算力调度
算力调度是把 GPU、CPU、NPU 等计算资源按任务需求、优先级、配额和运行状态进行分配与编排的能力，用于提升 AI 训练、推理和批处理任务的资源利用率。
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在 AI 场景中，算力调度不只是“把任务放到某台机器上”。它还要解决资源碎片、排队等待、任务抢占、显存不足、多团队配额、故障迁移和成本归因等问题。
本页聚合算力调度、GPU调度、异构算力、AI集群管理和资源利用率优化相关内容，适合正在建设 AI 训练平台、推理资源池或企业算力平台的团队阅读。
- 覆盖 GPU调度、异构算力、任务排队、资源池化、弹性伸缩和配额治理
- 帮助分析 AI 集群中的资源利用率、等待时间、任务成功率和成本归因问题
- 关联 AI基础设施、模型训练、模型推理 和 Kubernetes 调度能力
企业级算力调度不只是把任务分配到空闲 GPU 上，而是要在多团队、多任务类型和有限资源之间持续优化。成熟平台通常需要支持队列管理、优先级策略、资源配额、任务抢占、GPU 拓扑感知、弹性伸缩、失败重试、监控告警和成本归因。对企业来说，关键不是“能不能调度”，而是能否在训练、推理、批处理等不同负载之间保持资源利用率、任务成功率和业务优先级的平衡。
算力调度常见于大模型训练、批量推理、在线推理资源池、AutoML、数据处理任务和多团队共享 GPU 集群。训练任务更关注排队策略、长任务容错和拓扑亲和性；在线推理更关注弹性伸缩、低延迟和资源隔离；批处理任务则更关注吞吐、成本和空闲资源利用。不同用例对应的调度策略不同，不能只用一套简单的资源分配规则处理所有任务。
GPU调度是算力调度的重要组成部分，但算力调度的范围更大。GPU调度重点解决显卡分配、显存、拓扑、MIG/vGPU 和多卡通信效率问题；算力调度还要处理队列、优先级、团队配额、弹性策略、任务生命周期、成本归因和跨资源池治理。企业建设 AI 平台时，通常需要把 GPU 调度纳入更完整的算力调度体系中。
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了解更多关于算力调度的信息
算力调度主要解决什么问题？
算力调度主要解决 AI 集群里的资源利用率、任务交付效率和多团队资源治理问题。没有统一调度时，经常会出现 GPU 空闲但任务排队、训练任务长期占用高价值资源、推理服务高峰期扩不起来、不同团队之间资源边界不清晰等情况。
一个有效的算力调度体系通常会把队列、配额、优先级、抢占、拓扑感知和监控数据结合起来，让平台能够判断：哪些任务应该先运行，哪些任务可以等待，哪些资源可以回收，哪些业务需要更稳定的资源保障。
Kubernetes 自带调度器够用吗？
算力调度如何帮助降低成本？
算力调度降低成本的核心不是简单减少 GPU 采购，而是提升已有算力的有效使用率。很多企业的真实浪费并不来自“没有机器”，而是来自资源被低优先级任务长期占用、任务排队策略不合理、资源申请粒度过大、空闲 GPU 没有及时回收，以及成本无法归因到团队或业务。
通过任务排队、空闲回收、弹性伸缩、配额控制和成本归因，平台可以减少资源闲置和重复申请。对于已经在建设 AI基础设施 的团队，算力调度往往是比单纯扩容更优先的成本治理入口。
建设算力调度平台前要先看哪些指标？
建议先看四类指标，而不是直接从产品功能清单开始选型：
- 资源效率指标：GPU 利用率、显存利用率、资源碎片率、空闲资源占比；
- 任务交付指标：任务等待时间、运行成功率、失败重试次数、长任务中断率；
- 业务治理指标：团队配额使用情况、优先级执行效果、抢占影响范围；
- 推理稳定性指标：峰谷波动、扩缩容时间、延迟和吞吐变化。
这些指标能帮助判断问题到底是资源总量不足，还是调度策略、队列机制和平台治理不足。前者需要扩容，后者更适合通过算力调度和平台化治理解决。