2025年算力调度平台行业：算力规模四年翻倍 释放万亿级基础设施机遇

1报告提供的任何内容（包括但不限于数据、文本、图表、图像等）均系头豹研究院独有的高度机密性文件（在报告中另行标明出处者除外）。未经头豹研究院事先书面许可，任何人不得以任何方式擅自复制、再造、传播、出版、引用、改编、汇编本报告内容，若有违反上述约定的行为发生，头豹研究院保留采取法律措施、追究相关人员责任的权利。头豹研究院开展的所有商业活动均使用“头豹研究院”或“头豹”的商号、商标，头豹研究院无任何前述名称之外的其他分支机构，也未授权或聘用其他任何第三方代表头豹研究院开展商业活动。头豹研究院2025年算力调度平台行业算力规模四年翻倍释放万亿级基础设施机遇概览标签：算力、算力调度Computing Power Scheduling Platform Industry計算力スケジューリングプラットフォーム業界市场研读 | 2023/11www.leadleo.com400-072-5588203 主流的开源算力调度技术平台：◆ 国内算力调度平台或基于开源算力调度技术平台打造，openFuyao作为新兴的多样性算力调度平台，在国产化适配支持上具有优势，而Kubernetes、Slurm等成熟项目则在云原生和HPC领域有深厚积累。01 异构算力调度面临的挑战：◆ 异构算力调度面临多重核心挑战：资源异构性与软件环境碎片化显著增加调度复杂性；跨架构任务迁移成本高导致效率低下；缺乏统一调度标准引发资源错配与利用率低等。02 国内主要的算力调度平台：◆ 国家级算力调度平台多由政府主导或运营商/头部企业建设，强调跨区域协同与市场化交易；省级平台覆盖长三角、成渝、京津冀等重点区域，结合本地产业需求；市级平台则聚焦本地AI、智能制造等场景。◼ 研究背景随着人工智能技术的迅猛发展，全球范围内对算力的需求呈现指数级增长，因此需要算力调度来实现跨地域、跨平台的算力资源整合与优化调度。◼ 研究目标•了解人形机器人硬件端及软件端的发展情况•了解人形机器人不同类型厂商的发展情况◼ 本报告的关键问题•梳理算力调度及异构算力调度的相关技术与联系•梳理国内主要算力调度平台•梳理全球主要的开源算力调度平台行业研究 | 2025/06www.leadleo.com400-072-55883◆算力调度行业综述---------------------------05•算力的定义与分类---------------------------06•算力规模与数据生产总量---------------------------07•算力网络与算网融合综述---------------------------08•异构算力的定义与分类---------------------------10•算力调度平台与异构计算调度系统---------------------------11•算力调度平台架构与技术---------------------------12•异构算力调度面临的挑战---------------------------13•国内主要算力调度平台---------------------------14•开源算力调度技术平台---------------------------16◆头豹业务合作介绍---------------------------17◆方法论与法律声明---------------------------18目录4www.leadleo.com400-072-5588◆ASIC (Application-Specific Integrated Circuit)：专用集成电路，是为特定目的设计制造的集成电路。相比通用处理器，ASIC在执行特定任务时效率更高、速度更快。◆CUDA (Compute Unified Device Architecture)：由NVIDIA开发的一种并行计算平台和应用程序接口模型，它允许开发者使用NVIDIA的GPU进行通用计算。◆DPU (Data Processing Unit)：数据处理单元，是一种新型的可编程处理器，主要用于数据中心内的网络、存储和安全等数据处理任务。◆DSA (Domain Specific Architecture)：领域特定架构，指专门为某一类应用或算法设计的计算机架构，以提高这些特定应用的性能和效率。◆EFLOPS (ExaFLOPS)：每秒百亿亿次浮点运算，是衡量计算机性能的一个单位，表示计算机每秒钟可以完成多少次浮点运算。◆FPGA (Field-Programmable Gate Array)：现场可编程门阵列，是一种硬件可重构的体系结构，用户可以根据需要通过软件定义来配置其逻辑功能。◆GPU (Graphics Processing Unit)：图形处理单元，最初设计用于加速图形渲染，现在也广泛应用于科学计算、机器学习等领域。◆Hadoop：一个开源框架，能够对大量数据进行分布式处理。它主要由HDFS（Hadoop Distributed FileSystem）和MapReduce两部分组成。◆Kubernetes：一种自动化部署、扩展和管理容器化应用程序的开源系统，它使得用户能够更方便地管理和调度容器化的应用。◆OpenCL (Open Computing Language)：一种开放标准，用于异构计算，支持CPU、GPU及其他类型的处理器在同一平台上协同工作。◆PyTorch：由Facebook开发的深度学习框架，以其灵活性和易用性著称，特别适合研究和快速原型开发。◆TensorFlow：谷歌开源的第二代人工智能学习系统，被广泛用于机器学习和深度学习的应用开发。◆TPU (Tensor Processing Unit)：张量处理单元，是Google为加速其TensorFlow机器学习框架而设计的定制ASIC芯片。名词解释5www.leadleo.com400-072-5588Chapter 1算力调度行业综述行业研究 | 2025/066www.leadleo.com400-072-5588行业研究 | 2025/06•算力（Computing Power）是指计算机设备或数据中心处理信息的能力。根据计算方式、算力核心、应用领域分类，算力可分为通用算力、智能算力和超算算力算力调度行业综述——算力的定义与分类算力的定义来源：头豹研究院◼根据计算方式、算力核心、应用领域，算力可分为：1）基础通用算力：由基于CPU的服务器提供，适用于日常通用计算任务；2）智能算力：基于GPU、FPGA、ASIC等芯片的加速计算平台，专为人工智能任务设计；3）超算算力：由超级计算机或高性能计算集群提供，解决复杂工程问题。◼算力作为数字时代的“新型电力”，是推动经济高质量发展和科技创新的核心驱动力，其重要性体现在：1）数字经济基石：算力是数据处理的核心能力，直接影响数字经济效率；2）科技创新驱动力：支撑AI、区块链、基因组学等前沿领域的突破；3）社会基础设施：算力如同电力一样，已成为现代社会运行的底层资源。处理信息输入信息输出信息工具算力算力（Computing Power）是指计算机设备或数据中心处理信息的能力，是硬件和软件协同执行计算任务的综合性能。狭义上