星河调度器
Gradient Scheduler
按任务优先级与实时电价做双因子排队,把可延后的训练任务自动挪到低碳时段,避免高峰空转。
调度延迟P95 ≤ 120ms
峰谷迁移率≥ 35% 任务可迁移
验收口径连续 7 日低碳窗口命中
五项能力对应 AI 平台开发的五个责任接口;悬停任一卡片可展开横向风琴,查看量化指标与验收口径。
按任务优先级与实时电价做双因子排队,把可延后的训练任务自动挪到低碳时段,避免高峰空转。
用渐变配色把 GPU 利用率、显存与网络带宽叠成一张热力图,一眼定位闲置与瓶颈,而不是翻十张监控页。
每个模型版本是一条可回溯的星轨:数据切片、超参、评测集与部署环境全部绑定,回滚只需一次点击。
输入输出双向过滤、敏感字段脱敏与调用配额三件套,把风险挡在推理链路之外,而不是事后追责。
把每千次推理的能耗折算为可审计指标,输出给运维、财务与可持续团队,让「降本」与「降碳」共用同一张报表。支持按租户、按模型、按业务线三个维度下钻,并给出可对外的口径说明。
以下六条来自真实 AI 平台开发项目的接入顺序,按此执行通常可在两周内跑通首个可持续度量闭环。
18% 即视为可回收,先合并再扩容。
300ms、错误率 ≤ 0.5%。平均值会掩盖长尾,星河式动态交互展示的应是分位数。
15% 时阻断发布并要求说明,避免模型悄悄变重。
5% 流量观察 30 分钟,指标正常再逐级放大到 25%、50%、100%;回滚目标时间 ≤ 90s。
2 倍以上差异。
从提交到回收,平台记录了 27 个可观测节点。下面是被团队使用最多的一条链路。
任务提交后,调度器会在 120ms 内给出预估排队时长与能耗区间;训练过程中每 5 秒回写一次资源画像;结束后自动生成能耗账单与模型卡。整套流程无需人工补录,减少约 6 小时/周 的重复统计工作。
这些问题来自平台开发团队与可持续负责人的真实沟通记录。