长沙晚报全媒体记者 徐运源 通讯员 彭芙蓉
在智能经济时代，算力是核心生产力。近期火爆全网的AI智能体“龙虾”OpenClaw，其背后的大模型推理与指令响应，便离不开海量算力的协同支撑。然而，当用户享受AI带来的便利时，算力资源的供给侧却长期面临“割裂”的挑战。
如何将分散在各地、类型各异的算力资源整合起来，实现“随取随用”？北京大学长沙计算与数字经济研究院给出了一份创新答案。该院算力网络研究中心副主任李若淼及其团队研发出一套名为“塔图”的多元异构算力一体化融合调度解决方案，旨在打通各算力中心间的管理、使用与结算壁垒，助力构建全国一体化算力网络大市场。
一键调度，不同类型算力资源随取随用
李若淼介绍，当前算力建设面临三大挑战：离散化、多元化和国产化。不同地区、不同供应商建设的超算、智算中心，往往采用各自独立的调度系统。这意味着，一个用户如果同时需要超算进行工业仿真、智算进行AI训练，就必须学习并切换多种操作界面，反复提交任务，效率低下。
“就像手里有好几把钥匙，开锁得一把把试，才能找到最合适的那把。”李若淼形象地比喻道。
李若淼所在团队长期致力于算力调度的研究。随着人工智能爆发，智算需求激增，算力规模一旦扩大，传统方案的调度系统便会出现卡顿和响应延迟。
怎么办？团队决定自主研发一套全新的调度系统。历时四五年多次迭代并融合了量子计算等新兴应用需求后，“塔图”应运而生。
塔图的核心定位是一个超强算力“总调度台”或“算力管家”。它能将超算、智算、量子计算、云计算四种不同类型的算力资源统一“管起来”，无论这些资源来自哪个厂商、位于哪个地区，都能纳入一个统一的“资源池”，实现“一键调度、随取随用”。
落地实践，赋能高校科研和企业转型
塔图的创新之处在于其强大的兼容与调度能力。它不仅能实现单个算力中心内部的资源优化调配，更能实现跨领域、跨厂商算力中心的协同调度，填补了国内在自主可控超智算融合调度领域的空白。
其技术性能表现亮眼：调度性能达到国际主流调度系统Slurm的20余倍，同时自研作业运行时间预估算法可以显著提升集群利用效率。这意味着，用户花费同样的成本，可获得远超以往的可用算力，解决了算力资源闲置与紧缺并存的浪费问题。
目前，塔图已实现规模化应用，服务于教育部高校智算融合共享平台建设，在全国23个省市的80多家单位完成部署，甚至已将业务拓展至海外，有效提升了算力资源的集约化和协同化水平。
一方面，赋能高校科研。在华南理工大学，塔图统一管理着7.3P超算和94.2P智算资源，并与省级、部级算力平台互联共享，服务大量校内外科研用户。在中南大学，它支撑着校内师生高强度的跨学科计算需求，助力多领域科研任务顺利开展。
一方面，助力企业转型。在广东联通，塔图搭建的超智算融合底座，实现了两类算力资源的高效接入与管理，使用效率最大化。
在坚实的算力支撑下，科研项目捷报频传。无论是“热电橡胶”材料的诞生，有望实现人体热能的捕获与转化，还是半导体领域实现有机高分子半导体的超高精度掺杂，为有机电子产业带来突破，这些成果都离不开塔图调度的高效算力。
扎根长沙，让算力普惠千行百业
技术的生命力在于市场化。依托这一成果，北京大学长沙计算与数字经济研究院孵化了长沙尖山塔图科技有限公司，专门负责产品的推广与运营。去年，公司已签下数百万元合同，业务前景看好。
谈及未来，李若淼和团队目标清晰而坚定：“我们的初衷就是让算力更好用、更普惠，降低使用门槛，让科研老手与行业新手都能高效使用算力资源。”
团队下一步将紧扣AI发展浪潮，持续优化算力服务能力，向着算力“水电式”随取随用的目标迈进。在应用领域上，将从高校、科研机构延伸至汽车、高端制造等产业，尤其是扎根长沙，赋能工程机械、音视频等优势产业高质量发展。
此外，支持9种语言的塔图，正计划与国内硬件制造商携手“出海”，让中国算力方案走向世界。
“以人工智能技术等为突破口，第四次工业革命的核心就是对计算资源的极致利用。”李若淼说，“我们要做的，就是让每一台机器的每一分能力都发挥最大作用，把算力真正变成推动产业发展的生产力。”塔图不仅要支撑热门AI应用，更要激活智能经济发展的新动能，为我国构建自主可控的算力底座贡献力量。