openEuler提出SuperPoD架构:让AI集群化身超级计算机

openEuler提出SuperPoD架构:让AI集群化身超级计算机

超越单机思维:Linux正在迎接集群新时代

长久以来,Linux的设计哲学始终围绕一个核心假设展开:存在一台物理机,它拥有CPU、内存和设备,内核负责调度这些资源。集群固然存在,但它们更多是操作系统上层调度器、编排工具和分布式框架需要解决的问题。

Xinwei Hu from openEuler

然而,AI基础设施的需求早已超越了这一范式。如今的模型训练和推理部署,需要将数十个CPU、NPU、GPU以及内存池高度耦合,使它们表现得不再是一堆独立服务器的集合,而更像是一台体积庞大的超级计算机。与此同时,AI智能体(Agent)的兴起更提出了全新挑战——它们不仅要运行模型,还要动态拉起工具、沙盒环境和长时间运行的会话。

这正是openEuler技术委员会主席胡新卫在2026年开源峰会欧洲大会上阐述的核心观点。让我们一起来看看openEuler是如何围绕”智能体缩放”这一概念重构Linux的。

SuperPoD OS

核心困境:服务器已不再是基本单元

openEuler的演讲幻灯片将这一转变描述为”超越物理机”——从单一主机进化为SuperPoD(超大规模机柜)。SuperPoD是一种高度互联的系统架构,将多台节点的计算、内存和加速器资源统一链接,期望它们能够作为一个资源池协同工作。

Agentic Scaling by openEuler

这种架构带来了经典操作系统从未面对过的难题:

  • 需要的内存可能位于另一台节点上
  • 单台机器的故障可能引发级联效应
  • 主机与加速器之间的数据传输成为瓶颈
  • 如何统一管理整个集群成为关键挑战

KV Cache

胡新卫将openEuler的目标归纳为三个维度:易用性、可靠性和性能。

SuperPoD OS:让一整个机柜看起来像一台服务器

Warp Terminal

易用性方面的目标颇具野心。openEuler希望运行时环境和SDK能够在SuperPoD硬件上开箱即用,同时通过智能体辅助系统管理,让用户能够”像管理一台服务器那样管理SuperPoD”。

可靠性在此尤为关键。据胡新卫介绍,openEuler能够实现毫秒级(500ms以内)的节点故障通知,并可在共享内存出现异常时向特定线程发送告警。系统还致力于实现故障隔离,防止其蔓延至同宿主机的其他进程或跨节点传播。此外,openEuler提出了”故障风暴抑制”机制,能够迅速响应远程内存故障,避免海量的SEA错误导致系统挂起。

ONLYOFFICE 10

性能突破:双重优化策略

在性能方面,胡新卫披露了两项关键数据:

DigitalOcean Quietly Ends Open Source Credits Program

  • UMDK(openEuler定义的SuperPoD统一异构互联基础设施)可将RPC延迟降低20%
  • 异步流水线配合统一内存寻址,使KV Cache操作的远程主机到设备(RH2D)延迟同样减少20%

这一切都建立在UnifiedBus基础之上——这是一种与NVLink、RDMA、CXL同系的硬件互联协议。openEuler的架构图中展示了构建在其上的两层:UB OS Component负责设备管理、内存池化、节点间通信和虚拟化;UB Service Core则提供内存、通信、I/O、资源引擎、虚拟化、Serverless以及编译器运行时等更上层的服务。

mozilla

最具实用价值的是应用接入方式的设计:通用应用继续通过透明调用的标准POSIX API运行,而AI应用则可以直接调用UB Service Core API。当应用需要内存池时,UBS Engine会自动识别哪些服务器有富余内存,并将其导出导入到本地机器。

主线Linux的同类探索

itsfoss happy penguin

openEuler并非孤军奋战。主线Linux近年来也在内存领域推进类似方案,主要依托CXL(Compute Express Link)这一开放互联标准,允许服务器挂载或共享超出主板容量的内存。

其核心理念是将远端内存呈现为普通的NUMA节点,从而使大多数应用无需修改即可受益。

这与openEuler的POSIX透明路径理念大致相同。区别在于范围:主线Linux主要处理单个主机附加的额外内存,而SuperPoD OS则试图在一个基于华为互联协议的架构中,同时协调多台主机的内存、设备和故障——当然,这目前是基于专有标准而非厂商中立的规范。

智能体缩放:为”循环思考”型负载设计的操作系统

演讲的第二部分从硬件转向AI自身的扩展方式。胡新卫的幻灯片描绘了三个演进阶段:

  • 规模为王时代:智能在预训练阶段固定下来
  • 推理时扩展时代:模型通过后训练和在推理阶段投入更多算力变得更加智能
  • 智能体缩放时代:围绕智能体的实际行为模式构建全新系统架构,同时控制成本

这一愿景直接瞄准开放权重模型生态(如DeepSeek、Qwen、Llama等可本地运行的模型)。openEuler的核心论点是:该生态不应通过追逐模型体积来逼近前沿,而应利用本地运行模型所带来的控制权,在系统层面构建智能。

这意味着什么?智能体不只是调用一次模型,而是持续运行工具、执行生成任务。


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原文链接:https://feed.itsfoss.com/link/24361/17496297/openeuler-oss-prague

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