清華大學與無問芯穹開源具身智能雲原生平台 RLark，設備納管縮至 5 分鐘並支援跨集群協同

據報導，清華大學與無問芯穹聯合開源面向具身智能的雲原生納管平台 RLark，旨在解決機器人跨集群協同與資源統一管理問題。RLark 目前已完成 3 個集群、近百個雲邊端節點的統一納管，覆蓋 4 種型號的具身設備。透過自研的具身設備運行時（embodied-runtime），設備納管時間從傳統的 1 小時縮短至約 5 分鐘，任務提交後可在 10 秒內啟動運行。 平台採用 Job、Task 和 Worker 三層模型進行聲明式任務編排，並結合虛擬尋址、gVisor 用戶態網路棧與 SSH 安全隧道建立跨集群通訊。在受限網路環境下，其大包單流吞吐量較 VPN 方案提升約 49%，小包提升約 14%；高頻寬環境下大包單流吞吐接近 2 Gbps。 團隊結合強化學習框架 RLinf 進行跨地域實測，成功讓廣東的雲端 GPU 集群與北京的機器人現場協同運行。實驗連續運行約 36 分鐘，推進至 323 個全局訓練步驟（global step），完整跑通數據採集、雲端訓練與真機驗證的閉環。