2026/01/26
AI 基础设施伙伴如何构建联邦算力网络并管理 SLA
以客户真实处境出发：跨集群调度、数据本地化与 SLA 三者如何同时成立。
“我们不是没有 GPU，而是 GPU 不在该出现的地方”
一家基础设施伙伴在多个地区、多个数据中心运营 GPU。账面看，容量很充足；实际交付时却像“到处都有点、哪儿都不够”：
- 这个集群闲着
- 那个集群排队
- 还有一个集群明明有卡，却因为数据不能跨域而用不上
企业客户并不只是要“更多卡”，他们要的是一句能写进合同里的承诺：SLA 可控、运维统一、出问题有人兜底。
“我们做不出可保证的放置与延迟承诺时，很多合作就卡住了——哪怕我们确实有容量。” — 生态合作负责人
核心约束：数据本地化不是‘建议’，是硬规则
在合规行业里，“把数据搬过去”往往行不通。可持续的做法只有反过来：
数据不动，算力去找数据。
TensorFusion 让三件事同时成立
1) 跨集群联邦调度
调度不靠静态表格，而是基于实时信号决定把任务放到哪里：
- 可用 GPU 容量
- 健康状态与饱和度
- 距离与网络条件
2) 用策略把边界写死（compute-to-data）
把“不能跨”的边界变成规则，而不是靠人记：
- 地域/辖区限制
- 租户隔离要求
- 数据集驻留策略
3) 推理任务按 SLA 放置
对延迟敏感的推理服务优先放置并预留头寸；批处理与离线任务吸收剩余容量。
指标通常会怎么变（更贴近真实区间）
不同拓扑差异会很大，但常见改进区间大致是：
| 指标 | 优化前 | 优化后 |
|---|---|---|
| 有效算力利用率 | 40–50% | 65–80% |
| 跨区域任务成功率 | ~90% | 98–99% |
| SLA 违规率 | 3–4% | <1% |
“在不移动数据的情况下把供给连起来后，一旦 SLA 能被执行，企业沟通就简单很多。” — 生态合作负责人
为什么这会变成商业优势
联邦不是“技术拼图”，而是商业杠杆。TensorFusion 让碎片化 GPU 库存变成可控、可运营、能规模化承诺 SLA 的算力网络——这往往直接决定你能不能吃下更大的企业单。
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