算力+網(wǎng)絡(luò)如何協(xié)同發(fā)展？一文看懂中國(guó)移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)部署新模式

（CWW）隨著一體化算力網(wǎng)絡(luò)國(guó)家樞紐節(jié)點(diǎn)的建設(shè)和“東數(shù)西算”工程的加快實(shí)施，計(jì)算和網(wǎng)絡(luò)的融合走向深水區(qū)。面向新興業(yè)務(wù)對(duì)于網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算融合發(fā)展的需求，如何協(xié)調(diào)分布式、多樣化算力資源，業(yè)務(wù)應(yīng)用和網(wǎng)絡(luò)資源滿足業(yè)務(wù)需求成為亟待解決的問(wèn)題。為了解決計(jì)算和網(wǎng)絡(luò)相互感知、協(xié)同、調(diào)度問(wèn)題，從算力網(wǎng)絡(luò)階段化發(fā)展、算力感知技術(shù)架構(gòu)、算力度量與標(biāo)識(shí)、算力路由等多個(gè)技術(shù)展開(kāi)探索和研究，并提出算力網(wǎng)絡(luò)多種部署模式，為算力網(wǎng)絡(luò)后續(xù)技術(shù)研究和產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供參考。

1 引言

隨著5G的商用規(guī)模部署，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）等垂直領(lǐng)域蓬勃發(fā)展。Machina Research報(bào)告顯示：2025年，全球網(wǎng)聯(lián)設(shè)備總數(shù)將超過(guò)270億臺(tái)，聯(lián)網(wǎng)設(shè)備指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，設(shè)備呈現(xiàn)多樣性趨勢(shì)，物聯(lián)網(wǎng)（internet of things，IoT）傳感器、攝像機(jī)等設(shè)備的應(yīng)用會(huì)帶來(lái)多樣化的數(shù)據(jù)。海量數(shù)據(jù)的傳輸、異構(gòu)數(shù)據(jù)的分析和存儲(chǔ)對(duì)傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)和云計(jì)算提出了巨大挑戰(zhàn)，使云計(jì)算和網(wǎng)絡(luò)面臨“傳不暢、算不動(dòng)、存不下”的局面，驅(qū)動(dòng)計(jì)算從云端下移到接近數(shù)據(jù)源的邊緣側(cè)，形成網(wǎng)絡(luò)中分散的算力資源。Gartner預(yù)測(cè)：2025年，超過(guò)75%的數(shù)據(jù)需要分流到網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)，這對(duì)網(wǎng)絡(luò)靈活調(diào)度、服務(wù)質(zhì)量（quality of service，QoS）等提出了更高的要求。因此，網(wǎng)絡(luò)在實(shí)現(xiàn)分散節(jié)點(diǎn)互聯(lián)的同時(shí)，還需要具備網(wǎng)絡(luò)和算力協(xié)同調(diào)度的能力，通過(guò)最優(yōu)路徑將業(yè)務(wù)動(dòng)態(tài)地調(diào)度到最優(yōu)的算力節(jié)點(diǎn)進(jìn)行處理。

算力是對(duì)數(shù)據(jù)處理能力及服務(wù)的統(tǒng)稱，由多種芯片、部件和封裝形成的上層服務(wù)組成。算力呈現(xiàn)多樣性，是云計(jì)算、邊緣計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)的發(fā)展基石，是構(gòu)成信息社會(huì)的“心臟”。云計(jì)算、邊緣計(jì)算以及終端芯片工藝制程的發(fā)展必然驅(qū)動(dòng)整個(gè)社會(huì)的算力分配更加分散和泛在化，即用戶周圍不同距離會(huì)散布不同規(guī)模的算力。如何高效利用這些算力，保證云邊端算力的無(wú)縫協(xié)同，同時(shí)借助網(wǎng)絡(luò)使數(shù)據(jù)與算力得到快速連接、處理，使算力像電力、熱力一樣成為基礎(chǔ)資源，用戶可以隨用隨取而不必關(guān)心它的產(chǎn)生與位置。為了讓用戶享受隨時(shí)隨地的算力服務(wù)，需要重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，形成繼水網(wǎng)、電網(wǎng)之后國(guó)家新型基礎(chǔ)設(shè)施，真正把“算力”變?yōu)榭闪鲃?dòng)的生產(chǎn)力資源，為千行百業(yè)提供像“自來(lái)水”一樣的計(jì)算服務(wù)。

為助力我國(guó)數(shù)據(jù)中心實(shí)現(xiàn)差異化、互補(bǔ)化、協(xié)同化、規(guī)?；l(fā)展，從2020年4月到2021年7月，國(guó)家連續(xù)發(fā)布系列政策，“東數(shù)西算”新型數(shù)據(jù)中心頂層設(shè)計(jì)日漸清晰。2020年3月，國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)、工業(yè)和信息化部印發(fā)了《關(guān)于組織實(shí)施2020年新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)工程（寬帶網(wǎng)絡(luò)和5G領(lǐng)域）的通知》，同年4月首次對(duì)“新基建”的具體含義進(jìn)行了闡述，提出建設(shè)以數(shù)據(jù)中心、智能計(jì)算中心為代表的算力基礎(chǔ)設(shè)施等，吸引地方積極布局計(jì)算產(chǎn)業(yè)，這也是“算力基礎(chǔ)設(shè)施”這一概念在國(guó)家層面首次被提出。2021年5月26日，國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)、中共中央網(wǎng)絡(luò)安全和信息化委員會(huì)辦公室、工業(yè)和信息化部、國(guó)家能源局聯(lián)合印發(fā)了《全國(guó)一體化大數(shù)據(jù)中心協(xié)同創(chuàng)新體系算力樞紐實(shí)施方案》，明確提出圍繞國(guó)家重大區(qū)域發(fā)展策略，建設(shè)全國(guó)一體化算力網(wǎng)絡(luò)國(guó)家樞紐節(jié)點(diǎn)，并在國(guó)家樞紐節(jié)點(diǎn)之間進(jìn)一步打通網(wǎng)絡(luò)傳輸通道，加快實(shí)施“東數(shù)西算”工程，提升跨區(qū)域算力調(diào)度水平，構(gòu)建國(guó)家算力網(wǎng)絡(luò)體系，標(biāo)志著“算力網(wǎng)絡(luò)”正式納入國(guó)家新型基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展建設(shè)體系。同年7月，工業(yè)和信息化部發(fā)布了《新型數(shù)據(jù)中心發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃（2021—2023年）》，進(jìn)一步明確了數(shù)據(jù)中心建設(shè)計(jì)劃，正式啟動(dòng)了“東數(shù)西算”工程。

面向計(jì)算網(wǎng)絡(luò)融合的演進(jìn)需求，業(yè)界也開(kāi)展了許多研究與探索工作，目前具體技術(shù)和技術(shù)路線不統(tǒng)一，仍需要大量攻關(guān)和驗(yàn)證。可以分為具體的“算力網(wǎng)絡(luò)”技術(shù)和抽象的“算力網(wǎng)絡(luò)”方向兩類。具體的“算力網(wǎng)絡(luò)”技術(shù)研究包括算力感知網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算優(yōu)先網(wǎng)絡(luò)等，是算力和網(wǎng)絡(luò)深度融合的技術(shù)研究方向，目前產(chǎn)業(yè)界、學(xué)術(shù)界及標(biāo)準(zhǔn)領(lǐng)域?qū)Α八懔W(wǎng)絡(luò)”的關(guān)注度持續(xù)升溫。抽象的“算力網(wǎng)絡(luò)”方向是把算力網(wǎng)絡(luò)作為長(zhǎng)期演進(jìn)方向，但是沒(méi)有具體如何演進(jìn)的考慮和論述。

2020年第8次網(wǎng)絡(luò)5.0全會(huì)上，中國(guó)信息通信研究院聯(lián)合三大運(yùn)營(yíng)商、華為、中興通訊、中國(guó)科學(xué)院成立了網(wǎng)絡(luò)5.0創(chuàng)新聯(lián)盟算力網(wǎng)絡(luò)特設(shè)組，就目前提出的算網(wǎng)融合趨勢(shì)下不同技術(shù)路線展開(kāi)研究和探索，包括算力網(wǎng)絡(luò)和算力感知網(wǎng)絡(luò)等，旨在達(dá)成算力網(wǎng)絡(luò)研究共識(shí)，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展；此外，在IMT-2030（6G）網(wǎng)絡(luò)工作組也成立了算力網(wǎng)絡(luò)研究組，研究在6G網(wǎng)絡(luò)中計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)融合對(duì)于未來(lái)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的影響和關(guān)鍵使能技術(shù)。此外，IRTF成立了在網(wǎng)計(jì)算研究組（COINRG）在網(wǎng)計(jì)算指網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的功能不再是簡(jiǎn)單的轉(zhuǎn)發(fā)，而是“轉(zhuǎn)發(fā)+計(jì)算”，計(jì)算服務(wù)不再處于網(wǎng)絡(luò)邊緣，而是嵌入網(wǎng)絡(luò)設(shè)備中。該工作組主要面向可編程網(wǎng)絡(luò)設(shè)備內(nèi)生功能的場(chǎng)景、潛在有益點(diǎn)展開(kāi)研究，其中內(nèi)生功能包括在網(wǎng)計(jì)算、在網(wǎng)存儲(chǔ)、在網(wǎng)管理和在網(wǎng)控制等，是計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)更深層次融合的下一發(fā)展階段，也吸引了許多研究人員的關(guān)注。

2 算力網(wǎng)絡(luò)技術(shù)探索

2.1算力網(wǎng)絡(luò)階段發(fā)展

算力網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)算網(wǎng)共促，將“算力+網(wǎng)絡(luò)”作為一體化的生產(chǎn)力統(tǒng)一供給、發(fā)展，有利于信息服務(wù)新模式構(gòu)建。以網(wǎng)強(qiáng)算，借助基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)化優(yōu)勢(shì)改變算力單點(diǎn)薄弱現(xiàn)狀，有利于國(guó)家整體算力布局；以算促網(wǎng)，將算力調(diào)度的高需求轉(zhuǎn)化為網(wǎng)絡(luò)超寬帶高智能發(fā)展的動(dòng)力，有利于網(wǎng)絡(luò)持續(xù)領(lǐng)先發(fā)展。算力網(wǎng)絡(luò)的演進(jìn)從目前的算網(wǎng)分治、逐步走向算網(wǎng)協(xié)同，最終發(fā)展為算網(wǎng)一體化。基于目前邊緣計(jì)算的發(fā)展，算力網(wǎng)絡(luò)將首先實(shí)現(xiàn)多個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)算力資源的合理分配和調(diào)度，滿足用戶的業(yè)務(wù)體驗(yàn)，以及提高資源的利用率。隨著云邊算力趨向泛在化，網(wǎng)絡(luò)更加扁平化、靈活化、服務(wù)化，算力網(wǎng)絡(luò)走向算網(wǎng)協(xié)同階段，通過(guò)對(duì)業(yè)務(wù)、算力資源和網(wǎng)絡(luò)資源的協(xié)同感知，將業(yè)務(wù)按需調(diào)度到合適的節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)算網(wǎng)資源統(tǒng)一編排、統(tǒng)一運(yùn)維、統(tǒng)一優(yōu)化，最終實(shí)現(xiàn)算網(wǎng)共彈共縮。隨著云邊端三級(jí)算力全泛在、空天地一體網(wǎng)絡(luò)全互聯(lián)，網(wǎng)絡(luò)資源和計(jì)算資源將實(shí)現(xiàn)全面融合新形態(tài)，走向算網(wǎng)一體階段。算網(wǎng)共進(jìn)，提供新服務(wù)，打造新模式，培育新業(yè)態(tài)，真正解決算網(wǎng)融合問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)在網(wǎng)計(jì)算，算網(wǎng)一體共生。算力網(wǎng)絡(luò)階段發(fā)展路線如圖1所示。

圖1算力網(wǎng)絡(luò)階段發(fā)展路線

2.2算力網(wǎng)絡(luò)技術(shù)體系

算力網(wǎng)絡(luò)需要從架構(gòu)、協(xié)議、度量等方面協(xié)同演進(jìn)，構(gòu)建面向算網(wǎng)一體化的新型基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)，如圖2所示。在架構(gòu)層面上看，面對(duì)邊緣計(jì)算、異構(gòu)計(jì)算、人工智能等新業(yè)務(wù)，未來(lái)算網(wǎng)融合架構(gòu)需要在基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（IaaS）資源層編排的基礎(chǔ)上，研究向平臺(tái)即服務(wù)（PaaS）、軟件即服務(wù)（SaaS）、網(wǎng)絡(luò)即服務(wù)（NaaS）等一系列上層算法/函數(shù)/能力的編排演進(jìn)，并協(xié)同管理、控制和數(shù)據(jù)面，進(jìn)一步探索實(shí)現(xiàn)編排系統(tǒng)與網(wǎng)絡(luò)調(diào)度系統(tǒng)的協(xié)作，實(shí)現(xiàn)一切即服務(wù)（XaaS）能力按需靈活部署。在協(xié)議層面上看，傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化路徑僅實(shí)現(xiàn)信息在節(jié)點(diǎn)之間傳輸?shù)姆?wù)等級(jí)協(xié)議（service-levelagreement，SLA）并未考慮節(jié)點(diǎn)內(nèi)部算力的負(fù)載。未來(lái)算網(wǎng)融合的網(wǎng)絡(luò)需要感知內(nèi)生算力的資源負(fù)載和XaaS性能，并綜合考慮網(wǎng)絡(luò)和算力兩個(gè)維度的性能指標(biāo)，從而進(jìn)行路徑和目標(biāo)服務(wù)階段的聯(lián)合優(yōu)化。另外，還需要考慮和數(shù)據(jù)面可編程技術(shù)的結(jié)合，如利用SRv6可編程性實(shí)現(xiàn)算網(wǎng)信息協(xié)同，以實(shí)現(xiàn)控制面和數(shù)據(jù)面的多維度創(chuàng)新。從度量方面看，網(wǎng)絡(luò)體系的建模已經(jīng)很成熟，但算力體系還需要綜合考慮異構(gòu)硬件、多樣化算法以及業(yè)務(wù)算力需求，進(jìn)一步深入研究形成算力的度量衡和建模體系。算力網(wǎng)絡(luò)需要依托統(tǒng)一的算力度量平衡體系以及能力模板，為算力感知和通告、算力開(kāi)放應(yīng)用模型（OAM）和算力運(yùn)維管理等功能提供標(biāo)準(zhǔn)度量準(zhǔn)則。

圖2算力感知技術(shù)架構(gòu)思路

2.3算力感知技術(shù)架構(gòu)

為了實(shí)現(xiàn)泛在計(jì)算和服務(wù)的感知、互聯(lián)和協(xié)同調(diào)度，算力感知架構(gòu)體系從邏輯功能上可分為算力服務(wù)層、算力資源層、算力路由層和網(wǎng)絡(luò)資源層以及算網(wǎng)管理編排層，如圖3所示。

圖3算力感知技術(shù)架構(gòu)

算力服務(wù)層：承載計(jì)算的各類服務(wù)及應(yīng)用，并可以將用戶對(duì)業(yè)務(wù)SLA的請(qǐng)求（包括算力請(qǐng)求等）參數(shù)傳遞給算力路由層。算力資源層：利用現(xiàn)有的計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施提供算力資源。計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施包括單核中央處理器（CPU）、多核CPU，以及CPU+圖形處理器（GPU）+現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列（FPGA）等多種計(jì)算能力的組合。為滿足邊緣計(jì)算領(lǐng)域多樣性計(jì)算需求，該層能夠提供算力模型、算力應(yīng)用程序編程接口（API）、算網(wǎng)資源標(biāo)識(shí)等功能。算力路由層：是算力感知網(wǎng)絡(luò)的核心?；诔橄蠛蟮乃憔W(wǎng)資源，并綜合考慮網(wǎng)絡(luò)狀況和計(jì)算資源狀況，該層將業(yè)務(wù)靈活按需調(diào)度到不同的計(jì)算資源節(jié)點(diǎn)中。網(wǎng)絡(luò)資源層：利用現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施為網(wǎng)絡(luò)中的各個(gè)角落提供無(wú)處不在的網(wǎng)絡(luò)連接，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施包括接入網(wǎng)、城域網(wǎng)和骨干網(wǎng)。算網(wǎng)管理編排層：完成算力運(yùn)營(yíng)、算力服務(wù)編排，以及對(duì)算力資源和網(wǎng)絡(luò)資源的管理。該層的具體工作包括對(duì)算力資源的感知、度量以及OAM管理等，實(shí)現(xiàn)對(duì)終端用戶的算網(wǎng)運(yùn)營(yíng)以及對(duì)算力路由層和網(wǎng)絡(luò)資源層的管理。

其中，算力資源層和網(wǎng)絡(luò)資源層是算力感知網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)設(shè)施層，算網(wǎng)管理層和算力路由層是實(shí)現(xiàn)算力感知功能體系的兩大核心功能模塊?；谒x的五大功能模塊，實(shí)現(xiàn)了對(duì)算網(wǎng)資源的感知、控制和調(diào)度?？傊?，作為計(jì)算網(wǎng)絡(luò)深度融合的新型網(wǎng)絡(luò)，以無(wú)所不在的網(wǎng)絡(luò)連接為基礎(chǔ)，基于高度分布式的計(jì)算節(jié)點(diǎn)，通過(guò)服務(wù)的自動(dòng)化部署、最優(yōu)路由和負(fù)載均衡，構(gòu)建算力感知的全新網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，真正實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)無(wú)所不達(dá)、算力無(wú)處不在、智能無(wú)所不及。海量應(yīng)用、海量功能函數(shù)、海量計(jì)算資源則構(gòu)成一個(gè)開(kāi)放的生態(tài)。其中，海量的應(yīng)用能夠按需、實(shí)時(shí)調(diào)用不同的計(jì)算資源，提高計(jì)算資源利用效率，最終實(shí)現(xiàn)用戶體驗(yàn)最優(yōu)化、計(jì)算資源利用率最優(yōu)化、網(wǎng)絡(luò)效率最優(yōu)化。

2.4算力度量與標(biāo)識(shí)體系

算力網(wǎng)絡(luò)需要構(gòu)建統(tǒng)一的度量和標(biāo)識(shí)體系，通過(guò)對(duì)異構(gòu)計(jì)算類型進(jìn)行統(tǒng)一的抽象描述，形成算力建模模板，為算力路由、算力設(shè)備管理、算力計(jì)費(fèi)等提供標(biāo)準(zhǔn)的算力度量規(guī)則。算力度量體系包括對(duì)異構(gòu)硬件設(shè)備、不同算法以及用戶算力需求3方面度量。首先，對(duì)異構(gòu)硬件設(shè)備算力度量，從而有效地展示設(shè)備對(duì)外提供計(jì)算服務(wù)的能力；計(jì)算過(guò)程受不同算法的影響，因此，可以對(duì)不同算法進(jìn)行算力度量的研究，獲得不同算法運(yùn)行時(shí)所需算力的度量；用戶所需的不同服務(wù)會(huì)產(chǎn)生不同的算力需求，通過(guò)構(gòu)建用戶算力需求度量體系，可以有效感知用戶的算力需求。基于統(tǒng)一度量體系，算力建模體系包括對(duì)異構(gòu)的物理資源建模，以及從計(jì)算、通信、存儲(chǔ)等方面對(duì)資源性能建模，構(gòu)建統(tǒng)一的資源性能指標(biāo)，以及通過(guò)構(gòu)建資源性能指標(biāo)與服務(wù)能力的映射完成對(duì)服務(wù)能力的建模，實(shí)現(xiàn)對(duì)外提供統(tǒng)一的算力服務(wù)能力模型。此外，算力網(wǎng)絡(luò)需要構(gòu)建統(tǒng)一的算力標(biāo)識(shí)體系，支持對(duì)全網(wǎng)算力節(jié)點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)一的算力標(biāo)識(shí)管理與分配，且算力標(biāo)識(shí)應(yīng)當(dāng)是全局唯一的，用于標(biāo)識(shí)注冊(cè)后的算力節(jié)點(diǎn)。此外，算力標(biāo)識(shí)應(yīng)當(dāng)是可驗(yàn)證的，支持算力調(diào)度、算力交易等。

2.5算力路由技術(shù)

基于對(duì)網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)等多維資源、服務(wù)的狀態(tài)感知，算力路由技術(shù)支持將算力信息注入路由表，生成“網(wǎng)絡(luò)+計(jì)算”的新型路由表；基于用戶的業(yè)務(wù)請(qǐng)求，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算聯(lián)合路徑計(jì)算，按需、動(dòng)態(tài)生成業(yè)務(wù)調(diào)度策略，并實(shí)現(xiàn)基于IPv6 / SRv6等協(xié)議的可編程算力路由轉(zhuǎn)發(fā)。算力路由技術(shù)示意圖如圖4所示。

圖4算力路由技術(shù)示意圖

算力路由節(jié)點(diǎn)需要在傳統(tǒng)的路由表中，基于接收的算力狀態(tài)信息，在網(wǎng)絡(luò)信息表基礎(chǔ)上維護(hù)本地算力信息表。路由控制面基于給定的路徑Metric值計(jì)算方式生成算力感知的新型路由表，相比于傳統(tǒng)的路由信息表，算力感知的路由表中新增了“算力參數(shù)信息”和“網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算總參數(shù)信息”?；趯?duì)應(yīng)用需求的感知，結(jié)合實(shí)時(shí)的網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算狀態(tài)信息，算力路由調(diào)度支持將應(yīng)用請(qǐng)求沿最優(yōu)路徑調(diào)度至最優(yōu)節(jié)點(diǎn)?；凇奥窂?節(jié)點(diǎn)”聯(lián)合計(jì)算和優(yōu)化，從而實(shí)現(xiàn)可以感知業(yè)務(wù)需求的、綜合考慮“路徑+節(jié)點(diǎn)”狀態(tài)的新型路徑計(jì)算，滿足業(yè)務(wù)需求。此外，結(jié)合IPv6/SRv6/VPN等多種協(xié)議構(gòu)建支持網(wǎng)絡(luò)可編程、靈活可擴(kuò)展的新型數(shù)據(jù)面，通過(guò)在入口網(wǎng)關(guān)處完成業(yè)務(wù)需求和轉(zhuǎn)發(fā)路徑的匹配與映射，實(shí)現(xiàn)基于SRv6的顯式路徑轉(zhuǎn)發(fā)。

2.6算網(wǎng)協(xié)同管理技術(shù)探索

基于全網(wǎng)算力節(jié)點(diǎn)基于算力度量和建模體系形成的節(jié)點(diǎn)算力信息，算力算網(wǎng)協(xié)同管理技術(shù)需要支持對(duì)算力的統(tǒng)一注冊(cè)以及策略配置?；谒懔?jié)點(diǎn)信息，構(gòu)建統(tǒng)一的全網(wǎng)算力服務(wù)拓?fù)?，包括算力服?wù)標(biāo)識(shí)信息、部署位置信息等，實(shí)現(xiàn)對(duì)全網(wǎng)算力服務(wù)的統(tǒng)一管理。此外，根據(jù)服務(wù)所需的算力資源信息，需要結(jié)合全網(wǎng)算力的部署狀態(tài)，動(dòng)態(tài)、按需編排與部署服務(wù)。更進(jìn)一步，可以將一個(gè)服務(wù)任務(wù)分解為多個(gè)子任務(wù)，各子任務(wù)可以分別在不同的算力節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行計(jì)算，實(shí)現(xiàn)各計(jì)算節(jié)點(diǎn)的協(xié)同。算力網(wǎng)絡(luò)支持基于AI的算網(wǎng)流量預(yù)測(cè)，通過(guò)獲取未來(lái)時(shí)間的流量分布、業(yè)務(wù)分布情況，進(jìn)行算網(wǎng)資源的預(yù)配置、算網(wǎng)應(yīng)用的預(yù)部署，支持對(duì)于算力和網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)合調(diào)度和全局優(yōu)化。

2.7在網(wǎng)計(jì)算超融合技術(shù)

在網(wǎng)計(jì)算技術(shù)的核心是將部分計(jì)算任務(wù)從主機(jī)側(cè)遷移至網(wǎng)絡(luò)側(cè)，在交換機(jī)、路由器、智能網(wǎng)卡、DPU處理卡等網(wǎng)絡(luò)設(shè)備完成計(jì)算加速，從而提升網(wǎng)絡(luò)吞吐量，降低網(wǎng)絡(luò)時(shí)延，減小總體能耗。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)主要完成分組的高速轉(zhuǎn)發(fā)，將計(jì)算任務(wù)和計(jì)算結(jié)果在計(jì)算節(jié)點(diǎn)間高速傳輸。在數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)中，大規(guī)模分布式計(jì)算和存儲(chǔ)的需求日漸強(qiáng)烈，網(wǎng)絡(luò)傳輸日漸成為數(shù)據(jù)中心中分布式集群規(guī)模增大和能效提升的瓶頸。近年來(lái)，基于RDMA（remote direct memory access）協(xié)議的方案實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的大帶寬、低時(shí)延和無(wú)損，使得存儲(chǔ)和計(jì)算資源池化，一定程度解決了數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)钠款i。在此基礎(chǔ)上，具有較強(qiáng)算力的新型異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，如可編程交換機(jī)、智能網(wǎng)卡和DPU處理卡等網(wǎng)絡(luò)設(shè)備可以協(xié)同完成諸如分布式機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)果聚合等輕量級(jí)計(jì)算任務(wù)，從而降低數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的網(wǎng)絡(luò)流量。另一方面，由于計(jì)算任務(wù)在網(wǎng)絡(luò)中完成，不必再送往端側(cè)進(jìn)行處理，可以降低計(jì)算任務(wù)和計(jì)算結(jié)果的傳輸跳數(shù)，大幅降低整體任務(wù)處理時(shí)延。

3算力網(wǎng)絡(luò)部署方案

算力網(wǎng)絡(luò)的部署應(yīng)用需要一個(gè)分階段演進(jìn)和更新迭代的周期，初期可以通過(guò)集中式方案進(jìn)行算力網(wǎng)絡(luò)的概念驗(yàn)證，并適時(shí)在小規(guī)模網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景引入分布式方案，實(shí)現(xiàn)集中式與分布式協(xié)同部署方案。待分布式算力路由協(xié)議成熟穩(wěn)定的中后期階段，實(shí)現(xiàn)分布式方案的規(guī)模部署。

3.1集中式算力網(wǎng)絡(luò)部署方案

在算力網(wǎng)絡(luò)的集中式部署方案中，算網(wǎng)編排管理中心基于算力和網(wǎng)絡(luò)的全局資源視圖，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)部署狀況，選擇管理面和控制面實(shí)現(xiàn)算力網(wǎng)絡(luò)協(xié)同調(diào)度。算力網(wǎng)絡(luò)集中式部署方案如圖5所示，網(wǎng)絡(luò)管理向算力編排器通告網(wǎng)絡(luò)信息，由算網(wǎng)編排調(diào)度中心進(jìn)行統(tǒng)一的算網(wǎng)協(xié)同調(diào)度，生成調(diào)度策略，發(fā)送給網(wǎng)絡(luò)控制器，進(jìn)一步生成路徑轉(zhuǎn)發(fā)表。需要網(wǎng)絡(luò)控制器收集網(wǎng)絡(luò)信息，將網(wǎng)絡(luò)信息上報(bào)至算網(wǎng)編排器，同時(shí)接收來(lái)自算網(wǎng)編排器的網(wǎng)絡(luò)編排策略，算網(wǎng)編排器負(fù)責(zé)收集算力信息，接收來(lái)自控制器的網(wǎng)絡(luò)信息進(jìn)行算網(wǎng)聯(lián)合編排，同時(shí)支持將編排策略下發(fā)至控制器，算網(wǎng)編排器負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)調(diào)度。算力編排器通過(guò)網(wǎng)絡(luò)管理平臺(tái)向算網(wǎng)控制器進(jìn)行算力信息通告，算力編排器向網(wǎng)絡(luò)控制器算力信息通告，由網(wǎng)絡(luò)控制器進(jìn)行統(tǒng)一的算網(wǎng)協(xié)同調(diào)度，生成調(diào)度策略，進(jìn)一步路徑轉(zhuǎn)發(fā)表。

圖5算力網(wǎng)絡(luò)集中式部署方案

3.2集中式與分布式協(xié)同部署方案

集中式和分布式協(xié)同的算力網(wǎng)絡(luò)部署方案如圖6所示，算網(wǎng)管理編排層維護(hù)全局靜態(tài)算力和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔?，算力資源和網(wǎng)絡(luò)資源實(shí)時(shí)狀態(tài)信息由算力路由層節(jié)點(diǎn)維護(hù)，在算力路由節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)算網(wǎng)協(xié)同調(diào)度。

圖6集中和分布式協(xié)同的算力網(wǎng)絡(luò)部署方案

3.3分布式算力網(wǎng)絡(luò)部署方案

分布式算力網(wǎng)絡(luò)部署方案如圖7所示，算網(wǎng)管理編排層維護(hù)全局靜態(tài)的算力、服務(wù)和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔ⅲ⑼浇o各入口算力路由節(jié)點(diǎn)，算力路由節(jié)點(diǎn)維護(hù)算力服務(wù)的拓?fù)湫畔⒁约八懔Y源和網(wǎng)絡(luò)的資源實(shí)時(shí)狀態(tài)信息，通過(guò)分布式算力路由節(jié)點(diǎn)進(jìn)行算網(wǎng)協(xié)同調(diào)度。

圖7 分布式算力網(wǎng)絡(luò)部署方案

4算力網(wǎng)絡(luò)的價(jià)值

算力網(wǎng)絡(luò)是運(yùn)營(yíng)商“云算網(wǎng)融合”和“網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)型”的強(qiáng)力助推劑，助力運(yùn)營(yíng)商打破“管道化”困境。當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)只作為信息傳輸載體，網(wǎng)絡(luò)價(jià)值單一，導(dǎo)致運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)被“管道化”?；谶\(yùn)營(yíng)商天然的“大連接”能力，算力網(wǎng)絡(luò)利用運(yùn)營(yíng)商“重計(jì)算資產(chǎn)”和“網(wǎng)絡(luò)云化”的優(yōu)勢(shì)，提供“優(yōu)質(zhì)連接+優(yōu)質(zhì)計(jì)算”的融合服務(wù)，賦能未來(lái)網(wǎng)絡(luò)升級(jí)；此外，算力網(wǎng)絡(luò)可統(tǒng)一調(diào)度未來(lái)社會(huì)中泛在的多樣化算力，以統(tǒng)一服務(wù)的方式，高效、靈活、按需提供給用戶，助力構(gòu)建更開(kāi)放、更多元化、更高價(jià)值的運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)。算力網(wǎng)絡(luò)提供“網(wǎng)絡(luò)+算力”變現(xiàn)的新模式，構(gòu)建開(kāi)放共贏的算力生態(tài)。作為一個(gè)開(kāi)放的基礎(chǔ)設(shè)施，算力網(wǎng)絡(luò)使能海量的應(yīng)用、服務(wù)和計(jì)算資源。短期來(lái)看，有助于運(yùn)營(yíng)商邊緣計(jì)算生態(tài)的構(gòu)建和發(fā)展，通過(guò)按需、靈活、高效聯(lián)合調(diào)度網(wǎng)絡(luò)資源和算力資源，保障用戶業(yè)務(wù)體驗(yàn)，助力“網(wǎng)絡(luò)+算力”變現(xiàn)；中遠(yuǎn)期來(lái)看，未來(lái)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備將內(nèi)生算力，真正實(shí)現(xiàn)“轉(zhuǎn)發(fā)即計(jì)算”，從根本上顛覆現(xiàn)有的計(jì)算及網(wǎng)絡(luò)模式；此外，通過(guò)引入?yún)^(qū)塊鏈等去中心化技術(shù)，使能全新的“網(wǎng)絡(luò)+算力”交易模式，賦能算力生態(tài)的共繁榮與共贏。

5結(jié)束語(yǔ)

算力網(wǎng)絡(luò)需要網(wǎng)絡(luò)域、計(jì)算域協(xié)同創(chuàng)新，是一系列網(wǎng)絡(luò)新技術(shù)的集成融合和創(chuàng)新應(yīng)用。已經(jīng)被納入6G和下一代互聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)之一，是網(wǎng)絡(luò)與計(jì)算融合發(fā)展的終極目標(biāo)，是實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)智能內(nèi)生的必由之路。需要業(yè)界聯(lián)合打造算力網(wǎng)絡(luò)技術(shù)體系，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)無(wú)所不達(dá)，算力無(wú)處不在，智能無(wú)所不及，推動(dòng)千行百業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型。

[作者簡(jiǎn)介]

段曉東（1977? ），男， 中國(guó)移動(dòng)通信有限公司研究院副院長(zhǎng)，主要研究方向?yàn)?5G/6G 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、云計(jì)算及虛擬化、 IP 新技術(shù)。

姚惠娟（1980? ），女，中國(guó)移動(dòng)通信有限公司研究院基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究所研究項(xiàng)目經(jīng)理，主要研究方向?yàn)镮P網(wǎng)絡(luò)研究和標(biāo)準(zhǔn)工作，主要涉及承載網(wǎng)絡(luò)、邊緣計(jì)算、未來(lái)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)等領(lǐng)域。

付月霞（1997? ），女，中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)有限公司研究院基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)項(xiàng)目經(jīng)理，主要研究方向?yàn)樗懔W(wǎng)絡(luò)、未來(lái)網(wǎng)絡(luò)。

陸璐（1979? ），女，中國(guó)移動(dòng)通信有限公司研究院基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究所副所長(zhǎng)，主要研究方向?yàn)橐苿?dòng)核心網(wǎng)、未來(lái)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、邊緣計(jì)算。

孫滔（1981? ），男，博士，中國(guó)移動(dòng)通信有限公司研究院首席專家，主要研究方向移動(dòng)網(wǎng)新架構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)智能化。

關(guān)鍵詞： 資訊 通信世界網(wǎng) 算力網(wǎng)絡(luò) 中國(guó)移動(dòng) 算網(wǎng)一體 5G 6G