基于SRv6的算力网络技术体系研究

计算形态的云-边-端泛在化分布的演变，以及进入网络内部的计算，都推动承载网络从“云网融合”向“算网一体”演进。面向算力网络时代，提出基于互联网协议第6版段路由（SRv6）的算力网络技术体系，并详细介绍其内涵——“1+N+X”，即1个算网能力底座，N种算力网络能力，X种商业场景。通过对此技术体系的研究，构建新一代数字技术设施，增强“联接+计算+智能”的网络内生能力。     

算网融合的泛在计算服务发展和演进趋势分析

在新基建背景下,算网融合ICT产业"云网边端"协同需求日益旺盛。分析计算服务演进趋势、对比计算服务行业技术架构、分析业界算力网络/分布式云/泛在计算服务化架构的特点,提出把泛在计算服务发展的新理念作为算网融合的一种演进思路,并介绍泛在计算服务涉及的关键技术。     

中国联通算力网络研究与实践

<正>伴随着数字经济的蓬勃发展,新一代信息技术间的融合效应渐显,“5G+云+AI”成为推动我国数字经济持续发展的重要引擎。同时,以图像计算、超算等为代表的异构算力蓬勃发展,算力在获取时限的约束下不断靠近用户,逐步形成了以“云、边、端”为代表的多级计算能力。作为“计算+网络”高效协同发展的重要锚点,算力网络由此诞生,并强调借助信息通信网络协同异构算力资源,     

算力网络发展中的若干关键技术问题分析

介绍了目前国内外算力网络技术的发展现状,对算力网络关键技术进行了阐述,从算力度量与算力建模、基于算力信息的路由决策、云-边-端算力协同、基于服务的云网融合及算力网络信息安全5个方面,对算力网络技术发展及实践应用中遇到的问题进行了深入分析,并提出了初步的解决方案。     

面向6G通感算深度融合的云-网-边智能协同

通信-感知-计算（通感算）深度融合对6G网络端到端传输时延、可靠性等通信指标提出了极高的要求，因此提出一种云-网-边智能协同方案。首先，将云-网-边智能协同系统抽象为“三域四层三面”分布式体系结构，包括：计算域、感知域、通信域；基础设施层、虚拟化层、功能层、应用层；智能面、控制面、管理编排面。然后，通过云-网-边协同训练与推理，以支撑通感算智能协同。最后，搭建面向6G通感算深度融合的云-网-边智能协同实验平台。实验结果表明：云-网-边智能协同可提高系统可靠性，降低传输负载和业务时延。     

算力时代中心云与边缘云的协同部署

算力时代，计算的需求更加泛在，算力无所不在，算力分布式泛在的态势日渐明显，分布式算力需要协同计算和一体化调度。本文通过分析算力的分布式特征、中心云与边缘云的关系、分布式边缘云的能力部署、算力时代的网络及协同调度等内容，阐述了算力时代中心云与边缘云的协同关系，针对算力分布式协同的关键问题，提出了算力网络调度需要具备基本功能，并给出了分布式算力协同的应用案例。     

浅析5G技术与主动发布应急广播终端的研究

5G应用已渗透到生活方方面面,通过AI注智赋能,算网一体布局,进一步拓展智慧广电应急广播功能,助推5G+AI与多领域、多应用场景深度融合,助力社会治理效能全面提升,数字乡村建设更加美好。基于云广播系统架构,结合5G、人工智能、云计算、大数据、边缘计算、算力网络等新兴技术,研制设计广播电视“人人通”“终端通”“移动通”相关产品,通过云网边端一体化应用部署,实现广播电视全媒体、多渠道立体化传播新模式。     

基于云、网、边融合的边缘计算新方案:算力网络

边缘计算已经成为5G时代重要的创新型业务模式,尤其是其低时延特性,被认为是传统方案所不具备的,因此边缘计算能够提供更多的服务能力且具有更为广泛的应用场景。但边缘计算与处于中心位置的云计算之间的算力协同成为新的技术难题,即需要在边缘计算、云计算以及网络之间实现云网协同、云边协同,甚至边边协同,才能实现资源利用的最优化。在研究边缘计算算力分配和调度需求的基础上,提出了基于云、网、边深度融合的算力网络方案,并针对AI类应用给出了一个典型实施系统,该方案能够有效应对未来业务对计算、存储、网络甚至算法资源的多级部署以及在各级节点之间的灵活调度。     

IPv6+和算力网络的探索与实践

算力是数字经济时代的核心竞争力,算力网络自2021年起已经成为三大运营商的顶层战略。通过构建IPv6+的算网底座,可以实现云、网、边、端、业等算力的高度协同。以IPv6+为核心,打造智能云网,以SID As A Service实现网络、应用的一体编排,并结合业务需求在政企专线、家庭宽带及IPTV等业务领域,积极探索算力网络的商业模式。     

算网基座构建的探索与实践

构建算网基座是实现云网协同、算网融合的下一代算力网络架构的基础。算力网络具有泛在接入、超大联接、灵活可编程、确定性、感知业务和安全可信等需求。对算网基座的架构进行了研究,提出了骨干、汇接和接入的分层架构设想及云枢纽局、云汇接局和云端局3类基础设施。介绍了某市联通基于“IPv6+”技术重构传统IP城域网,构建资源层、管控层和服务层3层云汇接算网基座的实践及组播承载、算力优先网络等应用成果。     

超算云技术的发展与应用综述

近年来,融合了超级计算的强大算力与云计算的弹性服务能力的“超级计算云”受到了各界的高度关注,为各行各业的高质量发展注入了新动能。文中分析了超算云的发展现状,提出了超算云的内涵定义和体系架构,对超算云的核心技术展开了详细介绍,并对其4类应用进行了总结,最后阐述了超算云当前面临的问题以及未来的发展趋势。     

面向无服务器计算的边缘算力网络服务体系研究

算力网络是云网融合技术的演进和发展,为用户提供算网一体的服务。文章基于云原生中轻量化的无服务器计算模式,以函数功能为边缘算力服务能力,提出面向无服务器计算的边缘算力网络服务体系架构,阐述架构中的功能需求、体系架构、部署方案等相关内容,并完成算力网络服务平台原型部署和业务验证,实现上层应用对无服务器计算边缘算力的能力调用,验证轻量化算力的应用与边缘算力网络能力开放的问题。     

面向算网一体化演进的算力网络技术

随着一体化算力网络国家枢纽节点的建设和“东数西算”工程的加快实施,计算和网络的融合走向深水区。面向新兴业务对于网络和计算融合发展的需求,如何协调分布式、多样化算力资源,业务应用和网络资源满足业务需求成为亟待解决的问题。为了解决计算和网络相互感知、协同、调度问题,从算力网络阶段化发展、算力感知技术架构、算力度量与标识、算力路由等多个技术展开探索和研究,并提出算力网络多种部署模式,为算力网络后续技术研究和产业发展提供参考。     

星算网络——空天地一体化算力融合网络新发展

面对不断增长的算力和网络需求,6G空天地一体化网络通过网络集群优势突破单点算力和传统网络传输的极限,形成以算为中心,以网为根基,云、边、端、网、数、算深度融合的新型空天地一体化算力融合网络。首先介绍了算力网络和空天地一体化网络的发展现状,并结合6G空天地一体化算力融合网络的需求提出了星算网络的概念。其次,对星算网络的分层系统架构中的空基网络、天基网络和地面网络进行描述,并提出由算网资源层、算网抽象层和算网编排层组成的逻辑架构。之后,针对未来星算网络面临的算存问题、可信传输问题、天基算力编址寻址和高移动性算力路由问题提出对应关键使能技术。最后,对星算网络的典型应用场景进行了讨论和展望。     

6G算力网络:体系架构与关键技术

随着应用需求的不断拓展和科学技术的高速发展,现有网络逐步形成了较为成熟的无线感知、无线通信和泛在计算等多个功能体系,6G通信、感知、计算(通感算)融合趋势初现。其中,算力作为该融合系统的基石,为未来网络的发展提供了新的挑战和机遇。算力网络(Computing Force Networks,CFN)以“算网深度融合”为指导思想,利用发达的网络触角感知、连接和协同算力,提高算网资源利用率,满足网络智能化和新型业务的需求。首先概述了算力网络的发展历程和研究现状,总结了算力网络架构和关键技术,包括算力度量和建模、算力感知和路由、算力调度等,最后探讨了技术挑战和未来发展方向。     

算力网络一体化服务架构与实践

<正>为满足AR/VR、车联网等新型业务对低时延、高带宽,以及计算轻量化、动态化的需求,网络和计算融合发展已经成为新的趋势。随着5G、云计算、边缘计算等新技术的发展,算网一体化发展逐步走向成熟,算力网络的出现实现了“云边端”三级无缝协同,从而可以向全社会提供“算力+网络”的一体化服务。一体化服务包括提供算、网、数、智等多要素融合的一体化服务和端到端的一致性质量保障。为了让用户可以随时随地享受算力服务,发展算力网络需要重构现有计算及网络形态,使其形成继水网、电网之后国家的新型基础设施,从而最终实现“网络无所不达、算力无处不在、智能无所不及”     

算力网络场景需求及算网融合调度机制探讨

随着数字经济战略和数据要素改革的深化,计算需求持续爆发式增长,由此引发的能源消耗急剧增加,为“碳中和”“碳达峰”带来巨大挑战。“东数西算”通过对跨地理空间的计算网络资源进行协同调度,解决计算需求与资源供给不平衡问题,对网络带来了前所未有的挑战和演进动力。文章分析检索查询类、渲染交互类、深度学习类和区块共识类等四种算力需求场景,归纳总结算力网络场景特性及其路由资源需求模型,借鉴工业界和学术界在跨地理空间的计算资源协同调度方案,遵循以网络为中心且对现有网络协议改动最小的原则,探讨应用层算力任务预配分解,网络层路由优化和报文复制消除相结合的算网融合统一调度机制,并设计算力资源发布、算力任务预配和算网融合调度的协议流程,以平衡算力网络负载与算力服务质量。     

视联算力网络关键技术研究与应用

在数字经济时代，视频、AI和物联网相关领域虽然有跨域融通趋势，但相关基础技术仍是分层解耦状态，未真正实现深层次的协同融合，导致技术融合运用存在瓶颈，对应用创新驱动力不足。为了解决这些问题，本文提出视联算力网络技术体系，通过研究星云技术架构、多元视联感知、云网算力融合、分布式视频传输、立体式海量视频存储与检索和泛视频服务等六大关键技术，以视频为基础、IoT连接为载体，融合云计算、AI和通信技术，构建视频采集、传输、存储、分析、处理和呈现的端到端基础服务。视联算力网络可以实现云、网、算深度融合，推动安防监控、智慧交通、智能家居、安全城市和健康医疗等各领域应用的升级赋能。     

基于云边协同算力调度的高效边缘卸载研究

为了满足车载边缘计算网络(Vehicular Edge Computing,VEC)中低时延、高可靠、高传输速率等极致性能需求,亟需突破现有传统车联网中通信感知计算相互割裂的现状,基于云边端一体化与智能协同等算力网络技术设计一种高效的任务卸载策略成为解决方案。为此,提出一种云边协同智能驱动车载边缘算力网络架构,通过结合实时计算负载与网络状态条件,充分利用云中心、聚合服务器和MEC服务器的异构计算能力,权衡用户任务卸载策略,实现网络资源的全面协作和智能管理。考虑到计算型任务对时延和能耗的需求,将计算卸载策略建模为在通信与计算资源约束下的最小化长期系统成本的优化问题,并将其转化为马尔可夫决策过程(Markov Decision Process,MDP)。最后,鉴于车载网络的动态和随机特性,提出一种基于云边协同的深度Q网络(Cloud-Edge Collaborative Deep Q-Network,CEC-DQN)的高效计算卸载策略来解决MDP问题。仿真结果表明,与传统单点边缘服务器卸载或随机卸载算法相比,所提出的算法具有较高的性能提升,可有效解决多层次算力网络中节点算力分配不足、不均衡的问题。     

云边协同中的资源调度优化

随着业务类型的丰富和多样化，低时延、高带宽、数据私密性、高可靠性等成为业务普遍的要求。边缘计算、雾计算、分布式云、算力网络等方案相继被提出，并在产学研各界引发了深度的研究和探索。针对“多级的算力分布以及算力的协同将是未来算力结构的主流”这一观点，产业内外达成了共识，算力管理、分配、调度等与资源优化相关的问题也成为当下的研究热点和重点攻关方向。为此，面向未来的算力供给结构，首先描述了学术界、产业界资源调度优化问题的最新进展，总结了当前的主要方法论和工程实施架构；然后，针对两种典型的云边协同场景，从场景拆分、调度目标、求解方案依次进行分析，给出了适应场景特性的资源调度优化参考方案。