作业帮基础架构专家亮相第十届A2M峰会 分享用技术杠杆破解AI算力效率困局

最近，AI工程化领域的一场重磅峰会上，一个演讲主题引发了行业热议。作业帮基础架构研发工程师张浩然在第十届A2M峰会上，以《AI时代资源效率困境和破局之道》为题，系统拆解了AI基础设施领域“规模越大、浪费越严重”的行业怪圈，并首次公开了作业帮自研的三套核心破局方案。对于一直在算力成本和效率之间挣扎的技术团队来说，这无疑是一次干货满满的实战分享。

规模越大，浪费越严重：AI算力效率的行业性悖论

演讲刚开场，张浩然就抛出了一个让在场数百名技术专家都心头一紧的数据：过去5年，AI训练算力每六个月翻一番，增速远超摩尔定律；但与此同时，行业智算中心的GPU平均利用率却长期低于30%。

“花了十倍的钱，买了十倍的卡，实际有效算力可能只涨了2到3倍。”他直言，这背后是规模扩张与效率停滞的双重叠加——投入越多硬件，浪费反而越严重，成本压力像个无底洞。再搭上全球数据中心电力消耗年均增速已达15%，是其他所有行业总增速四倍以上的宏观背景，结论很明确：单靠“堆硬件”的路已经走不通了。AI算力的下一个战场，是效率。

值得注意的是，作业帮的算力版图并不是教科书里那种理想化的单一超大集群。它是一张遍布全国、多云、多地域的异构网络——各地域GPU型号不统一，数量随业务和成本动态增减，多集群部署缺乏统一通信与调度，资源潮汐空转浪费……这些现实问题，才是真正的拦路虎。

作业帮分享三大核心破局实践经验

面对这些挑战，作业帮基础架构团队经过多年迭代，形成了一套层层递进、相互配合的系统性解法，核心目标就一个：用更少的资源，跑更多的AI服务和任务。

第一，跨地域算力网络创新。作业帮自研了一套统一流量调度系统，核心理念是让调用方对变动零感知。部署层面，团队从容器化之初就搭建了多云容灾，超前实现了多集群部署、镜像分发等能力。而部署后的核心难点是通信问题——他们创新性地让流量调度器根据各地域健康度和配比自动分发。无专线的地区，集群间通过公网通信，并在协议层级加密；有专线的地区，则支持专线和公网切换，避免专线故障带来的资源缺口。这套系统让单地域资源即使剧烈波动，服务SLA依然稳定维持在99.99%以上。

第二，单集群内的碎片化治理。这是效率提升的最大贡献点。团队自研了GPU调度器、RS-Webhook和碎片整理任务三件套，从调度、回收、整理三个层面协同作战。调度策略上，整卡的模型不同服务优先堆叠，同服务尽量分散；显存模型则按显存维度极致堆叠。回收策略方面，废弃了K8s默认的Pod回收逻辑，改为计算“哪台机器缩容后能空出最多卡”。碎片化治理阶段，经资源逐层检查与预调度，确认不影响在线服务后，对回收的资源进行标记，根据高峰和非高峰策略，把散落的Pod迁走，尽可能空出整机资源。

第三，在离线混合部署。前两套方案打好基础后，团队将在线离线混部策略升级为“只要有空闲整机，立刻填充离线训练任务”的高效模式，彻底告别固定时间窗口的潮汐离线。当在线Pod预调度失败时，系统自动驱逐任务量最少的离线任务，确保在线SLA不受影响。

经过这一套系统性优化，作业帮的跨地域算力网络彻底打破了地域限制，业务扩容再也不受单云、单地域束缚。结果呢？GPU平均利用率长期维持在90%以上，可用算力增加了约20%——这些数字直接转化为实实在在的业务价值和成本节约。

“AI时代，规模只是入场券，效率才是生死线。”张浩然在演讲结尾的这句话，正是作业帮基础架构团队多年实战的凝练。作为一家深耕教育AI的科技公司，作业帮不仅在复杂异构、多云分散的真实生产环境中跑通了GPU利用率90%+的方案，更将这套工程化经验开放分享，为整个AI基础设施行业的降本提效探路。

据悉，A2M峰会作为国内最早聚焦AI工程化实践的技术盛会之一，本届北京站于2026年6月13日至14日在中关村国家自主创新示范区会议中心举办，吸引了数百名来自互联网、AI、制造业等领域的技术决策者、架构师与研发骨干出席。