中国移动研究院:算力网络白皮书_36页_16mb
报告摘要
算力网络白皮书总结
核心内容概述
中国移动发布《算力网络白皮书》,系统阐述了算力网络的背景、理念、应用场景、发展路径和技术创新。算力网络旨在通过算力与网络的深度融合,构建“网络无所不达、算力无所不在、智能无所不及”的新型信息基础设施,推动数字经济的高质量发展。
主要观点
- 算力与网络融合:算力网络是实现算力与网络深度协同、统一调度、一体化服务的新型基础设施,是6G网络发展的关键技术之一。
- 发展愿景:实现“算力泛在、算网共生、智能编排、一体服务”,让算力成为像水电一样可“一点接入、即取即用”的社会级服务。
- 技术驱动:算力网络的发展依赖于多项关键技术,包括算力感知、算力路由、在网计算、智能编排、隐私计算、液冷技术等,推动算力网络的绿色化、安全化、智能化。
- 产业发展:算力网络是国家数字中国、智慧社会战略的重要支撑,将促进产业生态的构建与完善,推动算力交易、共享经济等新模式的发展。
- 发展阶段:中国移动将算力网络发展分为三个阶段:泛在协同、融合统一、一体内生,逐步实现从资源协同到服务一体化的演进。
关键信息
1. 发展趋势
- 政策形势:国家高度重视算力网络建设,出台了多项政策,如“东数西算”工程、新型数据中心发展行动计划等,推动算力基础设施的布局与优化。
- 产业趋势:算力成为数智化转型的核心生产力,算力需求和网络需求持续增长,预计到2030年,无人驾驶、数字货币、VR游戏等场景的算力需求将分别增长390倍、2000倍和300倍。
- 技术趋势:
- 算力多样泛在:算力呈现云边端三级架构,支持异构计算,如GPU、FPGA、NPU等。
- 算网深度结合:算力与网络在协议和形态上深度融合,实现资源的全局调度和优化。
- 要素融合互促:算力成为多技术融合、多领域协同的载体,推动人工智能、大数据、区块链等技术的协同发展。
- 算网一体服务:算网服务从资源型向任务型转变,实现“智能极简、无感体验”。
2. 核心理念
- 算为中心,网为根基:算力是核心,网络是支撑,二者深度融合,构建新型信息基础设施。
- ABCD-NETS多要素融合:算力网络融合云、边、端、网络、数据、智能、安全、区块链等八大要素,提供多维度、多形态的一体化服务。
- 一体化服务:实现算力、网络、数据、智能等多要素的统一服务供给,支持“任务式”服务模式,提升用户体验。
3. 场景展望
- 赋能生活:通过算力网络,提供低时延、高带宽的算力服务,支持VR、云游戏、云终端等应用,提升用户沉浸式体验。
- 赋能行业:在智慧交通、智慧医疗等领域,算力网络通过多技术融合,实现对海量数据的高效处理,推动行业智能化发展。
- 赋能社会:通过算力交易和共享经济模式,构建可信算力服务交易平台,实现社会闲散算力资源的统一管理和调度,推动绿色算力经济发展。
4. 发展路径
- 阶段一:泛在协同
实现资源协同、运营协同,通过多云管理、网络编排等技术,支持“网随算动”和“一站服务”。 - 阶段二:融合统一
实现算网融合、智能编排、统一运营和融合服务,构建“算网大脑”和确定性网络,提升算网服务的智能化水平。 - 阶段三:一体内生
实现算网边界打破,形成一体化基础设施,提供自智、数字孪生、意图驱动等服务,推动算力网络向更高层次发展。
5. 技术创新
- 算力基础设施关键技术:构建灵活敏捷的算力底座,支持云原生、无服务器计算、异构计算、算力原生、算力卸载、存算一体等技术。
- 网络基础设施关键技术:打造光电联动的全光网络底座和云边端全连接的智能IP网络,支持SRv6、确定性网络、无损网络、SD-WAN等技术。
- 算网一体关键技术:实现算力度量、算力标识、算力感知、算力路由、在网计算等技术,提升算网协同效率。
- 编排管理关键技术:构建“算网大脑”,实现智能编排、算力解构、泛在调度、算网自智、数字孪生、意图网络等。
- 运营服务关键技术:支持算力交易、多量纲、算力并网、算力封装、意图感知等,推动算力网络服务创新。
- 绿色与安全关键技术:引入液冷、芯片节能、隐私计算、数据标记、全程可信、审计溯源、内生安全等技术,保障算力网络的绿色低碳与安全可信。
产业发展倡议
- 技术挑战:需突破跨领域架构融通和算网一体化技术,完善技术体系和标准。
- 产业挑战:推动算力网络概念共识,加强产业链协同,提升技术渗透深度。
- 生态挑战:构建跨产业链的算力生态,激发行业应用,实现多元供给、多元服务、多元业态。
关键技术与目标
- 算力泛在:实现云、边、端算力资源的统一调度与管理,形成多层次、立体化算力体系。
- 算网共生:打破算力与网络的边界,实现资源的智能感知与协同调度。
- 智能编排:构建“算网大脑”,实现算网资源的统一编排与全局优化。
- 一体服务:提供多要素融合的一体化服务,实现“任务式”服务模式,提升用户体验。
缩略语列表
| 缩略语 | 英文全称 | 中文解释 |
|---|---|---|
| 5G | 5th Generation Mobile Networks | 第五代移动通信 |
| 6G | 6th Generation Mobile Networks | 第六代移动通信 |
| AI | Artificial Intelligence | 人工智能 |
| API | Application Programming Interface | 应用程序接口 |
| ARM | Advanced RISC Machine | RISC微处理器 |
| ASIC | Application Specific Integrated Circuit | 专用集成电路 |
| BaaS | Backend as a Service | 后端服务 |
| CAN | Computing-Aware Network | 算力感知网络 |
| CPU | Central Processing Unit | 中央处理器 |
| DPU | Data Processing Unit | 数据处理器 |
| FaaS | Function as a Service | 功能即服务 |
| FPGA | Field Programmable Gate Array | 现场可编程门阵列 |
| GPU | Graphics Processing Unit | 图形处理器 |
| HPC | High Performance Computing | 高性能计算 |
| IDC | Internet Data Center | 互联网数据中心 |
| I/O | Input/Output | 输入输出 |
| IoT | Internet of Things | 物联网 |
| ITU | International Telecommunication Union | 国际电信联盟 |
| NPU | Neural-Network Processing Unit | 嵌入式神经网络处理器 |
| OAM | Operation Administration and Maintenance | 操作维护管理 |
| OTN | Optical Transport Network | 光传送网 |
| OXC | Optical Cross-Connect | 光交叉连接 |
| PON | Passive Optical Network | 无源光网络 |
| PUE | Power Usage Effectiveness | 电源使用效率 |
| QoS | Quality of Service | 服务质量 |
| RISC | Reduced Instruction Set Computer | 精简指令集计算机 |
| RISC-V | Reduced Instruction Set Computing-V | 基于RISC的开放指令集架构 |
| RoCE | RDMA over Converged Ethernet | 基于以太网实现远程直接数据存取 |
| SaaS | Software as a Service | 软件即服务 |
| SDN | Software Defined Network | 软件定义网络 |
| SD-WAN | Software Defined Wide Area Network | 软件定义广域网 |
| SLA | Service Level Agreement | 服务等级协议 |
| SoC | System on Chip | 片上系统 |
| SRv6 | Segment Routing over IPv6 | 基于IPv6的分段路由 |
| uRLLC | Ultra Reliable Low Latency Communication | 高可靠低时延通信 |
| VR | Virtual Reality | 虚拟现实 |
| X86 | The X86 architecture | 一种微处理器执行的计算机指令集 |
| XR | Extended Reality | 扩展现实 |
发展目标
- 算力泛在:实现云、边、端算力资源的统一调度与管理,形成高品质网络基础设施。
- 算网共生:算力与网络深度融合,打破基础设施边界,实现一体化服务。
- 智能编排:构建“算网大脑”,实现算网资源的统一编排与智能调度。
- 一体服务:提供多要素融合的一体化服务,实现“任务式”服务模式,提升用户体验。
总结
中国移动提出的算力网络理念,是中国数字经济发展的重要支撑,也是推动算力与网络深度融合、构建新型基础设施的关键方向。通过技术、产业、生态三方面的协同推进,算力网络将实现“网络无所不达、算力无所不在、智能无所不及”的愿景,为社会数智化转型提供坚实基础。
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