《AI大模型跨域训练池化调度技术体系白皮书》聚焦AI大模型跨域训练的池化调度技术，旨在解决我国高端智能算力“少、杂、散”的困境。

背景与概念方面，AI大模型参数量和数据量巨大，对分布式计算要求高。跨域训练是将训练任务分到多个智算中心协同进行，我国面临“异属、异构、异地”三大挑战。池化调度则是通过算力网调度动态消纳算力资源，目标是实现“用水用电一样用算”。

技术路线上，业界主流是面向通用大模型的“专用算力拉远”，而未来网络团队专注于企业大模型的“全局池化调度”，通过“广域确定性网络+智算资源并网+算网协同调度”实现“异属合训、异构混训、异地同训”。

总体架构分为业务层、管控层、资源层。业务层接收任务并转化为标准化描述；管控层实现跨域资源管理与调度；资源层整合异构计算资源。关键技术包括异构混训（基于算力特征拆解模型等）、异地同训（计算通信重叠等）、异属合训（多队列排队协作等）。

验证与评估通过多个训练任务测试，验证了异属算力集群协同、广域确定性网络传输等能力。结果显示，跨域训练性能会受距离等因素影响，但通过相关技术可提升效率，如启用计算通信重叠后跨域训练效率达94.26%。

总结与展望指出，该技术体系破解了三大核心挑战，后续将以“全国一台计算机”为目标，实现算力泛在化、效率本地化与生态开放化，构建多方共赢的技术生态。

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