Alaya NeW智算操作系統(以下簡稱：Alaya NeW)，由九章云極DataCanvas 自主研發，可有效管理、調度各種算力資源，提供智算服務，落地各類智算應用。作為智算中心的“中樞神經”，Alaya NeW突破異構算力適配、異構算力調度等關鍵技術，實現了包括算力統籌與智能調度的底層硬件異構性兼容；簡單易用且以集群為優先的策略，原生適合AI高性能計算，原生支持AI大模型+小模型的低門檻構建、訓練和推理；并支持與通用大模型、行業大模型及各類大模型應用組合疊加，實現一體化、開放化、標準化的AI模型服務。

隨著人工智能技術的高速發展，智能化正以前所未有的速度重塑各行各業。以AIGC為代表的人工智能應用、大模型訓練等新應用、新需求快速崛起都對算力提出更高要求。經中國信息通信研究院測算，預計到2025年全球計算設備算力總規模將超過3 ZFlops，至2030年將超過20 ZFlops。

算力作為新質生產力，已成為挖掘數據要素價值，推動數字經濟發展的重要驅動力，智算中心的戰略性地位愈發凸顯。同時，智算中心在運營和管理過程中面臨的異構算力資源納管困難、算力調度能力不足、利用率低等難題，將嚴重制約智算中心的應用與發展。因此，一個能夠全面服務于智算中心的中樞神經——智算操作系統，將是直擊這些難題的最佳方案。

1、異構算力資源納管困難

智算中心逐漸引入多種不同品牌的加速硬件，往往存在異構算力不兼容、模型框架與底層芯片適配不充分等情況，導致算力調度困難、難以有效形成規模化算力。

2、算力調度能力不足、利用率低

在大規模數據處理和大模型訓練等任務中，算力調度能力不足，使得算力分配不均衡，導致算力資源浪費和利用率下降，不能充分滿足不同類型AI任務的調度需求，影響AIDC服務的整體性能。

3、AI加速優化能力不足

一般針對AI大模型數據加載、訓練、微調、推理環節，并沒有實施優化或者只做了局部加速優化。因此經常受到存儲訪問慢，算力利用率、內存利用率、通信效率低的困擾，影響AI任務的完成。

4、AI大模型訓練微調門檻高

數據科學家往往不能掌握使用智算硬件基礎設施的技能，而企業內IT人員缺乏對訓練大模型所需的集群管理能力，缺乏一個彈性易用的集群環境以及在其之上的AI大模型訓練微調工具鏈。

主要能力

1、告別“裸金屬”

通過構建多層次、全方位的算力需求滿足機制，包含超級智算集群、彈性容器集群、GPU云服務器、AI容器實例等系列產品，為精準匹配和高效滿足多樣化規模及復雜度的算力求提供保障。

2、為AI而生

專注于人工智能核心任務，包括大模型的訓練、微調、部署和推理等服務。提供集“算力、數據、算法、調度”為一體的融合服務，旨在推動人工智能產業化的創新發展。

3、全局加速優化

采用通信加速、內存優化、算法加速、數據三級緩存、內核優化、編譯優化、并行加速、模型壓縮等方案，釋放硬件效能。集群訓練效率提升100%，單卡利用率提升50%；模型推理速度提高4倍，Token吞吐量增加5倍。

4、異構算力納管與調度

提供包含國內外多種算力資源的適配、納管、調度和優化。通過實時監控和管理各智算中心的智算設備，以及創新的調度算法，成功實現跨智算中心的海量算力智能調度，大幅提升算力資源的利用率。

5、1度算力

Alaya NeW首次提出了統一的算力服務計量單位“度”（DCU），并用其實現標準化的算力計量計費，旨在為用戶實現“買到即用到”的算力服務，為未來算力資源互聯互通打下良性商業基礎。

應用落地情況

該產品無論在產品理念還是功能設計上都處于同行業領先水平。在未來一定周期內，將引領“智算操作系統”發展趨勢，該產品提供的智算基礎服務，將成為智算中心提供服務的標準范本之一。截止目前，該產品已經在九章云極DataCanvas參與共建的國內多個智算中心進行部署。

Alaya New 智算操作系統在智算中心產業生態中處于中間位置，在底層硬件芯片和上層大模型之間建立了高效的鏈接，通過AI基礎軟件的創新，實現算力資源的最大化利用。也首次提出了統一的算力服務計量單位“度”(DCU)，以推進標準化的算力計量計費，為未來算力資源實現互聯互通打下良性商業基礎。九章云極DataCanvas 攜手智算產業核心生態伙伴，服務政府和企業共建智算中心，為行業提供高質量新質生產力以及全方位的AI Foundation Service，共同推動我國人工智能產業快速發展。