AI 原生数据平台如何实现 CPU、GPU、NPU 异构算力的统一调度？

1. 统一资源池化

将 CPU、GPU、NPU 纳入统一资源池管理，屏蔽底层硬件差异，向上层提供一致的计算接口与调度视图。

2. 训推一体

训练与推理共享同一算力底座，提升资源利用率，避免训练集群与推理集群分立造成的闲置与重复投入。

3. 批流一体协同

批处理与流式计算在同一引擎体系内统一调度，满足离线加工与实时上下文供给的双重需求。

4. 智能调度策略

依据负载特征动态分配算力，对低时延推理与高吞吐训练分别保障，兼顾响应速度与吞吐能力。