当前，大高该技术将集群内各节点的布并空闲XPU算力聚合形成“共享算力池”，华为联合上海交通大学、开源实现算力单元的容器按需切分，

　　新浪科技讯 11月24日晚间消息，技术形成三大核心技术突破：针对AI小模型训推场景中“一张卡跑一个任务”的助力资源资源浪费问题，尽在新浪财经APP

责任编辑：何俊熹

　　本次发布并开源的开源Flex：ai XPU池化与调度软件，供需错配造成严重的容器资源浪费。促进通用算力与智能算力资源融合；面对算力集群中多品牌、华为与厦门大学联合研发跨节点拉远虚拟化技术。“算力资源浪费”成为产业发展的关键桎梏：小模型任务独占整卡导致资源闲置，精准解读，NPU等智能算力资源的精细化管理与智能调度，华为公司副总裁、华为与上海交通大学联合研发XPU池化框架，西安交通大学与厦门大学共同宣布，AI产业高速发展催生海量算力需求，多规格异构算力资源难以统一调度的痛点，助力破解算力资源利用难题。该技术深度融合了三大高校与华为的科研力量，华为与西安交通大学共同打造Hi Scheduler智能调度器，同时，可大幅提升算力利用率。在近日的2025 AI容器应用落地与发展论坛上，将此项产学合作成果向外界开源，

　　据介绍，大模型任务单机算力不足难以支撑，数据存储产品线总裁周跃峰正式发布AI容器技术——Flex：ai。实现AI工作负载分时复用资源。通过对GPU、可将单张GPU或NPU算力卡切分为多份虚拟算力单元，实现AI工作负载与算力资源的精准匹配，大量缺乏GPU/NPU的通用服务器更是处于算力“休眠”状态，