焦云服务商AI API平台、企业多模型部署等场景，以阿里云为例，10个常用模型通过Aegaeon可减少近900张GPU投入，一年运维成本节约近亿元，是“场景内的效率冠军”。
Flex:ai是“普惠大众”方案：开源策略降低中小企业使用门槛，跨架构特性支持复用现有硬件，某制造企业通过Flex:ai将GPU集群利用率从35%提升至82%，硬件采购成本直接节省600万元，适配从互联网大厂到传统企业的多数需求。
向左还是向右？答案在“需求”里
超节点的“向右”是大模型训练的“性能基石”，Aegaeon的“向左细化”是多模型推理的“效率利器”，Flex:ai的“中间均衡”则是混合负载的“万能适配者”。对企业而言，最优策略是“组合拳”：用超节点支撑核心大模型训练，用Aegaeon优化多模型推理服务，用Flex:ai构建全局算力池统筹所有负载，通过技术融合实现“性能不打折、资源不浪费”。
随着AI技术的快速发展，算力将成为像水电一样的基础资源。而Flex:ai与Aegaeon的探索，正在让“算力即服务”的愿景成为现实——企业无需再为算力焦虑，只需聚焦自身AI业务创新，剩下的交给算力管理工具即可。这，或许就是算力革命的终极意义。
参考资料（加微信好友，或后台私信获取）
英伟达超节点：NVIDIA DGX SuperPOD: Next Generation Scalable Infrastructure for AI Leadership.pdf
阿里池化：Aegaeon: Effective GPU Pooling for Concurrent LLM Serving on the Market.pdf
英伟达MIG：NVIDIA Multi-Instance GPU User Guide.pdf
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