资源弹性调度：单台服务器故障时，任务可自动迁移至其他节点，避免单点失效。例如，极智算的集群管理系统会实时监测节点状态，当某台 A100 服务器因硬件故障离线时，系统在 30 秒内将其上的训练任务迁移至健康节点，用户几乎无感知。
异构算力融合：混合部署 NVIDIA A100、H100、AMD MI300 等不同型号 GPU，以及 CPU 算力节点，根据任务类型动态匹配最优资源。例如，将 AI 训练任务分配给 H100 节点，将数据预处理任务分配给 CPU 节点，提升整体资源利用率的同时，降低单一硬件故障的影响范围。
保障维度 | 具体措施 | 效果示例 |
节点级冗余 | 每台服务器配置双电源、双网卡，GPU 采用热插拔设计，支持部件在线更换 | 某 GPU 核心突发故障时，系统自动隔离故障部件，任务通过剩余 GPU 核心继续运行，仅性能下降 5% |
集群级冗余 | 按 15%-20% 比例设置「热备用节点」，实时监控并自动填补故障节点算力缺口 | 当 10% 的集群节点因故障离线时，备用节点在 5 分钟内接管全部任务，集群整体算力仅下降 2% |
数据中心级冗余 | 跨地域部署多个数据中心（如华东、华北、华南），通过专线互联形成「算力网格」 | 某数据中心因自然灾害中断时，任务在 15 分钟内切换至异地集群，数据通过实时同步无缝衔接 |
高优先级任务保障：为 AI 训练、实时推理等关键任务预留 30% 的集群算力，即使在资源紧张时也能优先分配。例如，某电商平台的双 11 推荐模型训练被标记为「最高优先级」，在全网算力紧张时仍能独占 10 卡 H100 集群，确保模型按时上线。
弹性抢占策略：对低优先级任务（如数据预处理、非紧急渲染），在资源不足时可临时回收算力，但会提前 5 分钟发送通知并自动保存任务状态。用户可选择「等待资源释放」或「升级优先级」，避免任务意外中断。
实时监控：通过 Prometheus + Grafana 等工具，每秒采集各节点的 CPU/GPU 利用率、内存带宽、网络延迟等 200 + 指标，形成可视化热力图。
智能分流：当某节点负载超过 80% 时，调度系统自动将新任务路由至负载较低的节点。例如，极智算的「动态路由算法」可将任务分配延迟控制在 100 毫秒内，避免单一节点因过载宕机。
预测性调度：基于历史数据和任务特征（如某团队习惯每晚 8 点启动训练），提前 2-4 小时预测算力需求高峰，预分配资源至目标节点。某 AI 实验室通过该功能，将任务启动成功率从 85% 提升至 99%。
边缘接入层：在全国主要城市（北上广深杭等）部署接入节点，用户通过就近节点接入，将初始延迟控制在 50 毫秒内。例如，深圳用户访问极智算华南集群，网络延迟可低至 15 毫秒。
核心交换层：采用 Spine-Leaf 架构（叶脊网络），集群内节点间通过 200Gbps 高速链路互联，延迟 < 10 微秒，满足分布式训练的高频通信需求（如 8 卡 A100 集群的 NVLink 互联）。
异地互联：数据中心间通过运营商专线互联，带宽不低于 200Gbps，保障跨地域任务迁移时的数据传输效率。某科研团队将 1TB 训练数据从华东迁移至华北集群，仅耗时 12 分钟。
本地高速存储：每个算力节点配置 NVMe SSD（读写速度 > 7000MB/s），存储任务临时数据（如 mini-batch 样本），减少远程读取延迟。
分布式文件系统：采用 Ceph 或 Lustre 架构，将热数据缓存至算力集群附近，热门数据集的读取速度比普通云存储快 5 倍。
数据预取机制：根据任务进度（如当前训练 epoch 3，自动预加载 epoch 4 的数据），提前将下一阶段所需数据加载至节点本地存储，避免 GPU 因等待数据而闲置。
监控维度 | 关键指标 | 预警阈值 | 响应措施 |
硬件健康 | GPU 温度、显存错误率、电源功率 | 温度 > 85℃/ 错误率 > 0.1% | 自动降频或隔离故障设备，通知运维更换 |
算力性能 | 浮点运算效率、并行任务数、内存带宽利用率 | 算力利用率 <60% 或> 95% | 调整任务分配或扩容资源，优化资源利用率 |
网络质量 | 数据包丢失率、往返延迟、带宽利用率 | 丢包率 > 1%/ 延迟 > 50ms | 切换网络链路或重启交换机，恢复连接稳定性 |
任务状态 | 任务进度、错误日志、资源占用趋势 | 连续 30 分钟无进度更新 | 自动重启任务或迁移至新节点，基于 checkpoint 恢复 |
第一级：节点自愈：单个 GPU 或 CPU 核心故障时，系统自动屏蔽故障单元，利用剩余核心维持任务。例如，A100 的 60 个 SM 单元中某 2 个故障时，其余 58 个仍可运行，性能仅下降 3%。
第二级：集群迁移：整台服务器故障时，任务在 30 秒内迁移至同集群内的备用节点，基于 Checkpoint 机制恢复状态。极智算的「快照备份」功能可每 5 分钟保存一次任务状态，迁移后仅需重跑 5 分钟内的数据。
第三级：异地灾备：关键任务开启异地双活模式，实时同步数据至异地集群。当本地集群整体故障时，自动切换至异地节点，RTO（恢复时间目标）< 15 分钟。某银行的风控模型训练采用该模式，即使遭遇区域性网络中断，业务也能正常推进。
预留资源池：固定分配给长期客户的专用算力，保障核心任务稳定运行（类似「包年套餐」）。例如，某自动驾驶公司每月预留 100 卡 A100 集群，无论平台负载如何，均可随时启动训练。
现货资源池：动态调度的共享算力，通过实时竞价机制满足短期高并发需求（类似「打车软件的动态加价」）。当预留资源池满负荷时，用户可选择现货资源，价格随供需波动（通常比预留价高 20%-50%），但能快速获取算力。
当自有集群资源不足时，自动向合作方（如阿里云、AWS）采购算力，通过统一接口管理，对用户呈现「单一算力池」视图。
某科研机构在提交 1000 卡 H100 集群需求时，极智算通过生态协同，调用了自有 600 卡 + 合作方 400 卡资源，4 小时内完成集群部署，满足了紧急训练需求。
算力可用性：承诺年可用性不低于 99.9%（即每年故障时间≤8.76 小时），若未达标，按「实际故障时长 ×3」赔偿算力时长。
性能达标率：保证 GPU 算力峰值不低于标称值的 95%（如 A100 的 FP16 算力≥312 TFLOPS），否则按差价比例退款。
故障响应时间：重大故障（如集群级中断）15 分钟内响应，2 小时内解决；一般故障（如单卡失效）1 小时内响应，4 小时内解决。
人员配置：每 5000 台服务器配备 1 个运维团队（含硬件工程师、算法工程师、网络工程师），极智算等平台还设有「首席稳定性官」，统筹全链路保障。
主动巡检：每日凌晨对集群进行「健康体检」，通过 AI 预测硬件寿命（如电源剩余寿命 < 30% 时提前更换），将故障发生率降低 60%。
用户专属支持：为企业客户提供「1v1 技术经理」，定期输出算力使用报告，优化资源配置方案（如调整多卡集群的互联方式）。
查看集群规模与分布：正规平台会公示 GPU 节点数量（如超过 10000 台）及数据中心分布（至少 3 个地域），小规模平台难以实现冗余保障。
测试高负载场景响应：提交小规模高并发任务（如同时启动 10 个 GPU 实例），观察任务排队时间（优质平台应 < 5 分钟）和资源分配稳定性（无频繁中断）。
索要历史 SLA 报告：要求平台提供过去 6 个月的可用性记录，重点关注重大故障次数（应≤1 次 / 季度）和平均恢复时间（应 < 1 小时）。
验证异地灾备能力：询问平台是否支持跨地域任务迁移，要求提供实际测试案例（如某数据中心中断后的恢复过程），避免「口头承诺」。
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