实现基于显存和算力维度的GPU容器共享与隔离，将单张物理GPU切分为多个逻辑实例，供多任务高效利用；同时提供多租户配额与公平调度机制保障关键任务资源。
通过多层次拓扑感知调度、本地化数据加速以及GPU精细化共享三个方向的优化，使得训练阶段的资源与任务匹配更加高效：
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拓扑感知调度实现了亚秒级的通信延迟最小化计算，显著提升分布式训练的同步效率，典型的Allreduce算子性能提升30%；
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Fluid分布式缓存将远端数据加载延迟缩短了90%以上，带来更高的GPU MFU；
GPU容器将物理卡切分为多个逻辑实例，资源利用率提升3~5倍，并结合多租户配额与公平调度机制保障关键任务优先运行。
生产环境数据显示，大模型训练的整体时间成本下降显著，600GB级训练数据集加载速度提升至原来的10倍以上，综合算力成本降低超过40%，有效实现了从“可运行”到“最优运行”的性能跨越。
大模型的能力经过长期训练已趋成熟，但从技术落地的角度看，模型能力的成熟并不意味着应用可以无障碍运行在企业生产环境中，因此“如何高效落地推理服务”成为核心课题。
首先深入理解推理过程的内部结构来看，一次完整的推理请求可分为Prefill和Decode两个阶段：
当两个阶段在同一GPU上运行时，由于两者在资源使用上互相排斥，导致一个阶段必须等另一个阶段释放GPU计算/显存资源后才能继续，从而无法并行利用GPU，导致总体响应时间加长、性能下降。
除此之外，大规模部署推理服务时还会普遍遇到以下难题：
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部署架构多样性：开源社区提供的多种Prefill-Decode分离方案（vLLM、SGLang、Mooncake、Dynamo等）在组件构成、部署方式和配置要求上存在差异，用户选择与运维复杂度高。
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启动与加载延迟：超大模型镜像和模型权重文件加载耗时可长达数十分钟，造成严重的推理服务冷启动现象，影响业务响应速度。
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高并发与长尾响应稳定性：在峰值访问或复杂上下文场景下，响应延迟波动大，影响模型服务SLA。
GPU稳定性风险：长周期运行中易出现GPU hang、驱动崩溃、显存异常等问题，导致服务中断。
为了解决这些问题，阿里云推出ACK AI Serving Stack套件，以ACK为统一底座，集成推理框架管理、智能流量路由和分布式缓存加速等能力，解决管理LLM推理服务整个生命周期中的挑战。
在ACK AI Serving Stack的技术体系中，三大关键组件协同提供核心能力。
支持一键部署多种开源PD分离框架，灵活、动态配置Prefill/Decode比例以满足不同SLA，并可实现多推理引擎的统一运行时抽象（InferenceRuntime）。
ACK Gateway with Inference Extension（GIE）
专为AI推理深度优化的请求调度与负载均衡能力，通过精准的前缀缓存感知调度，显著提升KV缓存命中率，大幅提升LLM服务的推理吞吐量，降低端到端延迟，显著优化了推理成本。
构建分布式缓存，将远端模型文件预热至节点本地，实现零冗余、高速启动。
在实际应用中，这套技术体系在部署统一性、响应性能和稳定性保障方面实现了多项突破：
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多推理框架一键部署和推理服务全生命周期管理，降低运维复杂度；
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动态调整Prefill/Decode容器比例，确保响应时间、吞吐量等关键指标符合SLA要求；
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前缀感知流量路由将长尾场景下的首包延迟提升约73%，响应速度总体提升约40%；
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基于Fluid的分布式缓存和模型预热能力，超600GB级模型加载时间由40分钟降至不足4分钟（延迟减少约90%）；
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GPU故障检测和自愈机制显著降低MTTR（平均修复时间）；
在线AI Profiling将GPU应用性能瓶颈定位效率提升约50%。
这些突破使模型推理服务能够在生产环境中实现高效启动、稳定运行和持续优化，为最终用户提供更快、更稳定的AI应用交付体验。
随着大模型在训练和推理能力上的持续提升，AI的应用形态正从“被动响应”向“主动执行”演进。越来越多的企业开始构建具备自主规划、工具调用和多步任务完成能力的AI Agent，用于客户服务、数据分析、自动化运维等场景。
与以批处理为主的训练过程及部分推理场景不同，AI Agent具备实时交互、多工具调用、多步骤任务等运行特性。这些特性虽然沿用了推理系统的性能与架构基线，但同时对底层基础设施提出了更高要求——尤其是在业务安全隔离能力、并发弹性扩缩能力以及长周期任务的状态持久化能力方面，都需要系统性优化：
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更安全隔离的环境：避免攻击者通过提示词⼯程诱导Agent执⾏恶意行为，如访问敏感数据、发起⽹络攻击、执⾏恶意代码、越权操作风险。或模型产生幻觉，执行删除根目录的错误指令。
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更大规模的弹性：大模型驱动的智能体应用，可能会有1个Agent循环调用工具执行，甚至多个Agent协作调用工具执行的场景，弹性需求被放大。
长周期/多步骤/强状态的特性：沙箱的状态需要保持并且成本需要更合理的控制。
那么，如何构建可靠的Agent运行环境？ACS针对AI Agent场景进行了系统性优化，实现了强安全隔离、大规模弹性以及状态保持功能等升级。
使用ACS创建代码/浏览器/桌面沙箱，默认计算环境强安全隔离，再基于Network Policy、Fluid等能力增强，实现了从运行环境到存储、网络的端到端安全隔离。
ACS新发布了镜像缓存加速功能。基于云盘快照的技术，可以支持千Pod秒级镜像加载。再结合用户负载特征的沙箱资源预调度优化，实现15000沙箱/分钟的大规模并发弹性，让业务更放心按需弹性用云。
ACS即将发布沙箱状态保持的能力，支持沙箱一键休眠和快速唤醒。在休眠期间，沙箱的CPU和内存资源释放，降低休眠期间的资源成本；同时，也可以基于用户请求快速唤醒沙箱，将沙箱的内存状态保持，完整恢复到您休眠前的沙箱环境，实现在成本与体验之间找到最佳平衡。
此外，ACS性能型实例单核性能最高提升24%，现有客户无需修改任何代码即可平滑享受性能红利，进一步提升各类Agent负载的运行效率。
这些能力已在实际应用中验证：即使面对瞬时高并发、复杂任务链和长时间运行场景，平台仍能提供稳定、安全、高效的执行环境，为下一代智能体应用的大规模落地提供了坚实支撑。
总的来说，阿里云容器技术体系在以下方面显著领先。
支持对GPU算力和RDMA网络资源的高效调度，原生支持AI任务调度，支持GPU精细化共享与隔离，内置网络拓扑感知调度，提升集群资源利用率与运行效率；支持公共云、混合云、本地IDC、多云异构算力的统一管理和灵活的弹性伸缩；
覆盖数据处理、模型训练、推理等全过程，通过分布式缓存和数据亲和性调度，加速训练数据和模型数据访问。同时具备丰富的监控和诊断能力，及秒级故障检测与自愈能力，确保AI服务在长周期运行中的稳定性与可预期响应。
针对AIAgent等多工具调用、高并发访问的场景，提供安全沙箱、状态持久化和分钟级大规模弹性创建能力，有效防范高危指令执行与资源滥用风险。
在Argo Workflows（超大规模任务编排）、Fluid（分布式数据加速）、Koordinator（面向AI应用与大规模混布的调度器）、RoleBasedGroup（AI推理工作负载管理）等项目中提供核心功能升级，并在多项技术成果中反哺开源社区，推动AI工作负载管理的标准化。
更多开源项目细节：
Argo Workflows：https://argoproj.github.io/workflows/
Fluid：https://fluid-cloudnative.github.io/
RoleBasedGroup（RBG）：https://github.com/sgl-project/rbg
Koordinator：https://koordinator.sh/
这种自底向上的全链路技术优势，可以帮助企业在AI原生时代不仅能够支撑企业实现AI应用的稳定运行，还能在性能优化与成本控制方面持续提供行业领先的基础能力，为构建未来AI基础设施的标准形态奠定了可靠基础。
目前，阿里云容器已在国内多个行业的AI场景中规模化落地，服务月之暗面Kimi、小鹏汽车、MiniMax以及有鹿机器人等一众客户。
阿里云容器的技术能力也获得了权威机构的高度认可。
Gartner®公布2025年度《容器管理魔力象限》报告，阿里云入选“领导者”象限，是亚太地区唯一连续三年入选“领导者”象限的中国科技公司。并且在Gartner®公布2025年度《容器管理关键能力》报告中，阿里云在AI工作负载场景中排名全球第三。
同时，IDC《中国容器市场份额，2024：从云原生到AI原生》报告表示，阿里云以26.6%的占比稳居2024年中国容器市场整体市场份额第一，连续3年蝉联榜首。在细分的公有云容器市场，阿里云以30.5%占比，位居第一。报告中，IDC高度认可了阿里云在容器领域的技术实力，评价其具备领先的全栈容器能力。
此外，在美国亚特兰大举办的KubeCon+CloudNativeCon北美大会现场上，云原生计算基金会®（CNCF®）公布阿里云成为全球首批通过v1.0版本认证的厂商之一。该认证意味着阿里云Kubernetes平台在运行业界主流AI框架及生产级AI应用时，能够为客户提供一致的部署体验与稳定的跨环境性能。
未来，AI技术将持续驱动各行业数字化升级，对基础设施的要求也会不断提高：更大的模型规模、更复杂的任务链、更严格的安全隔离，以及更短的迭代周期，都意味着底层技术必须持续演进。阿里云容器将在性能、稳定性、安全性、成本控制上持续优化，为AI原生时代提供更加坚实的支撑，使企业能够在不断变化的技术浪潮中，稳健前行、共创价值。
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