三大核心 五类场景:算力网络如何驶入快车道?
通信产业网|2022-02-17 16:13:16
作者:党博文来源:通信产业网

【通信产业网讯】(记者 党博文)伴随全球数字经济的发展,数据成为了新的生产要素,而算力网络作为响应国家战略、顺应产业发展和推动企业转型的必然要求,为社会数智化发展和行业转型升级带来全新机遇。

但是,算力网络不仅是新型的网络技术或简单组合,而是涉及网络、计算、平台多领域产品技术,以及标准规范、业务场景、商业模式、合作生态等多层面的综合性、系统性工程,需长期发展演进及产业链的共同努力。

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“‘联接+计算’作为华为长期持续的战略重点,与算力网络行业发展方向高度契合。近日,华为中国运营商Marketing部部长徐永波在接受《通信产业报》(网)全媒体记者采访时指出,华为将全力支持运营商算力网络发展,做好产品技术的核心使能者、业务及商业模式的重要支撑者、产业生态的协同与推动者。

算力基础面临双重挑战

当前,数字经济已经成为我国经济的重要组成部分,就在“十四五”规划和2035年远景目标纲要第十五章就明确制定了打造数字经济新优势的目标,要充分发挥海量数据和丰富应用场景优势,促进数字技术与实体经济深度融合,赋能传统产业转型升级,催生新产业、新业态新模式,壮大经济发展新引擎,而在之中,算力的发展越来越被产业所重视。

相关数据预测,到2030年,人类将进入YB数据时代,通用算力将增长10倍、人工智能算力将增长500倍,云服务占企业应用支出比例将达到87%。

而当前算力的巨大增长面临算力架构和能效的双重挑战。

首先,随着摩尔定律的失效,CPU与内存、I/O之间的增长速率已经出现矛盾,计算架构走向一个新的分水岭,急需新的计算架构来打破现有矛盾。其次是能效的瓶颈,算力的增长带来热耗增长与国家绿色低碳的要求已经产生矛盾,在有限的能源供应前提下,更优的计算能效意味着更多的算力发展权。

另外,随着行业数字化转型对数据处理的实时性和安全性的要求,算力分布式部署将成为云计算的另一个主要形态。从基于互联网的中心云计算,变成有SLA网络保障的敏捷智能的边缘计算,再到未来演变成云-边协同能力与端计算的联动。

无疑,这就需要通过算网成网来实现跨计算节点的协同,通过跨节点的分布式并行计算能力实现对计算现有架构的突破。与此同时算力成网可以利用高速高效的光纤网络来解决算力发展面临的电力短缺、双碳等问题。

三大核心 五类场景:因地制宜“用”算力

众所周知,算力网络是“一种根据业务需求,在云、网、边之间按需分配和灵活调度计算资源、存储资源以及网络资源的新型信息基础设施”,正如电力发展离不开电网,算力发展也离不开“算力网络”。

业界普遍认为算力网络的整体架构由“算、网、脑”三大核心组成,徐永波对其中的关键技术及发展目标给出了具体阐述。

首先,网络是支撑算力高品质连接、算力快速访问、算力灵活调度与编排的基础设施底座,主要由两部分组成,包括统一的智能IPv6+网络和超宽、灵活的全光基础网。而这些能力都是借助IPv6+技术来实现的,包括大家熟知的FlexE硬切片、SRv6、随流检测、安全、AI相关的技术能力。

面向用户或业务场景,全光基础网除了要支撑上层IP灵活连接的需求外,还需要满足大带宽、长距离算力节点间互联、用户有高品质直连算力节点的场景诉求,也是最大化算力网络价值,充分发挥算力网络能力的基本保障。

其次,计算领域的目标是构建绿色、高效、安全的算力基础设施,算力统一调度,打造算力一张网。

在计算领域要着力发展多样性算力,打造自主可控产业生态,创新计算架构,突破硬件基础算力瓶颈,并且,要将算力统一调度协同,实现算力融通,建立算力标识、算力度量等产业标准规范。徐永波特别指出,可以AI先行先试,作为算力网络多样性算力的优先布局。

在绿色方面,可通过创新整机柜PoD硬件,精准分级高效液冷,全栈优化DC基础架构+全栈联动调优,实现极致PUE,基于应用SLA需求,通过算力网络跨区调度,实现全网成本最优。

最后,算网大脑是支撑算网业务的关键,它实现算网的统一编排和资源的灵活调度。算网大脑向上承接各种业务逻辑,向下对接算网使能层及各类资源的管控系统。

算网大脑包括感知、编排、调度等重要功能。徐永波对算网大脑架构提出一些建议,比如逻辑上引入算网使能层,构筑面向算力资源/网络资源/数据资源的标识、度量和管理执行能力;对于融合调度的策略需考虑算网数资源之外的更多维度(能耗,资费等)。

诚然,成熟的技术打底是业务场景推动的关键,然而,没有面向确定性场景技术的打造更像是没有“土壤”的植物,业务场景类的明确对于技术的迭代演进无疑更加有的放矢。

对此,徐永波提出了五大类业务场景。

一是AI超大模型训练、东数西算/存场景。 用户提供数据需要传输到数据中心或西部节点,利用算力网络实现重算力的调度。这就需要算力实现跨域集群能力,网络可提供超长、大带宽能力。

二是行业数智化场景如工业控制、机器视觉。行业用户数据要求实时处理,需要在近场的边缘计算节点或终端实现应用闭环。算力网络要支持实时的边缘算力服务 和用户-边缘之前的确定性网络。

三是用户游戏/娱乐场景,如云游戏、元宇宙。数据从DC分发到边缘,进一步传递到用户,边缘侧提供渲染、存储等服务的同时,还要提供用户-边-云的确定性网络体验。

四是大型ISP业务优化。如游戏公司的业务部署,需要选址、租机架、安装软硬件、监控集群状态、设计负载均衡、数据同步、容错和用户体验优化方案等一系列的工作,如果有了算力网络,就可以把这些任务交给算网实现,客户只需要关注本身业务逻辑。

五是数据交易。通过算力网络可以实现数据的全生命周期管理,向数据使用者提供数据+算力服务,实现数据“可用不可拥”的数据中介服务。

徐永波指出,算力网络的很多场景目前还处于探索期,需要与运营商、合作伙伴等一起联手探索、研究和实现。

四建议打造算力产业高地

无疑,随着网络发展从信息交换逐向信息数据处理转变,算力将成为信息技术发展的核心和生产力,提供数智服务要求运营商提供以算力为载体、融合多要素的新型信息基础设施。

然而宏观来看,算力网络在四个层面仍存在不少制约,即技术层面算力网路标识度量体系、算网大脑标准和模型等目前还在研究阶段;业务层面“网调算”实际业务需求与场景尚不明确;商业层面运营商与客户及合作伙伴之间的算力度量、结算,以及新商业及合作模式构建需要探索;生态层面力网络当前主要以运营商及设备商推进为主,需要OTT、行业ISV/IHV/SI、最终客户等更多产业链合作伙伴的关注与投入。

对此,徐永波提出四点建议。

一是技术上加强标准规范研究制定,加速相关新技术试点探索。如与运营商共同定义算力标识、算力度量的标准规范,计算与网络协同的标准规范等;支持应用感知(APN6)、算力路由(CFN)等新技术试点部署。

二是网络上建议围绕目标架构加快基础能力部署,基于业务驱动、适当超前规划与实施。如推进SRv6的统一承载与灵活选路,构建E2E的切片网络,打造多样化AI算力AI第二平面等。

三是业务上围绕场景进行探索,推进商业试点及闭环。如ToB/toC/toH各类客户及场景需求联合调研,基于机器视觉、云手机、云游戏等各项算网相关业务设计及完善优化。

四是产业上加强联合创新,建议并支持运营商聚合设备商、行业伙伴及客户等多方资源,围绕标准规范、关键技术、重点场景,通过联合创新中心、联合创新项目与课题等方式共同进行算力网络相关创新探索,加速技术及商业落地。

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责任编辑:党博文

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