随着AI大模型规模化落地，GPU、NPU等异构芯片已成算力主流，但算力碎片化、硬件孤岛、调度低效等痛点，持续制约着产业的商业化进程。为此，特斯联正式推出ThiCP异构算力调度平台V1.0，依托标准化、池化、算力调度三大核心能力，破解混合智算管理和调度难题，为AI应用落地提供轻量化、高性能算力底座。

当前行业普遍存在算力整卡独占、资源闲置率高、异构设备无法互通、调度精准度低、算力计费粗放等问题，整体算力利用率长期偏低。作为特斯联T-Cluster超节点核心软件底座，平台通过软硬件协同优化，构建全栈异构算力管理调度能力，实现算力利用率、调度效率、业务适配性三重突破，为Token即服务（TaaS）商业模式筑牢技术根基。

算力标准化：VCU单元消解算力碎片

传统算力调度模式下，单张算力卡通常被单一任务整卡独占，即便任务只需30%算力，剩余70%也只能闲置——这是算力利用率长期偏低的核心症结。

ThiCP引入VCU（Virtual Compute Unit）虚拟算力单元，将GPU、NPU等异构资源进行标准化、精细化切分（如：1VCU=10%物理算力），打破整卡独占模式，支持算力按需弹性分配与多任务并行承载。搭配精细化的算力与显存隔离管控，单张算力卡可同时承载多个推理任务，互不干扰。

根据测试数据，基于VCU的精细化切分调度，算力利用率可提升至70%以上，单台服务器算力产出达传统模式的1.5-2倍。此外，平台已完成多家主流厂商芯片及国产信创生态兼容适配，支持VCU/小时精细化计量，实现算力可管、可控、可计费。

算力池化：打破壁垒消融资源孤岛

异构芯片的架构差异导致硬件间存在天然壁垒——不同厂商芯片驱动不同、调用方式不同，难以统一调度、形成合力。

ThiCP平台突破单节点物理边界，将分散异构的算力资源整合为统一虚拟资源平面。通过硬件性能基准校准，将不同架构芯片的性能统一映射为VCU标准，实现异构算力“同构化”统一调度——让不同厂商、不同架构的芯片能够在同一平台上协同工作。

平台支持VCU资源全生命周期管控，依托RDMA高速网络实现跨节点算力协同，可高效承接大规模复杂智算任务。通过多业务弹性混部优化，集群整体吞吐提升2-3倍。同时深度兼容Kubernetes云原生生态，自动化运维覆盖率达90%，运维效率提升68%，大幅降低集群运营成本。

智能调度与InfiNet结合：推理成本直降

算力资源完成标准化与池化之后，如何将合适的任务调度至合适的算力，成为释放资源价值的关键一环。

平台搭载算力调度引擎，依托全域资源感知能力，采集集群拓扑、硬件特征、网络时延等多维数据，构建精准资源画像，解决异构调度“看不清、调不准”难题。内置效率优先、高可用保障、错峰抢占等核心调度算法，支持自定义策略扩展，可适配不同业务场景需求，兼顾资源利用率与核心业务优先级。

在此基础上，本平台结合ThiCP-InfiNet智能推理网络系统，将传统的“固定路径推理”升级为“特征感知→动态决策→自适应调度”的智能分发范式。系统在收到推理请求后，自动解析请求意图、评估计算复杂度、实时监控各节点GPU利用率与推理服务队列长度，将日常问答等轻量化请求调度至轻量模型，仅将复杂推理任务分配至高端算力集群。

这种“按需匹配”的精细化调度，不仅确保了全域请求的毫秒级响应，更将整体推理成本大幅降低50%至70%，直击大模型商业化落地的成本痛点。

四大核心场景，释放算力价值

基于上述能力，平台可适用于四大场景：

大模型训推集群：实现异构芯片混合训推，多AI任务混部提效，支撑大规模分布式训练与低成本推理服务。

信创智算中心：统一纳管国产NPU与通用GPU，破除“硬件-软件”双重依赖，盘活存量信创硬件，充分释放国产芯片性能。

政企混合算力：多租户安全隔离，支持精细化VCU计量计费与弹性扩缩容，保障核心业务算力优先，防止资源滥用与成本失控。

超节点配套场景：与特斯联T-Cluster超节点软硬协同，最大化释放硬件算力价值，打造高效的算力底座。

异构算力融合已经是智算Infra的必然趋势，ThiCPV1.0的发布，标志着特斯联在混合智算领域完成了从“硬件超节点”到“软件调度中枢”的关键布局。未来，平台将持续迭代调度算法、拓宽硬件兼容生态，提升大模型推理兼容性适配，持续提升算力效能与运维便捷性，以高效、低成本的算力服务，助力AI产业高质量规模化发展。