引言

随着云原生体系不断演进，算力形态正从传统 CPU 主导逐渐迈向 GPU、NPU、AI 加速器、FPGA、DPU/IPU 等多种计算单元协同发展的异构格局。在这种环境下，不同硬件在驱动模型、加速框架、容器化支持和调度方式上存在显著差异，使得应用迁移、资源管理和运维复杂性急剧增加。

在多样化算力高速增长、AI 工作负载愈发主导的趋势下，openFuyao 提出了清晰的技术目标：构建一个屏蔽硬件差异、统一承载异构算力、适配大规模 AI 工作负载，并支持云-边-端协同的开放容器平台。通过统一资源抽象、AI 感知调度、模型加速增强与运行时扩展能力，openFuyao 致力于为企业和开发者提供稳定、高性能、可持续演进的算力基础设施。

一、研究目标

本研究旨在：
梳理 openFuyao 的愿景、主张与技术定位
系统化理解其面向多样化算力的技术架构
总结其在开源生态、标准接口与协作体系中的建设路径
分析 openFuyao 在现代云原生算力架构中的角色与潜在价值

二、主要内容

1. openFuyao 的愿景使命与技术定位

（1）诞生背景：多样化算力时代 + AI 加速需求的统一承载
在 CPU、GPU、NPU、AI 加速芯片混合部署环境中，企业面临：
异构硬件接口不一致
AI 框架运行依赖复杂
大模型训练/推理资源需求突增
多类 AI 任务（训练/推理/微调）调度差异巨大
运维复杂度急剧上升

（2）核心愿景
统一算力底座：构建跨 CPU/GPU/NPU 的一致资源模型
AI 工作负载友好：提供拓扑感知、高性能调度、加速框架补齐方案
开放生态协作：支持芯片厂商、AI 加速框架、超节点平台适配
降低使用门槛：实现“一次定义，随处运行”的一致体验

（3）技术定位
openFuyao 的技术定位是：
在 Kubernetes 生态之上构建异构算力与 AI 工作负载的一致抽象、统一调度与增强运行时层。

2. 核心架构设计与关键能力

（1）分层架构设计

1. 基础设施层：CPU/GPU/NPU/AI 加速芯片
2. 资源抽象层：统一设备插件模型 + 自定义资源描述
3. 调度与运行时层：AI 感知调度、拓扑优化、可插拔策略
4. 应用接口层：与原生 Kubernetes API 保持一致

（2）关键能力

① 统一资源抽象
将 GPU、NPU、AI 芯片统一抽象为可调度资源
支持显存/算力/任务模式等细粒度能力描述
支持 AI 加速设备之间的智能选择

② AI 感知调度能力
openFuyao 调度器增强后可支持：
NUMA / PCIe / 互联拓扑感知
GPU/NPU 混合作业调度
大模型推理任务的算力整型/分片调度
支持分布式训练通信拓扑优选
自动避免热点节点与带宽瓶颈

③ 插件化架构
CNI / CSI / CRI 标准接口
运行时可扩展（支持多 AI Runtime、加速库）
芯片厂商可基于标准快速接入

④ 云-边-端统一支持
支持边缘推理
支持轻量级节点参与 AI 服务编排
模型可按需下沉

openFuyao 社区对灵衢超节点（LingQu SuperPod）的支持
尽管灵衢并非 openFuyao 原生组件，但在生态协作层面：
openFuyao 已支持灵衢超节点的资源纳管与设备抽象
支持将灵衢超节点作为 AI 加速资源池纳入调度体系
支持在此类超节点上部署大模型推理、高吞吐 AI 服务

3. openFuyao 在多样化算力时代的优势

（1）AI 原生友好
多框架支持
自动拓扑优化
混合算力任务调度
支持外部超节点形成大规模 AI 算力池

（2）高兼容性与易集成
统一容器化体验
与多类型算力平台开放兼容

（3）边缘与混合场景支持
轻量化组件适合边缘节点
支持模型下沉与边缘推理

4. 社区生态与开放协作路径

开源治理透明
标准化设备插件体系
支持芯片厂商 + 超节点平台（含灵衢）双向集成

5. openFuyao 的未来发展潜力

成为多算力统一调度中心
成为 AI 时代的基础平台
支撑开放创新体系演进

三、创新点与研究意义

系统构建 openFuyao 技术图景
突出其在异构算力与 AI 场景的技术创新

结论

openFuyao 通过统一抽象、AI 感知调度、插件化扩展与生态开放，构建了面向未来的算力容器平台。随着社区发展和对灵衢超节点等多类型算力平台的支持增强，openFuyao 将持续成为企业 AI 业务的重要算力底座。