在人工智能领域，异构计算已成为推动技术革新的关键力量。随着模型参数规模的不断突破和推理成本的持续下降，开源生态日益繁荣，但真正的竞争力已不再局限于模型本身。如今，行业关注的焦点转向如何构建可规模化的智能系统，以及如何通过系统工程与组织级落地能力实现这一目标。2026年AICon人工智能开发与应用大会·深圳站将聚焦于AI基础设施、大模型系统、智能体工程、数据智能、多模态技术与行业落地等关键方向，邀请来自腾讯、阿里、华为、百度、蚂蚁集团等50+头部科技企业技术负责人和科研机构一线专家共同探讨。其中，范式智能（原名第四范式）的工程师杨守仁将分享其在HAMi到HAMi-DRA项目上的最新实践成果，展示如何在Kubernetes v1.34中推进动态资源分配（DRA）特性，实现GPU等复杂硬件资源的精细化调度。
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范式智能系统研发专家杨守仁已确认出席 “AI Infra、推理工程与异构计算” 专题，并发表题为《从 HAMi 到 HAMi-DRA：异构环境的算力资源管理实践》的主题分享。随着国产算力的发展，算力集群的从单一的 NVIDIA 设备逐步走向有更多不同国产厂商设备构成的异构算力集群，异构算力的管理这个问题逐步浮出水面。HAMi 作为范式参与发起的项目，是范式在异构算力管理上的实践的成果。HAMi 在易用性和管理能力上取得了一个较好的平衡，但是受限于 Kubernetes 的 Device Plugin 本身的缺陷，调度性能和精细化分配的能力面临瓶颈。但是随着 Kubernetes v1.34 将 Dynamic Resource Allocation（DRA） 特性正式推进至 GA，集群设备资源管理从以节点为中心的分配模型，逐步演进为以资源对象为核心的声明式管理模式，相比传统 Device Plugin 接口仅能暴露简单容量信息，DRA 通过引入 ResourceClaim 使设备资源能够在 Pod 创建之前完成表达与约束，为 GPU 等复杂硬件资源的精细化调度提供了新的基础能力。
HAMi-DRA 是 HAMi 社区在 DRA 方向上的最新实践，结合范式自身的异构算力管理实践，HAMi-DRA 能在不牺牲核心调度能力的前提下，将现有 GPU 虚拟化调度体系平滑迁移至 DRA 资源模型。从范式的实践结果来看 HAMi-DRA 在调度性能和精细化管理方面带来了显著的提升。
本次分享将从 Kubernetes 设备资源模型演进的视角出发，向大家介绍范式以及 HAMi 社区在异构设备管理的面临的挑战和实践，同时详细解析 HAMi-DRA 的整体架构设计与关键实现细节，展示如何基于 DRA 构建面向 AI 工作负载的可扩展 GPU 调度方案，并且综合说明在落地 HAMi-DRA 的过程中范式以及社区遇到的挑战。
杨守仁，范式智能（原名第四范式）工程师，系统研发专家。在范式一直关注在 AI Infra 这个方向上，作为主要的负责人之一，参与范式的 GPU 集群的建设。目前是 HAMi 社区的 maintainer 之一，主要的贡献集中于 HAMi 调度器的性能优化和 HAMi-DRA 上，并且参与 HAMi 社区的维护工作。他在本次会议的详细演讲内容如下：
演讲提纲：
背景和动机
异构设备管理的挑战
传统 Device Plugin 的局限性
2. HAMi 的如何解题
HAMi 设计思路和关键实现
HAMi 的问题和挑战
3. Kubernetes DRA 介绍
DRA API
Consumable Capacity 特性
4. HAMi-DRA 设计和实践
整体架构和设计理念
HAMi-DRA 的落地挑战
Kubernetes 版本
学习成本
有限的设备支持
基于 HAMi-DRA 的 GPU 调度方案
调度性能提升
完善的设备生命周期管理
差异化的设备资源分配
5. 总结和展望
HAMi-DRA 后续规划
多个 DRA Driver 联动支持
实践痛点
依赖高版本的 Kubernetes，生产环境推动困难
DRA API 还在持续演进，部分特性还不是特性稳定，有一定的集成成本
开箱即用的 DRA Driver 数量较少，支持的异构设备的数量有限
听众收益
详细解析异构算力管理上的挑战
深度拆解 HAMi 和 HAMi-DRA 的设计和关键实现
完整介绍基于 DRA 的 GPU 调度方案的挑战和实践
除此之外，本次大会还策划了AI Infra、推理工程与异构计算、超级个体与蜂群智能的共生进化、迈向机器人 AGI 的关键技术与产业实践、Agent 安全：从风险到可控、端侧智能与 AI 原生终端、AI Agent 高价值商业场景实战等 11 个专题论坛，届时将有来自不同行业、不同领域、不同企业的 50+资深专家在现场带来前沿技术洞察和一线实践经验。
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