一、训推割裂带来的资源流转困境
大模型全生命周期分为训练与推理两个阶段，两者对算力的需求特征截然不同。训练阶段以大规模并行计算为主，单次任务持续数小时至数天，GPU利用率追求最大化；推理阶段以低时延响应为主，请求密集且波动大，需要弹性扩缩容。当训练与推理分别管理时，两组算力资源之间无法流转——训练集群在模型迭代间隙空闲时无法借给推理服务，推理集群在夜间低谷时也无法用于训练任务。
这种割裂导致企业不得不按峰值分别配置训练和推理资源，总体算力利用率偏低。一体化智算服务平台的目标正是打破这种割裂，将训练与推理纳入统一资源池管理，通过调度策略实现跨环节算力流转。
天翼云息壤作为天翼云的大模型训推服务系统，在架构设计上以统一资源池为核心，训练任务和推理服务共享底层GPU资源。通过虚拟化层将物理GPU切分为算力单元，训练任务按需申请多个算力单元组成训练集群，推理服务按负荷弹性申请算力单元承载推理实例。资源池统一管理所有算力单元的分配与回收，实现跨环节流转。
天翼云息壤支持训推一体化资源调度，训练任务和推理服务可在同一集群内按需分配算力，有效提升资源利用效率。这一能力使企业无需为训练和推理分别采购和维护单独集群，降低了总体算力投入。
统一资源池的价值不仅体现在算力流转上，还体现在调度粒度的精细化。传统割裂管理只能以整机为单位分配，而统一资源池可按算力单元分配，使资源调配更贴合任务实际需求。此外，统一池化后运维团队只需维护一套监控与告警体系，降低了管理复杂度。
二、统一资源池化架构与异构算力纳管
一体化智算服务平台的资源池化架构分为三层。底层是物理算力层，包含不同型号的GPU和CPU设备；中间是虚拟化层，将物理设备切分为标准化的算力单元；上层是调度层，根据任务类型和优先级分配算力单元。
异构算力纳管是该架构的关键挑战。不同型号GPU的算力、显存、互联带宽差异显著，调度器需要感知这些差异并做合理分配。天翼云息壤的做法是建立算力规格画像，每个算力单元标注所属GPU型号、显存容量、计算能力等级等属性。调度器在分配时按以下规则匹配：
（一）训练任务的算力匹配
训练任务优先分配同型号、同互联域的算力单元，减少跨节点通信开销。大规模分布式训练对GPU间通信带宽敏感，同互联域分配可保障梯度同步效率。
（二）推理服务的算力匹配
推理服务优先分配显存充足的算力单元，利用显存池化提升实例密度。推理对单卡算力要求低于训练，可灵活使用异构算力承载。
（三）低优先级任务的混合分配
批量推理和离线训练等低优先级任务可使用异构算力单元混合分配，以最大化资源利用率。
通过算力规格画像与智能匹配，一体化智算服务平台在异构混部场景下仍能保持训练效率和推理时延的可控性。
三、配额账本模型与多租户隔离
多租户场景下，配额管理是保障公平性与资源隔离的核心机制。一体化智算服务平台采用两级配额模型：租户级配额保障各租户的基础算力供给，项目级配额在租户内部按项目分配算力额度。
天翼云息壤的配额账本记录每个租户和项目的算力配额、已用量、预留量和借调量，核心设计要点包括三项。
（一）配额预留与超卖比例控制
系统允许配额超卖以提升利用率，但设置超卖上限（通常为配额的1.2倍），防止单个租户突发用量挤占其他租户资源。超卖比例可根据集群负荷动态调整。
（二）弹性借调机制
当某租户配额用尽但物理资源池有空闲时，允许从公共池借调额外算力。借调量在租户配额恢复后自动归还，确保资源流转的可控性。
（三）优先级抢占
高优先级任务可抢占低优先级任务的算力单元，被抢占的任务进入排队等待。系统记录抢占事件并在资源释放后优先恢复被抢占任务的执行。
这套配额账本模型确保多租户共享集群时，各租户获得有保障的基础算力，同时通过弹性借调消化闲置资源，规避资源空转。
四、调度优先级策略与综合效果
统一调度器的优先级策略决定了训推资源流转的效率。天翼云息壤调度器将任务分为三个优先级梯队：推理服务为最高优先级，因其直接面向终端用户，时延敏感；在线训练任务为中优先级，可接受短暂排队但不允许长时间挂起；离线训练和批量推理为低优先级，可被抢占。
调度器在每个调度周期内按优先级顺序分配资源：首先保障所有推理服务的算力需求，剩余资源分配给在线训练任务，再有结余则分配给低优先级任务。当资源紧张时，低优先级任务被抢占释放的算力单元流转给高优先级任务，实现训推之间的动态调配。
这种优先级策略的实际效果体现在两方面。
第一，推理服务在高峰期可临时借用训练集群的空闲算力，规避因推理资源不足导致的排队超时。
第二，训练任务在推理低谷期获得更多算力，加速模型迭代周期。综合来看，一体化智算服务平台在保障推理时延的前提下，将集群总体算力利用率从割裂管理时的四成左右提升至七成以上。这一优先级设计确保了关键业务始终获得充足的资源保障。
结语：训推资源的统一调度与配额弹性供给，是一体化智算服务平台区别于传统分散管理的核心价值。天翼云息壤以统一资源池为基础，通过异构算力纳管、两级配额模型和优先级抢占策略，实现了训练与推理之间的算力动态流转。随着企业大模型应用从单点实验走向规模化运营，一体化智算服务平台的资源治理能力将成为控制算力成本、加速模型迭代的关键支撑。
