算力调度和云计算有何区别

Canalys报告显示,2023年二季度全球云基础设施服务增长放缓,主要受市场饱和和宏观经济不确定性影响。AI大模型推动算力需求上升,云厂商如阿里、腾讯及UCloud等纷纷布局算力调度,与云计算的区别在于任务类型、范围和目标。算力调度作为云计算的一部分,助力提升效率和性能。

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Canalys发布的研究报告显示,2023年第二季度,全球云基础设施服务支出增长16%,达到724亿美元。

此前云厂商们的高速增长,主要归功于大规模的企业数字化转型和上云。当前市场的增速放缓,除了上云普及带来的市场增量见顶,也与全球宏观经济的不确定性紧密相关,降本增效成为主流,企业倾向于保守的IT策略,支出明显下降。在市场竞争激烈、价格战的当下,云厂商需要新的市场增长方向,ChatGPT带来的大模型爆发,可以说正得其时。

而AI大模型热潮以及人工智能应用普及,引爆了算力缺口,同时对提供模型开发训练等平台的人工智能计算中心也有了更高的要求。我们看到云厂商们都加入战局,开始布局算力调度,除了阿里、腾讯等大厂,UCloud优刻得、青云等科创上市企业也在此布局。那么,算力调度与云计算的差异体现在哪里呢?

算力调度和云计算是两个不同的概念,它们有以下区别:

1. 任务类型:算力调度主要关注如何合理分配和管理计算资源,以满足不同任务的需求,例如分配任务给闲置计算机资源或优化分布式系统中的任务调度。而云计算则是一种通过网络提供计算资源和服务的模式,可以提供虚拟机、存储、网络等资源。

2. 范围:算力调度通常指的是在一个特定系统或网络中对计算资源进行调度和分配,例如在一个数据中心内管理服务器或虚拟机资源。而云计算是一个更广泛的概念,通常指的是通过互联网提供计算资源和服务,可以是全球范围内的分布式计算资源。

3. 目标:算力调度的目标是优化计算资源的利用率和性能,以提高任务的执行效率和系统的整体效益。云计算的目标是提供灵活、可扩展且可靠的计算资源和服务,以满足用户的需求。

总的来说,算力调度是一种目标明确、局部化的技术,而云计算是一种更广泛、综合性的计算资源管理和服务提供模式。算力调度可以作为云计算系统的一部分,用于优化资源利用和任务调度,从而提高云计算的效率和性能。

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