华为Flex:ai全面开源，AI容器技术如何将GPU利用率提升至70%？

1 Flex:ai是什么？

华为Flex:ai是基于Kubernetes容器编排平台构建的AI容器技术，于2025年11月21日在上海举办的”2025 AI容器应用落地与发展论坛”上正式发布。这一技术旨在解决当前AI产业面临的算力资源严重浪费问题。 根据行业数据，当前全球算力资源平均利用率仅为30%-40%，大量算力处于闲置状态。

小模型任务独占整卡导致资源闲置，大模型任务单机算力不足难以支撑，大量缺乏GPU/NPU的通用服务器更是处于算力”休眠”状态。Flex:ai通过精细化的资源管理与智能调度，能够将算力利用率提升至70%，相当于在不增加硬件投资的情况下实现算力翻倍。 值得一提的是，Flex:ai是华为与上海交通大学、西安交通大学和厦门大学三所高校联合研发的成果，并已宣布全面开源至魔擎社区。这种产学研结合的发展模式，为技术的持续创新奠定了坚实基础。

2 Flex:ai的主要功能和特点

2.1 算力资源精细切分

Flex:ai的核心功能之一是将单张GPU/NPU算力卡切分为多个虚拟算力单元，切分粒度可精准至10%。这意味着，一张A100 GPU可以划分为10个10%的虚拟单元，同时承载10个小模型训练或推理任务，彻底改变了过去”一张卡跑一个任务”的资源浪费模式。 这一技术由华为与上海交通大学联合研发，通过弹性灵活的资源隔离技术，确保多任务间互不干扰，实现”用多少，切多少”的按需分配。在实际应用中，这种细粒度切分可使算力资源平均利用率提升30%，而虚拟化性能损耗控制在5%以内。

2.2 跨节点算力资源聚合

针对集群中大量通用服务器缺乏智能计算单元的问题，华为与厦门大学联合研发了跨节点拉远虚拟化技术。该技术能够将集群内各节点的空闲XPU算力聚合形成”共享算力池”，为高算力需求的AI工作负载提供充足资源支撑。 厦门大学设计的上下文分离技术打破了XPU的服务范围限制，可以使集群外部碎片减少74%，提升67%高优作业吞吐量。这意味着，不具备智能计算能力的通用服务器可通过高速网络，将AI工作负载转发到远端”资源池”中的GPU/NPU算力卡中执行，从而实现通用算力与智能算力资源的深度融合。

2.3 多级智能调度系统

Flex:ai的智能调度器Hi Scheduler由华为与西安交通大学共同打造，能够自动感知集群负载与资源状态，结合AI工作负载的优先级、算力需求等多维参数，对本地及远端的虚拟化GPU、NPU资源进行全局最优调度。 这一调度系统采用三类核心策略实现算力精准匹配：

• 高优先级任务抢占：直接夺取资源保障关键任务完成
• 闲时分时调度：低优先级任务在夜间等闲时执行提升利用率
• 数据驱动触发：增量数据达到阈值自动启动训练流程

即使在负载频繁波动的场景下，Hi Scheduler也能保障AI工作负载的平稳运行，让每一份算力都”物尽其用”。

2.4 异构算力统一管理

Flex:ai支持多品牌、多规格的异构算力资源统一调度，包括英伟达GPU、华为昇腾NPU等不同芯片架构。这一特性使得企业无需重写代码即可平滑切换硬件，大幅降低迁移成本。 通过”物理层-虚拟层-应用层”的三层池化架构，Flex:ai打破不同厂商、规格算力卡的资源壁垒，深度整合昇腾NPU的同时保持对第三方芯片的中立支持。这种开放架构为企业提供了更大的硬件选择空间，避免被单一厂商锁定。

3 如何使用Flex:ai？

3.1 环境准备与部署

Flex:ai基于Kubernetes容器编排平台构建，这意味着用户需要准备Kubernetes集群环境作为技术底座。对于已有Kubernetes环境的企业，可以相对容易地集成Flex:ai组件。 部署过程主要包括以下步骤：

1. 从魔擎社区下载Flex:ai源码或部署包
2. 通过自定义资源定义（CRD）扩展Kubernetes对GPU/NPU的细粒度管理能力
3. 配置Hi Scheduler智能调度器策略
4. 设置监控和运维体系

Flex:ai支持本地数据中心、边缘环境和云端部署，提供灵活的全场景覆盖能力。

3.2 算力切分配置

用户可以通过API或UI界面提交虚拟算力单元申请，系统会根据需求自动进行资源切分。切分粒度可以从10%到100%灵活配置，满足不同规模的AI工作负载需求。 例如，对于小模型推理场景，可以设置为10%-20%的细粒度切分；而对于大型训练任务，则可以分配整卡或多卡资源。这种”用多少，切多少”的动态分配机制，确保了资源的高效利用。

3.3 任务调度与管理

Flex:ai提供多种调度策略供用户选择，包括Binpack（紧凑打包）、Spread（均匀分布）等10余种算法。用户可以根据任务特点选择合适的调度策略。 任务生命周期管理包括：

• 用户通过API/UI提交虚拟算力需求
• Hi Scheduler进行物理资源智能匹配
• 弹性隔离技术构建独立运行环境
• 任务执行过程中的实时监控
• 任务结束后资源自动释放

3.4 运维监控

Flex:ai提供完善的可视化运维监控体系，包括实时利用率曲线、异常告警阈值等功能。据测试，其故障定位时间较传统模式缩短50%，显著提升运维效率。 系统还提供多租户安全隔离能力，从基础设施层实现数据与算力资源的安全隔离，满足企业级安全需求。

4 Flex:ai的官方地址与获取方式

Flex:ai已于2025年11月21日正式开源至魔擎社区（华为与中科院软件所共同运营的开源社区）。开发者可以访问社区获取完整源码、文档和部署工具。 华为还将Flex:ai与之前开源的Nexent智能体框架、DataMate数据工程、AppEngine应用编排、UCM推理记忆数据管理器等工具共同集成，形成完整的ModelEngine开源生态，为用户提供从数据预处理到模型训练、推理的一站式AI解决方案。 魔擎社区目前活跃度较高，日均访问量超1.6万，版本下载量3万+次。社区提供详细的技术文档、部署指南和最佳实践案例，帮助用户快速上手。

5 Flex:ai vs 竞品对比分析

5.1 与技术竞品的功能对比

为了全面评估Flex:ai的市场竞争力，我们将其与主流AI算力虚拟化方案进行多维度对比： 表：Flex:ai与主要竞品技术参数对比

技术维度​	华为 Flex:ai​	趋动 OrionX​	英伟达 Run:ai​	阿里云 cGPU​
切分粒度​	10%（动态）	任意粒度（动态）	25%（静态）	M级显存（静态）
虚拟化范围​	本地+跨节点拉远	跨节点池化	单节点容器共享	单节点容器共享
性能损耗​	<5%	<2%（远程）	<3%	<1%
异构算力支持​	强（英伟达GPU、昇腾NPU等）	强（多厂商AI芯片）	弱（仅英伟达GPU）	无（仅NVIDIA芯片）
调度策略​	多级智能调度	算力QoS技术	优先级与队列机制	固定策略框架

5.2 差异化优势分析

从对比可以看出，Flex:ai的三大差异化优势为：

1. 跨架构调度能力：相比Run:ai主要服务于英伟达GPU生态，Flex:ai没有生态限制，支持英伟达GPU、华为昇腾NPU等多类型芯片的统一调度
2. 开源生态优势：Flex:ai全面开源，而Run:ai等竞品多为商业闭源软件，开源策略降低了企业使用门槛，促进生态共建
3. 动态切分灵活性：支持10%的细粒度动态切分，而Run:ai采用25%静态分片，Flex:ai能更好适应多样化工作负载

上海交通大学戚正伟教授指出：”Flex:ai的异构兼容性更优于Run:ai，其开放架构将推动国产算力生态标准化。”

6 Flex:ai的典型应用场景

6.1 教育科研场景

在教育领域，Flex:ai可帮助高校和科研机构提升有限算力资源的利用效率。例如，某高校AI实验室通过Flex:ai将GPU利用率从40%提升至70%，支持更多学生同时进行模型训练，显著降低了算力使用门槛。 对于AI教学和实验环境，Flex:ai的细粒度切分能力使得多个学生可以共享同一物理显卡，进行小规模模型训练和推理实验，避免了过去”一人占一卡”的资源浪费现象。

6.2 医疗行业应用

在医疗领域，Flex:ai为医疗影像分析、病理诊断等AI应用提供高效算力支撑。瑞金医院与华为联合打造的多模态病理大模型”RuiPath”，用于识别病理切片病灶区域，覆盖19个常见癌种。 该模型基于103万张病理切片数据训练而成，但仅用16张昇腾910B算力卡便可完成大规模训练。这背后离不开Flex:ai的技术支撑，其通过算力资源切分、智能任务调度等技术，将XPU资源可用度从40%提升至70%，破解了有限算力下的大规模训练难题。

6.3 金融风控场景

金融机构对实时风控和欺诈检测有高要求，需要高效完成大模型训练。某券商通过Flex:ai优化大模型训练流程，将反欺诈模型训练周期从7天压缩至18小时，大幅提升业务响应速度。 Flex:ai的智能调度能力还能根据业务优先级动态分配算力资源，确保高优先级的线上推理任务获得足够资源，而训练任务则可以在业务低峰期执行，实现资源分时复用。

6.4 多行业通用场景

除了上述特定场景外，Flex:ai还在互联网、智能制造、物流等80多个高算力需求行业有广泛应用前景。特别是在”东数西算”等国家工程背景下，高效算力调度技术成为优化算力布局的关键抓手。

7 Flex:ai能为用户带来的价值

7.1 成本效益提升

Flex:ai最直接的价值是显著降低算力成本。通过将算力利用率从行业平均的30%-40%提升至70%，相当于在不增加硬件投资的情况下实现算力翻倍。 对于中小企业而言，Flex:ai的开源特性大幅降低了使用门槛，企业无需购买大量高端算力硬件，通过”算力精细化管理”即可提升现有硬件利用率，实现降本增效。测算数据显示，采用Flex:ai技术后，企业硬件成本可降低30%以上。

7.2 技术门槛降低

Flex:ai通过统一API和管理界面，屏蔽底层硬件差异，使AI应用开发者无需关注底层硬件细节，可以更专注于算法和模型本身。 这种硬件无关性设计，使得企业可以更灵活地选择算力硬件，避免被单一厂商锁定，同时也为国产算力芯片的应用提供了良好基础。

7.3 产业生态影响

Flex:ai的开源策略有助于推动算力调度标准化，通过凝聚产学研共识，形成行业通用的异构算力虚拟化与调度标准，避免”生态竖井”。 华为公司副总裁、数据存储产品线总裁周跃峰表示：”AI容器软件一定要和更多模型生态和多样性算力生态进行适配、对接以及调优。我们希望通过开源共建让AI真正走向平民化。”这一理念体现了Flex:ai在推动AI技术普及方面的社会价值。

8 Flex:ai最新重大更新动态或新闻

8.1 2025年11月21日：Flex:ai正式发布并开源

2025年11月21日，华为在上海练秋湖研发基地举办2025 AI容器应用落地与发展论坛，正式发布AI容器技术Flex:ai，并宣布将其开源至魔擎社区。此举被视为华为在AI基础软件领域的重要布局，也是对英伟达Run:ai等解决方案的正面回应。 华为公司副总裁、数据存储产品线总裁周跃峰在媒体采访中多次强调”要让AI在千行百业落地”，而Flex:ai正是实现这一目标的关键技术支撑。

8.2 产学研联合开发模式

Flex:ai的研发采用了深度融合高校科研力量的模式，联合上海交通大学、西安交通大学与厦门大学共同开发。这种产学研结合的模式，既保证了技术的前沿性，也为技术产业化落地提供了良好基础。 其中，上海交通大学负责XPU池化框架研发，厦门大学攻克跨节点拉远虚拟化技术，西安交通大学则主导Hi Scheduler智能调度器设计，各高校发挥专长，形成技术合力。

8.3 行业应用试点推进

目前，Flex:ai已在教育、医疗和金融等行业试点应用，并取得显著效果。除前述的瑞金医院案例外，多个行业的代表性企业都已开始尝试使用Flex:ai优化其AI算力使用效率。 随着Flex:ai的开源，预计将有更多企业加入技术应用生态，形成规模化示范效应，进一步推动AI技术在千行百业的落地应用。

9 常见问题FAQ解答

9.1 Flex:ai与华为昇腾芯片的关系是什么？

Flex:ai支持多种异构算力，包括英伟达GPU和华为昇腾NPU。在昇腾芯片上，Flex:ai通过软硬件协同优化实现最佳性能功耗比，但它并不依赖特定芯片，而是保持硬件中立性。

9.2 Flex:ai的性能损耗如何？

Flex:ai的虚拟化性能损耗控制在5%以内，远低于其带来的利用率提升效益。在实际应用中，算力利用率可从30%-40%提升至70%，性能损耗相对于收益几乎可以忽略不计。

9.3 中小企业如何使用Flex:ai？

中小企业可以通过魔擎社区获取Flex:ai开源代码，根据官方文档进行部署和使用。对于技术能力有限的企业，也可以选择华为云或生态伙伴提供的已集成Flex:能力的云服务，降低使用门槛。

9.4 Flex:ai是否需要改变现有的AI应用代码？

不需要。Flex:ai设计目标之一就是屏蔽底层硬件差异，现有AI应用无需修改代码即可享受其带来的效率提升。企业可平滑迁移现有应用到Flex:ai平台，无需重写代码即可实现硬件资源优化。

9.5 Flex:ai支持哪些AI框架？

Flex:ai支持TensorFlow、PyTorch等主流AI框架。由于基于容器技术实现，应用只需打包为容器镜像即可在Flex:ai平台运行，具有高度的框架兼容性。

9.6 Flex:ai是否可以用于模型训练和推理？

是的，Flex:ai同时支持AI模型训练和推理场景。对于训练任务，可通过智能调度优化资源分配；对于推理任务，细粒度切分能力使其可以高效处理并发推理请求。

10 总结

华为Flex:ai作为AI算力管理领域的一次重要突破，通过”软件定义算力”的技术创新，有效解决了AI产业面临的算力资源浪费问题。其三大核心技术——算力资源精细切分、跨节点资源聚合和多级智能调度，共同构成了高效的算力资源管理体系。 Flex:ai的最大价值在于将行业平均算力利用率从30%-40%提升至70%，这意味着同量硬件投资可产生双倍算力供给，对于降低AI应用门槛、推动技术普及具有重要意义。其开源策略和异构兼容特性，进一步增强了技术的可及性和公平性。 随着AI技术向各行各业渗透，算力效率将逐渐取代单纯算力规模，成为产业竞争的关键要素。Flex:ai代表的”效率驱动”模式，为AI产业发展提供了新思路，也为中国在AI基础软件领域参与全球竞争奠定了坚实基础。

参考文章或数据来源

1. 华为开源突破性技术Flex:ai，AI算力效率直升30%，GPU、NPU一起用（2025年11月22日）
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本文基于公开资料整理，内容更新至2025年11月24日，仅供参考学习。