长期以来，算力与网络像两条并行的轨道：一边管计算资源的分配，一边管网路的带宽与路由，二者缺乏协同。当任务需要跨域流转，这种「各管各的」模式便显出力不从心。算网融合调度的破局点，正是把两条轨道并成一张协同编排的网。

一、为何算力与网络必须协同

1.1 「各管各的」代价

当算力调度不考虑网络质量、网络编排不考虑算力分布，任务往往在跨域时遭遇回源等待或链路拥塞。算力的优势被网络的耗时抵消，效率漏损最隐蔽也最容易被忽视。

1.2 协同编排的三个破局方向

算网融合调度要从根本上破局，需要在这三个方向上同时发力，让算力与网络真正咬合：

① 视图破局：算力与网络纳入同一张编排视图。

② 决策破局：任务分配与数据通路同步决策。

③ 恢复破局：故障感知与断点续训跨域协同。

1.3 需要了解的基础概念

1. 算数协同：算力调度与数据通路同步决策的机制。

2. 多级互联：在不同区域间建立算力与数据的协同通道。

3. 层级分治映射算法：融合多维要素的精细化调度方法。

二、天翼云如何支撑协同编排

2.1 算力互联调度平台

天翼云息壤算力互联调度平台把分散、异构的算力纳管为统一资源视图，依托算数协同与多级互联实现「数随算走、算随数动」的跨域高效调度，为算网融合提供核心底座。

2.1.1 让调度「看得见」网络

平台能够感知链路质量与算力分布，当发现异常或拥塞时主动规避，让任务始终选择更优的算力与数据组合。调度从「只看算力」升级为「算力网络一起看」，协同因此可操作。

2.2 异构算力纳管提供统一底座

通过Triless三无关能力，平台把不同厂商、不同架构的加速资源平等纳入统一视图，用户无需关心底层差异。协同编排在此基础上叠加，让「数据去哪、算力在哪」被统一权衡。

2.3 层级分治映射算法统筹决策

平台采用层级分治映射算法，融合负载、网络、优先级等多维要素，在数随算走与算随数动之间做出精细分配，避免局部过热或长队等待，调度从粗放走向精细。

三、协同之上的稳定保障

3.1 断点续训守护跨域任务

跨域长周期训练最怕中断，平台具备分钟级故障恢复与断点续训能力，意外后可从检查点快速续跑，把影响压到最低，让跨域、大规模任务跑得久也跑得稳。

3.2 万卡级调度支撑规模

平台可调度多个万卡级资源池，单集群调度性能可达每秒两千实例量级，支撑千亿参数模型训练，让算网融合在规模化场景中依然稳健，协同不被规模拖垮。

3.3 衔接一体化智算服务平台

算网融合调度可衔接一体化智算服务平台，使训推任务同时获得算力与网络双重保障，资源从互联走向可用，跨域任务体验更连贯。

四、展望：协同成为默认能力

当算力与网络的协同编排成为底座默认能力，跨域任务的「最后一公里」将被持续消解，算力普惠不再受位置束缚，资源真正像水电一样随取随用。

把算力与网络从「各管各的」并成「协同编排」，是算网融合调度的关键一跃。以算数协同把这道连接做顺，分散的资源才能真正握指成拳。