浪潮通信信息发布智算集群可观测解决方案，筑牢AI运维底座

在人工智能加速赋能千行百业的关键阶段，大模型正成为驱动产业智能化转型的核心引擎。随着AI应用从技术突破迈向深度落地，新型算力体系对资源调度效率、系统稳定性与运行安全提出更高要求。

为应对新型算力带来的运维挑战，近日，浪潮通信信息发布智算集群可观测解决方案，以全栈式、智能化观测能力，为各行业推进人工智能部署和运营提供坚实支撑。

“一横一纵”，构建全栈可观测能力

浪潮智算集群可观测解决方案，以“一横一纵”为核心框架，通过构建横向应用追踪与纵向资源穿透的双重观测体系，实现对大模型系统的全链路、全层级智能洞察，为AI算力平台注入精细化运维能力。

“一横”业务行为观测，横向感知系统全流程

“一横”聚焦大模型应用行为的全链路追踪，通过Agent实现从服务拓扑、响应耗时、Token使用、成本统计到输入输出链路的全过程观测，全面还原调用生命周期，支持模型调优与故障排查。系统支持对多轮对话上下文的聚合分析，帮助运维人员快速还原交互过程、识别性能瓶颈；同时，结合用户Token消耗、资源成本等维度，提供用户行为画像，实现体验优化与成本控制的协同提升。

“一纵”集群资源观测，纵向穿透运行状态

“一纵”着眼于大模型集群运行状态的纵向穿透监控，构建从“大模型集群-计算服务-计算节点-GPU资源”的资源拓扑与依赖链。在集群总体层面，系统支持健康评分、告警分析与实时日志联动，全面掌握系统状态。在细粒度维度，可深入至计算服务、节点甚至每块GPU，对显存使用、Token吞吐、缓存命中率、请求成功率、响应延迟等核心指标进行精细化监测与下钻分析。通过横纵协同，方案实现了对系统运行状态的全栈把控，极大提升了大模型系统的运维可视性与调优精度。

技术创新，打造“看得清、追得准、控得稳”的能力闭环

浪潮智算集群可观测解决方案的卓越性能，得益于在智能诊断与底层监控技术上的持续创新，多项技术达到国内领先乃至国际先进水平，为大模型运维提供了坚实的技术支撑。

智能诊断引擎，精准识别因果。基于因果推理算法构建的知识图谱系统，可对海量监测点之间的因果关系进行建模与计算，支持跨层级、多维度的指标数据关联分析。在实际应用中，如某医疗影像模型因知识库更新延迟引发权重漂移，曾被误判为硬件故障，智能诊断引擎则能快速识别真实因果链，提升排障效率并主动预测风险。

eBPF内核级监控，纳秒级精度。采用基于eBPF的内核级监控方案，可对GPU显存分配、数据传输等12类关键操作进行纳秒级追踪（精度±15ns），覆盖超98%的GPU行为。通过内核态指令挂钩、智能采样与RDMA传输，有效实现时间、空间与语义的精确关联，并将系统开销控制在5%以内。某自动驾驶企业部署后，成功提前14小时预警显存耗尽，避免高价值训练任务中断。

向量化日志引擎，高效追溯。针对大模型系统中复杂的非结构化日志，方案引入向量化日志引擎，将日志上下文编码为高维向量进行存储和检索，支持时空联合索引。在千万级向量库中可实现3毫秒以内响应，异常召回率高达98.3%，远超传统正则匹配的64%。有效解决了传统日志系统在状态连续性、索引效率与存储成本控制方面的诸多难题。

目前，浪潮智算集群可观测解决方案已在金融、通信、医疗、制造等多个重点行业实现落地。某头部量化投资机构引入该方案后，其GPU集群故障率下降97%，模型训练周期缩短近六成，显著提升了研发效能与资源利用率。

该方案不仅为企业实现智能化运维和算力成本优化提供了可靠手段，也为推动算力资源均衡调度、构建统一可管可控的AI基础设施平台探索了可行路径。未来，浪潮通信信息将继续深耕智能运维领域，打造更安全、更高效、更智能的算力支撑能力，为我国人工智能产业的高质量发展注入持续动能。