TencentOS 加速框架破解AI算力效率与成本难题

AI算力资源高消耗与低利用率并存

当前AI基础设施面临核心矛盾：GPU资源稀缺且采购成本高昂，同时存在显著的潮汐效应，导致资源闲置与浪费。传统方案中，GPU平均利用率低下，潮汐业务模式导致资源独占，造成极大浪费。以100台H100服务器为例，CPU平均利用率仅为15%，估算年浪费成本高达2600万元。

三大核心技术实现资源极致优化

TencentOS通过操作系统底层技术创新，提供系统性解决方案。

1. GPU资源精细切分（qGPU）：支持多个容器共享单张GPU卡，实现算力与显存的精细隔离和灵活配置。该技术在驱动层实现虚拟化，实现近零性能损耗，并保持业务无感知、无需重编代码的兼容性。
2. 离在线混部提升CPU利用率：通过“如意”核心技术，解决CPU、IO、内存、网络资源的全面竞争问题。采用BT调度器实现绝对抢占，保障在线业务优先。该方案使集群整体CPU利用率从30%提升至90%。
3. 内存压缩卸载降低硬件成本：通过自研“悟净”内存多级卸载技术，进行内存冷热感知与动态压缩。服务器硬件采购成本中内存占比高，此技术能在保障业务性能的前提下，显著提高内存资源利用率。

推理加速框架实现关键业务指标倍增

TencentOS自研的TACO推理加速引擎在真实业务场景中取得显著效果。

• 荣耀客服助手“智小荣”场景：针对大语言模型推理，使用TACO-LLM对DeepSeek R1模型进行优化，实现吞吐量提升100%，满足了业务对高吞吐和低时延的双重要求。
• 荣耀手机AI助手YOYO场景：在多模态理解场景下，使用TACO-X优化Qwen2.5-VL-7B模型，实现吞吐量提升50%，同时优化了峰值显存占用。
• 机器人视觉推理场景：将开源vLLM框架的推理时延从1.5秒加速至200毫秒，提升超过7倍，满足端侧实时响应需求。

荣耀AI业务的全栈性能提升实践

荣耀在其关键AI应用中全面采用TencentOS解决方案，以应对业务增长带来的性能挑战。

• 应用场景：涵盖企业内部业务问答的客服助手“智小荣”、手机AI助手YOYO的多模态交互、以及基于视觉的机器人运动指令生成。
• 核心诉求：提升推理吞吐量、降低响应时延，目标均为关键指标提升30%以上。
• 实现效果：通过TACO系列引擎，不仅在吞吐量上实现50%至100%的提升，更在极端时延要求下实现数量级的优化，保障了用户体验和业务连续性。

TencentOS的核心技术优势与生态开放性

选择TencentOS源于其深厚的技术积淀与开放的生态策略。

• 技术领先性：TencentOS Server拥有16年技术积累，部署规模超过1000万节点。腾讯连续6年入选全球“KVM开源贡献榜”，其发布的内核补丁曾获Linux创始人Linus Torvalds点赞。内存交换性能提升30% 的补丁被社区采纳。
• 生态兼容性：支持超过40款主流GPU/NPU硬件（包括NVIDIA、昇腾、寒武纪等），适配超过30款AI框架与应用，并通过OpenCloudOS社区与1200多家上下游企业合作，确保技术的中立与开放。
• 开箱即用：提供深度优化的AI框架容器镜像，使部署步骤从数十步简化为3步，镜像体积瘦身最高达94%，实现分钟级AI应用部署。

来源：腾讯全球数字生态大会，TencentOS首席产品架构师杜震