确定性算力网络白皮书.pdf
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1、-1-1/5128293031323334353536383940414243434445462.1.4.6.1算网一体机2.1.4.6.2 算网分布式管理平台2.2弹性可扩展的分布式架构和容器技术2.2.1多集群联邦技术2.2.2 GPU、FPGA高性能异构计算技术2.2.3 Serverless无服务计算技术2.2.4分布式容器批量调度技术2.3 确定性网络技术2.3.1 算力网络的确定性需求2.3.2 确定性网络技术体系2.3.3 时延确定性技术2.3.3.1 CQF技术2.3.3.2 DIP技术2.3.3.3 CSQF技术三、典型应用场景3.1 工业互联网3.2科学研究3.3人工智能3
2、.4能源物联网3.5 车联网四、总结与展望-01-前言随着5G/6G时代的到来,随着AR/VR、元宇宙、数字孪生、工业互联网等新型数字应用的发展,需要一个具备云网资源精确感知、全局实时智能调度控制、大带宽低时延低抖动高可靠传输能力的下一代云网融合体系架构,现在的ICT融合技术侧重于解决云网的自动化编排,采用软件定义和虚拟化技术,实现云网资源的灵活调度和统一管理,但是云和网仍然存在算力和网络不感知、算力和网络不均衡、算力分布不均衡,网络连接不确定等诸多问题,因此,如何解决算力网络关键技术痛点难点问题是算力网络应用落地的一个亟需突破的关键抓手,如何在算力网络体系架构上和关键技术上包括算力建模、算力
3、发现、算力路由、算力调度、算力交易明确其技术规范和标准成为推动算力网络从创新概念到产业落地的关键推手。本文聚焦于算力网络体系架构的综述分析,聚焦于算力网络关键技术的分析,着重阐述算网一体确定性网络架构和算网一体计算平台,首次在业界提出确定性算力概念场景。在上述体系架构和关键技术基础上,根据几个典型垂直行业应用场景归纳垂直行业对算力网络的需求为行业应用提供定制化服务参考。最后,总结算力网络在产业的成熟度并展望未来应用趋势。-02-一、算力网络概述1.1算力网络背景作为一种新兴网络技术理念,算力网络的提出是响应国家战略、推动经济发展、加速技术创新的必然趋势。从国家战略角度,近年来国家高度重视互联网
4、发展,算力网络是建设网络强国的根本要求,是建设新型基础设施的重要举措,是实施“东数西算”工程的关键保障。从经济发展角度,5G、云计算、人工智能、区块链等技术的创新与应用加速了经济社会向数字化转型,我国数字经济体量再创历史新高。中国信息通信研究院报告显示,2020年我国数字经济规模达到39.2万亿元,GDP占比为38.6%,2021年我国数字经济规模超过45万亿元,GDP占比超过40%,数字经济已经成为国民经济高质量发展的新引擎1。数字经济的蓬勃发展伴随着多样化应用场景、百亿级联接、爆炸式数据增长的出现,带来了海量数据分析处理的需求。算力网络可为海量数据的分析处理提供泛在计算能力与优质网络服务,
5、从而推动数字经济持续健康发展。从技术创新角度,随着单核硅基芯片的算力与多核堆叠带来的算力提升逐渐走向极限,算力从单核、多核向着网络化演进,计算与网络的边界逐渐被打破,计算与网络开始融合2。而在算力需求持续增长的背景下,受限于网络技术发展以及网络带宽成本,云数据中心与终端的两级计算架构已无法满足需求,算力正从云和端向网络边缘扩散。据IDC预测,2020-2025年,我国边缘计算服务器市场规模年复增长率为22.2%,到2025年,全球边缘计算服务器支出占总体服务器比重将从14.4%提升至24.9%3。未来算力将呈现云-边-端泛在分布的态势,计算与网络的融合将会更加紧密。算力网络是计算与网络两大技术
6、体系深度融合的产物,算力网络的出现将引发大量跨领域融合技术的突破,为占领ICT技术的制高点提供新的机遇。-03-1.2算力网络概念目前,算力网络在概念定义上尚未形成统一的认识。一种相对比较简单且全面的定义是:算力网络是指在算力不断泛在化的基础上,通过网络手段将计算、存储等基础资源在云-边-端之间进行有效调配的资源解决方案,以此来满足业务需求,提升业务服务质量4-5。算力网络以算为中心,以网为根基,其目标是联通散落在全网中的资源孤岛,避免被动资源扩容中的低效陷阱,构造云-边-端的泛在计算体系。正如网络的核心价值是提高效率,电话网提高了人类沟通的效率,互联网提高了人类协作的效率,算力网络将提高云、
7、边、端的协作效率。在算力网络中,用户无需关心网络中的计算资源的位置和部署状态,只需关注自身获得的服务即可,用户的一致体验通过计算和网络的协同调度来保证。算力网络是云网融合发展的新阶段,是对云网融合的深化和升级6。现阶段的云网融合一方面是网络为云计算提供联接服务,例如用于数据中心内部的虚拟网络与数据中心之间的专线网络以及用于联接用户与云的SD-WAN网络,主要体现为云网协同;另一方面是云计算为网络云化提供支持,例如对核心网网元进行云化改造、对承载网进行转控分离的改造、实现网络架构控制云化与转发极简,主要体现为云网一体。随着云网一体的继续演进,云网融合步入算力网络新阶段,算力网络将进一步深化和升级
8、云网融合成果,实现算网协同与算网一体。具体地,在算网基础设施方面,算力泛在化使算网基础设施覆盖面更广,边侧算力成为重要算力分布形态,网络向边缘侧延伸,算力网络需屏蔽异构算力差异、异构网络差异,具备算力资源抽象与标识能力,提供高质量的网络联接服务;在算网控制与管理方面,算力网络上可根据算网需求完成算网编排,下可感知算网资源状况,灵活匹配算力需求与算网资源,实现高效算网运营与调度;在算网服务方面,算力网络能够承载泛在计算的各类应用,根据-04-1.3算力网络现状在政策制定方面,我国政府高度重视数字经济发展,强调要加大投入,加强信息基础设施建设,指出要建设全国一体化的国家大数据中心。2018年-20
9、19年,国家发改委积极推动全国一体化大数据中心体系课题研究,形成了国家算力网络布局方案、“东数西算”实施路径等成果;2020年12月,国家发改委等四部委联合印发关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见,提出在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝等重点区域部署大数据中心国家枢纽节点,节点之间建立高速数据传输网络,支持开展全国性算力资源调度,形成全国算力枢纽体系;2021年5月,国家发改委等四部委联合印发全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案,明确在国家枢纽节点之间进一步打通网络传输通道,提升跨区域算力调度水平;2022年2月,“东数西算”工程正式全面启动。国家枢纽节点的部署
10、和“东数西算”工程的启动将推动算力网络体系的构建。在标准推进方面,国内与国际标准化组织积极开展算力网络标准化工作。中国通信标准化协会(CCSA)TC3已设立算力网络总体技术要求、算力网络算网编排管理技术要求、算力网络交易平台技术要求、算力网络基于SRV6的算力路由技术要求、算力网络算力度量与算力建模技术要求等标准项目,目前算力网络总体技术要求项目送审稿已经通过审查。国际电联电信标准化部门(ITU-T)SG11组启动了Q.CPN 标准(算力网络的信令要求)与Q.BNG-INC标准(算力网络边界网关智能控制信令要求)的制定工作;ITU-T SG13组通过了Y.2501标准(算力网络框架与架构),启
11、动了Y.ASA-CPN(算力网络认证调度架构)、Y.CAN-req(算力感知网络的功能需求)应用需求,合理解构算力应用、抽象算网需求。-05-等标准的制定工作。互联网工程任务组(IETF)发布了COMPUTING FIRST NETWORK 系列文稿,推动算力路由协议的标准化进程。宽带论坛(BBF)针对算力网络在城域网中的应用,启动了“METRO COMPUTING NETWORK(SD-466)”项目。在生态建设方面,国内三大运营商与各大云计算厂商积极参与算力网络建设,包括开展产业合作、升级云网融合产品、布局数据中心建设等。网络5.0产业和技术创新联盟成立了“算力网络特别工作组”,负责制定算
12、力网络架构、明确算力网络技术规范。中国联通一方面成立了“中国联通算力网络产业技术联盟”,联合华为成立算力网络联合实验室,旨在联合产学研合作伙伴,促进算力网络的标准完善,开展算力网络核心技术攻关和产品研发;另一方面积极探索云网融合迈向算网一体,基于“1+N+X”打造算网一体服务,基于虚拟化+云原生的双引擎技术架构融合场景创新,升级联通云产品,打造物联感知云、数海存储云、5G边缘云等云产品。中国移动借助全面升级的5G专网,完善移动云“N+31+X”资源池布局,深化边缘服务能力,升级云网一体策略及行业应用能力,着力构建算力网络大生态。中国电信提出“网是基础、云为核心、网随云动、云网一体”的云网融合方
13、向,充分发挥云网融合优势,按照国家一体化大数据中心枢纽节点的建设要求,进一步完善“2+4+31+X+O”的云和大数据中心布局。在云计算厂商方面,阿里云已在全球25个地域部署上百个云数据中心,包括规划建设了5座超级数据中心;腾讯云计划未来5年新增多个超大型数据中心集群,加码绿色数据中心建设;华为面向多样性计算,基于“鲲鹏+昇腾”算力底座,推出一体化集群计算解决方案。在试验验证方面,中国电信与中国移动均已完成算力网络领域的实验室原型验证,并在GSMA巴塞罗那展、ITU-T 和GNTC 相关展-06-会上发布成果。中国联通研究院开展了多方面的算力网络试验验证。例如,与广东联通、华为联合发布大湾区算力
14、网络行动计划,研发的算力网络服务系统已在广东上线试验;与北京联通合作,首次在现网验证了算力网络CFN协议体系;与河北联通、华为合作,在雄安新区建设了基于SRV6+FLEXE技术的综合承载网并已投入运营;联合山东联通提出智慧光云十六城规划,以建设全光算力网络为目标,推进云光一体服务体系,目前已启动OTN点到多点创新试点;与中兴通讯携手,基于SDN+SRV6框架完成算力网络服务调度POC验证。由算力网络的概念与算力网络的现状可见,当前算力网络的发展尚且处于初期阶段,确定性算力网络将在算网资源、控制与管理、服务提供等方面持续演进,突破关键技术,最终实现低成本、高性能、高安全、可定制的算网一体化服务供
15、给。在算网资源方面,算力网络打破了原有的围绕数据中心内部算力资源实现共享的围墙,构建了基于异构网络连接、异构算力接入的分布式计算形态。确定性算力网络的算力规模将持续扩大、算力异构化程度将持续加深、网络环境将持续优化。当前,我国算力规模呈现蓬勃发展的态势,2020年算力规模达到135EFLOPS,同比增加48EFLOPS,增长率为55%。2021-2022全球计算力指数报告显示,算力与经济增长紧密相关,算力指数平均每提高1%,数字经济与GDP将分别增长3.5和1.8,保持经济稳定健康发展的目标必将反向推动算力规模的扩大7。现阶段的算力由基于CPU芯片的基础算力、基于GPU/FPGA/ASIC等芯
16、片的智能算力、以及基于超级计算机的超算算力三部分构成,三种算力占比约为57%、41%、2%8。作为经济发展的核心技术驱动力,大数据、人工智能等新兴技术的应用将带来智能算力的1.4算力网络发展趋势-07-持续投入,智能算力在算力结构中的占比将继续攀升,算力异构化程度将持续加深。我国持续推进骨干网、城域网结构优化与关键环节扩容,持续推进5G基站、NB-IOT基站建设,积极探索无损数据中心、确定性网络等先进网络技术,网络环境将持续优化。在算网控制与管理方面,现阶段的云网融合存在云网信息不互通、相互调用接口不标准,难以形成云网整体视图,云网资源缺乏统一、灵活的控制机制,云网资源分域管理,域间管理数据共
17、享程度低,域间协同效率低,端到端管理困难。算网控制将支持对网络、算力、存储等多维资源的全网感知与通告,以集中式或分布式的方式形成算网整体视图,奠定算网高效管控的基础。在此基础上,算网控制将采用IPV6/SRV6等算力路由协议,感知上层业务的需求,结合实时的算网资源状态,采用高效算网编排、调度算法定制算网资源分配方案,支持灵活、可编程的数据面转发。除了实现基于算网整体视图的运维与运营之外,算力注册将成为算网管理的重要内容。区块链技术将融入算力网络,其去中心化、难以篡改、不可抵赖等特点可实现算力可信接入、交易、结算等,保障算力网络的安全性9。在算网服务方面,算力网络将承载各类计算服务与应用,服务对
18、象范围不断扩大至制造业、交通运输业、医疗卫生业、金融业等高精度、高安全垂直行业。在服务架构上,算力网络将从广泛采用微服务架构向着采用SERVERLESS架构的方向演进,以进一步降低服务成本、提升服务安全性与稳定性;在服务部署上,算力网络将采用更加轻量级的容器编排工具,实现服务的敏捷部署。-08-1.5确定性算力网络确定性算力网络以确定性网络为根基,以算力为中心,以产业发展为牵引,为工业企业提供低成本、高性能、高安全的算网一体化服务的新型基础设施。确定性算力网络采用“1+3+3+3”模式,即运营1个一体化算网平台,接入3类算力资源(超算资源、智算GPU资源、闲散算力资源),采用3类接入方式(公有
19、云接入、边缘云接入、私有云接入),通过3种一体化部署设备(算网纳管一体机、算网调度一体机、算网应用一体机)实现算网的部署即建成。推动算力基础设施建设进程,重点满足支撑工业企业的科研探索和数字化转型的算力要求。确定性算力网络发展的基础是确定性网络技术落地、分布式云技术和闲散的算力资源等。基于浪潮在分布式云计算的信息分发、资源调度、可信交易和区块链等技术积累以及山东未来网络研究院确定性网络保证端到端确定性服务质量的技术积累,利用闲散算力资源,面向工业生产企业,率先搭建以确定性网络为根基的确定性算力网络。在网络控制面实现协同与调度网络资源、计算资源、存储资源、算法资源与应用资源,在算力路由层和编排管
20、理层突破关键技术,从根本上解决当前算网无法实现算和网统一调度的难题。图1-1确定性算力网络架构-09-二、突破关键技术2.1异构算力融合技术2.1.1统一标识算力的需求促进了算力架构的多样性和算力性能的不断提升,当前算力网络架构中的算力可以由不同的硬件架构组成,一般包括 CPU、GPU、FPGA 和 AISC 等类型,在不同的应用场景中,异构算力发挥不同的计算效力。围绕以“云、边、端”为主体架构的三级算力调度需要满足不同场景下的算力需求:云端主要面向以高性能计算为主的传统集约化的性能计算,主要处理大流量、高并发的数据处理场景;边缘侧的数据中心主要考虑用户的快速接入和内容推送,为用户提供快速处理
21、和及时响应;而端侧的算力应用主要面向物联网、工业互联网为主要场景的嵌入式设备能够长期稳定运行,要求有低功耗和多连接等算力要求的场景。面对不同的算力场景,通过异构算力的协同能够最大化的实现异构算力的效力。而若将底层算力作为资源进行有效的管理,首先需要建立异构算力的统一标识。异构算力的统一标识体系的建立是将底层异构算力作为资源服务进一步开放和共享的基础。统一标识是实现在算力网络连接范围内异构芯片的统一标识。实现异构厂家和多数据中心算力资源接入算力网络内部以期能够共同打造算力流通、算力溯源以及确保数据在可信算力环境中可管可控提供切实有效的保障机制,对于统一标识的顶层设计应满足以下条件:1)信任接入:
22、基于统一标识,实现算力可信接入、安全认证和鉴权,打造算力安全有效的计算环境,切实保障算力网络安全有效的生态环境。-10-2.1.1.1统一标识技术架构2.1.2统一调度2)算力可塑:基于统一标识,可以实现算力溯源,实现算力在云、边、端侧的溯源和安全等级。3)算力度量:基于统一标识,构建算力度量,实现算力在分场景下的算力匹配和专业推荐,从而实现算力在联盟范围内的流通。基于异构算力统一标识的需求和场景,保障在一个算力接入的算力资源时能够提供切实可信的计算环境和算力溯源机制,提出了异构算力技术架构。1)算力鉴权:在算力接入过程中需要通过第三方认证中心进行算力认证并且发放签名证书并通过操作系统保存在可
23、信区中。只有经过认证合法的算力才能够作为可信算力纳入到算力管理中,并且经过统一资源模型成为算力资源。2)算力纳管:算力管理构建统一算力类型和算力使用情况统计信息体系,通过统一算力标识来维护和管理算力和厂商的唯一性,接入时间、运行情况以及接入地点等算力的上架、算力运行以及算力增加等全生命周期的管理信息。3)算力推荐:结合不同应用场景提供算力度量机制,为算力流通提供可度量、可推荐的算力评价机制。异构算力资源的抽象是为上层应用进一步屏蔽底层算力的差异化,使得用户更关注上层业务代码的开发,而无需关注底层差异性资源的申请和调度等方面。采用异构算力资源抽象能够进一步屏蔽掉底层算力的差异性,并且上层开发者无
24、需关心算力具体部署在哪个集群的节点上。而对于新增加的算力类型能够实时的同步更新到上层开发环境中,从而缩短了新算力上线到用户应用之间的使用周期,可以更好的为用户服-11-务。对于异构算力屏蔽的顶层设计应满足以下条件:1)规范应用接口衔接应用业务对资源的需求与系统资源的统一调度,以用户友好的应用资源需求方式和交互界面屏蔽异构算力的资源调度复杂性,实现调度器使用者与统一调度系统之间对作业的联动控制和实时反馈。2)弹性调度策略调度策略应满足异构算力资源最佳分配,作业调度流程和策略具有高度模块化、灵组合、插件式扩展等能力。3)资源实时感知实时收集系统内各节点的异构算力资源数量,感知硬件拓扑及运行健康变化
25、,反馈到调度引擎用于匹配作业的资源需求。算力是在完成不同的计算任务过程中衡量单位时间内计算设备可处理数据量的指标,数据处理方式包括但不限于浮点计算、稠密矩阵计算、向量计算、并行计算等方式,数据处理过程受硬件、算法、数据提供方式等多方面因素影响,算力度量主要包含以下三个方面:1)异构硬件算力的度量 异构硬件算力的度量主要是指对不同芯片、芯片的组合以及不同形态的硬件进行统一的算力度量,对异构芯片及硬件的度量是建立算力度量的基础。2)多样化算法算力的度量 通过对不同的算法,如神经网络、强化学习、深度学习等算法所需的算力进行度2.1.3多云算力融合技术2.1.3.1 算力度量-12-量,可以有效的了解
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