算力網(wǎng)絡(luò)：以網(wǎng)絡(luò)為中心的融合資源供給

李少鶴 李泰新 周旭

摘要：算力網(wǎng)絡(luò)能夠改善邊緣和云中心、邊緣和邊緣的資源互通調(diào)度問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)算力、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等多種資源動(dòng)態(tài)調(diào)度，并提供極致的服務(wù)質(zhì)量?；诰W(wǎng)絡(luò)計(jì)算模型的發(fā)展歷程和算力網(wǎng)絡(luò)需求背景，提出算力網(wǎng)絡(luò)的供給模式和3層服務(wù)模式，指出算力網(wǎng)絡(luò)是一種以網(wǎng)絡(luò)為中心的多種融合資源供給網(wǎng)絡(luò)計(jì)算模型。

關(guān)鍵詞：算力網(wǎng)絡(luò)；以網(wǎng)絡(luò)為中心；網(wǎng)絡(luò)計(jì)算模型；供給模式

Abstract： Computing power network can improve resource interoperability and scheduling in edge-to-cloud and edge-to-edge scenarios， realize the dynamic scheduling of multiple resources such as computing power， storage， and network， and provide ultimate service quality. Based on the analysis of development process of network computing model and the background of computing power network demand， the supply paradigm and three-layer service mode of computing power network are proposed. It is pointed out that computing power network is a network-centric new network computing model with integrated supply of multiple resources.

Keywords： computing power network； network-centric； network computing model； supply paradigm

隨著5G網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的到來(lái)，以及人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)的興起，作為互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)體系面臨巨大的挑戰(zhàn)。國(guó)際數(shù)據(jù)公司（IDC）預(yù)測(cè)，2020—2025年將有超過(guò)50%的數(shù)據(jù)會(huì)在網(wǎng)絡(luò)側(cè)進(jìn)行存儲(chǔ)、計(jì)算和處理[1]。在中國(guó)“新基建”戰(zhàn)略的指引下，“新聯(lián)接”和“新計(jì)算”成為建設(shè)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的重要抓手。當(dāng)前，計(jì)算能力供需關(guān)系不平衡成為產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新升級(jí)演進(jìn)的瓶頸。構(gòu)建彈性開(kāi)放、高效協(xié)同的計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施，成為信息技術(shù)（IT）產(chǎn)業(yè)與通信技術(shù)（CT）產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的重要共識(shí)。

算力網(wǎng)絡(luò)采用以網(wǎng)絡(luò)為中心的多種融合資源供給網(wǎng)絡(luò)計(jì)算模型，依靠“云數(shù)據(jù)中心+邊緣服務(wù)器+用戶(hù)終端”三級(jí)協(xié)同（簡(jiǎn)稱(chēng)“云+邊+端”協(xié)同），使計(jì)算資源從終端、云向邊緣擴(kuò)散，以便提供泛在網(wǎng)絡(luò)連接和算力服務(wù)，實(shí)現(xiàn)算力資源的靈活調(diào)度。算力網(wǎng)絡(luò)有望滿(mǎn)足智能社會(huì)中新型業(yè)務(wù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的需求，實(shí)現(xiàn)“算力無(wú)處不在、隨取隨用”的未來(lái)網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景。

1 網(wǎng)絡(luò)計(jì)算模型發(fā)展歷程

網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算一直以來(lái)是計(jì)算機(jī)領(lǐng)域發(fā)展的主線(xiàn)。在兩者互補(bǔ)融合的歷程中，網(wǎng)絡(luò)計(jì)算模型的變化經(jīng)歷了多個(gè)階段。圖1展示了計(jì)算網(wǎng)絡(luò)模型及其使能技術(shù)演化和網(wǎng)絡(luò)計(jì)算場(chǎng)景需求變遷的脈絡(luò)。

在早期的大型計(jì)算機(jī)時(shí)代，用戶(hù)終端僅僅作為顯示器，并通過(guò)通信線(xiàn)路連接到大型主機(jī)，使用集中點(diǎn)的算力資源。那時(shí)的計(jì)算資源完全集中，網(wǎng)絡(luò)只起到終端登錄連接的作用，功能單一。

隨著個(gè)人計(jì)算機(jī)（PC）的發(fā)展，主機(jī)間的通信需求促進(jìn)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的蓬勃發(fā)展。同時(shí)，隨著PC的普及，計(jì)算資源也變得越來(lái)越分散。在20世紀(jì)90年代，隨著計(jì)算資源的分散化和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，研究者提出一種分布式的網(wǎng)絡(luò)計(jì)算模型——網(wǎng)格計(jì)算，即利用大量異構(gòu)的計(jì)算機(jī)閑置中央處理器（CPU）計(jì)算資源和磁盤(pán)存儲(chǔ)資源，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)，將其作為一個(gè)分布式的大規(guī)模計(jì)算機(jī)集群，以完成需要大量算力的計(jì)算任務(wù)[2]。網(wǎng)格計(jì)算技術(shù)的愿景十分宏大。然而，由于這一技術(shù)思想過(guò)于超前，當(dāng)時(shí)的PC和網(wǎng)絡(luò)性能均不能支撐大規(guī)模分布式網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的場(chǎng)景。此外，在商業(yè)模式上，閑置資源的利用效率不高。這使得網(wǎng)格計(jì)算并沒(méi)有獲得大規(guī)模商用，多被用于志愿科學(xué)計(jì)算。網(wǎng)格計(jì)算的提出，為后來(lái)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算模型的發(fā)展提供了思路和技術(shù)基礎(chǔ)。

隨著互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的飛速發(fā)展，人們對(duì)計(jì)算存儲(chǔ)能力的需求不斷攀升。在2006年提出的云計(jì)算便是脫穎于網(wǎng)格計(jì)算思想的下一代網(wǎng)絡(luò)計(jì)算模型[3]。通過(guò)分布式技術(shù)，云計(jì)算將計(jì)算、存儲(chǔ)資源存放在云網(wǎng)絡(luò)中心，使用戶(hù)僅通過(guò)網(wǎng)絡(luò)就可以獲得龐大的計(jì)算資源和存儲(chǔ)服務(wù)。相對(duì)于網(wǎng)格計(jì)算完全分散的計(jì)算資源，云計(jì)算的計(jì)算、存儲(chǔ)資源仍是集中部署的。這使得云計(jì)算可以完成高可靠且高彈性的資源供給。這與以WEB為代表的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)對(duì)資源的需求高度吻合，因此云計(jì)算一提出便掀起熱潮。云計(jì)算衍生出多種云服務(wù)模式，是一個(gè)里程碑式的網(wǎng)絡(luò)計(jì)算模型。云計(jì)算誕生于固定互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)需求之下，為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，并與智能手機(jī)這一新型終端一起，掀起移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的浪潮。目前，幾乎所有通用互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用都被部署在云服務(wù)器中?？梢哉f(shuō)，云計(jì)算貫穿了整個(gè)通用互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，成為互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的核心推動(dòng)力。

近年來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)開(kāi)始從消費(fèi)類(lèi)應(yīng)用場(chǎng)景向產(chǎn)業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景拓展。物聯(lián)終端、工業(yè)設(shè)備、智能汽車(chē)等更多類(lèi)型的終端開(kāi)始聯(lián)入網(wǎng)絡(luò)。產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的新業(yè)務(wù)對(duì)實(shí)時(shí)性、可靠性、吞吐能力、能耗等的要求遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于消費(fèi)類(lèi)的應(yīng)用，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境也變得更加復(fù)雜。面向產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的特殊需求，傳統(tǒng)云計(jì)算數(shù)據(jù)中心部署位置距離用戶(hù)較遠(yuǎn)，無(wú)法為時(shí)延敏感業(yè)務(wù)提供低時(shí)延服務(wù)。把海量物聯(lián)終端數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆朴?jì)算中心進(jìn)行處理，將給網(wǎng)絡(luò)帶來(lái)巨大的帶寬壓力。單單依靠集中式的云計(jì)算，無(wú)法有效支撐產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展。在這種需求的推動(dòng)下，邊緣計(jì)算應(yīng)運(yùn)而生。邊緣計(jì)算將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理和計(jì)算下沉到網(wǎng)絡(luò)邊緣，并接近用戶(hù)終端，可以滿(mǎn)足低時(shí)延、大帶寬、低能耗的網(wǎng)絡(luò)需求。邊緣計(jì)算這一概念最早由2009年的Cloudlets演化而來(lái)[4]，并作為5G網(wǎng)絡(luò)的使能技術(shù)，伴隨著5G技術(shù)進(jìn)入快速發(fā)展期。2014年歐洲電信標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會(huì)（ETSI）提出移動(dòng)邊緣計(jì)算。隨后，移動(dòng)邊緣計(jì)算演化為多接入邊緣計(jì)算[5]。邊緣計(jì)算模型使得算力資源在網(wǎng)絡(luò)中得到進(jìn)一步豐富，地理布局更廣，提供方式更為靈活，彌補(bǔ)了云計(jì)算集中部署帶來(lái)的時(shí)延、帶寬方面的弱點(diǎn)，是新一代網(wǎng)絡(luò)計(jì)算模型從“集中”回歸“分布”的又一次輪回。

按照時(shí)間順序，表1給出了網(wǎng)絡(luò)計(jì)算模型發(fā)展歷程中的關(guān)鍵技術(shù)和思想對(duì)比。從前文描述可以看出，一項(xiàng)技術(shù)的成功，除了技術(shù)本身的先進(jìn)性以外，真實(shí)存在的產(chǎn)業(yè)需求、可行的商業(yè)模式都是決定性的因素。

2 算力網(wǎng)絡(luò)需求背景

2.1 算力網(wǎng)絡(luò)發(fā)展背景

在5G人工智能（AI）時(shí)代，新型網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)持續(xù)涌現(xiàn)，對(duì)算力的需求飛速增長(zhǎng)。高算力和低時(shí)延的應(yīng)用場(chǎng)景愈加多樣化，如物聯(lián)網(wǎng)、智慧出行、虛擬現(xiàn)實(shí)、泛在計(jì)算等。這些場(chǎng)景對(duì)算力的需求亦呈現(xiàn)多樣化爆發(fā)式增長(zhǎng)。隨著萬(wàn)物互聯(lián)愿景的進(jìn)一步推進(jìn)，聯(lián)網(wǎng)終端和設(shè)備數(shù)量將呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。據(jù)Statista預(yù)測(cè)，2025年全球物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將超過(guò)750億臺(tái)[6]。用戶(hù)對(duì)于時(shí)延、帶寬的變化更為敏感，對(duì)服務(wù)質(zhì)量的要求進(jìn)一步提高。

與此同時(shí)，算力資源的供給也將進(jìn)入快速發(fā)展期。2020年4月20日，中國(guó)國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)首次明確新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)（簡(jiǎn)稱(chēng)“新基建”）的范圍。其中，信息基礎(chǔ)設(shè)施包括以數(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。這是“算力基礎(chǔ)設(shè)施”這一概念首次在國(guó)家層面的被提出。目前，多種算力供給設(shè)施正在大力建設(shè)中，如超算中心、云計(jì)算數(shù)據(jù)中心、智能計(jì)算中心、邊緣計(jì)算站點(diǎn)。有報(bào)告指出，與已投運(yùn)機(jī)柜數(shù)相比，2020年北京、上海、廣州、深圳周邊的在建和規(guī)劃數(shù)據(jù)中心機(jī)柜增長(zhǎng)超過(guò)了300%，這說(shuō)明算力資源供給進(jìn)入快速增長(zhǎng)期[7]。相比于2020年，2025年以邊緣計(jì)算為代表的分布式算力資源將增長(zhǎng)790%，超過(guò)集中式算力資源。IDC預(yù)計(jì)，未來(lái)中心化算力占比將不超過(guò)12%，分布式算力將超過(guò)88%[7]。

隨著算力需求和算力供給的飛速增長(zhǎng)，算力供需之間的不平衡問(wèn)題愈加凸顯。IDC數(shù)據(jù)表明，計(jì)算資源的綜合利用率普遍小于15%。特別是邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，由于均是面向特定場(chǎng)景建設(shè)的，計(jì)算負(fù)載的潮汐效應(yīng)往往更加明顯，單靠目標(biāo)應(yīng)用場(chǎng)景，難以消耗邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的所有算力資源。目前，云計(jì)算中心和邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間、邊緣節(jié)點(diǎn)和邊緣節(jié)點(diǎn)之間的計(jì)算資源調(diào)度不夠靈活，集中式算力資源和分布式算力資源發(fā)展不一致，導(dǎo)致算力供給與需求無(wú)法有效匹配，使局部過(guò)載而其他資源閑置的情況出現(xiàn)。這大大降低了算力資源作為信息社會(huì)底層基礎(chǔ)設(shè)施能力的效率。由于現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)存在局限性，業(yè)務(wù)大多屬于靜態(tài)部署，資源復(fù)用率低。網(wǎng)絡(luò)配置也多為靜態(tài)，路由尋址方式效率低，難以針對(duì)目前輕量級(jí)的微服務(wù)需求進(jìn)行優(yōu)化。算力資源需要與網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，更大范圍、更細(xì)粒度地有效匹配和調(diào)度，才能充分發(fā)揮海量算力的真正效用。

2.2 算力資源和網(wǎng)絡(luò)能力適配

算力在“集中-分布”模型間呈現(xiàn)鐘擺式變化。隨著邊緣計(jì)算的興起和智能社會(huì)的算力需求發(fā)展，算力即將進(jìn)入“集中+分布”的全新發(fā)展階段。

集中式算力資源可以高效處理需要大算力的計(jì)算任務(wù)。分布式算力資源可以為終端用戶(hù)提供高質(zhì)量、低時(shí)延、隨用隨取的算力服務(wù)。面對(duì)“云+邊+端”網(wǎng)絡(luò)協(xié)同和“集中+分布”算力協(xié)同的場(chǎng)景需求，以及為解決算力資源供給失衡的問(wèn)題，網(wǎng)絡(luò)在新型網(wǎng)絡(luò)計(jì)算模型中將會(huì)占據(jù)更重要的位置。網(wǎng)絡(luò)的功能將從“連接算力”（為數(shù)據(jù)中心、算力節(jié)點(diǎn)和用戶(hù)終端提供連接功能）轉(zhuǎn)向“調(diào)度算力”（通過(guò)網(wǎng)絡(luò)對(duì)算力節(jié)點(diǎn)間的算力資源分配和調(diào)度），甚至轉(zhuǎn)向“組織算力”（對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的異構(gòu)算力資源進(jìn)行編排和組織管理）。新需求對(duì)網(wǎng)絡(luò)能力的要求進(jìn)一步提高，即要求網(wǎng)絡(luò)可以容納、調(diào)度、編排多種地理布局、多種物理異構(gòu)，并提供海量的計(jì)算、存儲(chǔ)、連接資源。新型網(wǎng)絡(luò)計(jì)算模型將會(huì)以網(wǎng)絡(luò)為中心，實(shí)現(xiàn)算力資源和網(wǎng)絡(luò)能力的有效適配，最大限度地提供高效的網(wǎng)絡(luò)算力調(diào)度和編排。

3算力網(wǎng)絡(luò)供給模式與核心特征

3.1 網(wǎng)絡(luò)計(jì)算資源的組織與供給模式

在目前的網(wǎng)絡(luò)生產(chǎn)關(guān)系下，產(chǎn)業(yè)鏈各方不同程度地掌握了應(yīng)用需求、計(jì)算資源、網(wǎng)絡(luò)資源。與之對(duì)應(yīng)，網(wǎng)絡(luò)計(jì)算資源的組織與供給可能有以下3種模式，如表2所示。

（1）以應(yīng)用為中心。在這種模式下，算力資源的組織與調(diào)度以自身的業(yè)務(wù)生態(tài)為中心。具有代表性的算力服務(wù)商有百度、阿里、騰訊等大型OTT（指互聯(lián)網(wǎng)公司越過(guò)運(yùn)營(yíng)商）互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)。它們?cè)谶M(jìn)行算力資源的部署時(shí)，以自建為主、整合第三方算力資源為輔，并基于OTT模式，租用運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)資源實(shí)現(xiàn)傳輸與調(diào)度。以應(yīng)用為中心的模式本質(zhì)上是云計(jì)算模式的擴(kuò)展。對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)公司來(lái)說(shuō)，這種模式具有業(yè)務(wù)延續(xù)性好、技術(shù)成熟、成本相對(duì)較低的優(yōu)點(diǎn)。然而，由于不同互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)生態(tài)系統(tǒng)之間存在互斥，這種模式的算力網(wǎng)絡(luò)服務(wù)較難保證第三方的公立性。同時(shí)，由于采用OTT模式，不直接掌控網(wǎng)絡(luò)資源，該模式難以支持高可靠、低時(shí)延業(yè)務(wù)。

（2）以計(jì)算為中心。在這種模式下，算力資源主要來(lái)自原分散的第三方算力，通過(guò)服務(wù)網(wǎng)絡(luò)加以組織，來(lái)執(zhí)行計(jì)算任務(wù)。此模式以新興的區(qū)塊鏈算力網(wǎng)絡(luò)公司為代表，例如BHP、EXODUS、Computing Planet等[8]。它們的算力資源多為整合的第三方算力資源，自建算力資源比例較低。基于OTT模式，它們租用運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)資源來(lái)構(gòu)建overlay的算力網(wǎng)絡(luò)，在應(yīng)用層實(shí)現(xiàn)傳輸與調(diào)度。然而，以計(jì)算為中心的模式也存在一些問(wèn)題：難以保證服務(wù)質(zhì)量，支持的業(yè)務(wù)類(lèi)型較為有限，管理成本相對(duì)較高。

（3）以網(wǎng)絡(luò)為中心。這種模式強(qiáng)調(diào)直接使用底層網(wǎng)絡(luò)對(duì)算力進(jìn)行整合、組織和調(diào)度，通過(guò)優(yōu)化后的算力標(biāo)識(shí)、路由協(xié)議與傳輸協(xié)議，來(lái)實(shí)現(xiàn)算力資源與網(wǎng)絡(luò)資源的高度集成與協(xié)同調(diào)度。具有代表性的算力服務(wù)商為網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商，其算力資源部署以自建為主、第三方為輔，且擁有大量的邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，同時(shí)算力資源分布廣泛、類(lèi)型豐富。這種模式具有完整的底層網(wǎng)絡(luò)資源和調(diào)度管理能力，可以按照應(yīng)用需求來(lái)按需調(diào)度合適的算力資源，并保證網(wǎng)絡(luò)傳輸質(zhì)量。以網(wǎng)絡(luò)為中心的模式具有明顯優(yōu)點(diǎn)：算力服務(wù)的中立性最高，服務(wù)質(zhì)量可保證，管理成本較低。

從以上分析可以看出，以網(wǎng)絡(luò)為中心的算力組織與供給模式最符合未來(lái)多元化業(yè)務(wù)發(fā)展需求，也最符合算力作為智能社會(huì)底層基礎(chǔ)設(shè)施的定位。

3.2 算力網(wǎng)絡(luò)核心特征：以網(wǎng)絡(luò)為中心的融合資源供給

算力網(wǎng)絡(luò)是以網(wǎng)絡(luò)為中心的新型網(wǎng)絡(luò)計(jì)算模型?；谧钚戮W(wǎng)絡(luò)技術(shù)，如運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化技術(shù)（NFV），算力網(wǎng)絡(luò)可以有效地將異構(gòu)算力資源虛擬化。此外，通過(guò)云網(wǎng)融合技術(shù)和軟件定義網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（SDN），算力網(wǎng)絡(luò)還可以將網(wǎng)絡(luò)中的計(jì)算、存儲(chǔ)、連接資源進(jìn)行智能化的有效編排，將計(jì)算資源、存儲(chǔ)資源等多維異構(gòu)資源完全融入到網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中，使各類(lèi)資源節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中可以通信和實(shí)時(shí)交互，并進(jìn)行多維異構(gòu)資源的動(dòng)態(tài)調(diào)度。算力網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)是資源供給模式的變革，它通過(guò)網(wǎng)絡(luò)來(lái)連通分散且碎片化的計(jì)算、存儲(chǔ)等資源，構(gòu)建一體化的信息通信技術(shù)（ICT）基礎(chǔ)設(shè)施，并向各相關(guān)產(chǎn)業(yè)提供網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算及存儲(chǔ)等服務(wù)，如圖2所示。

在算力網(wǎng)絡(luò)中，與算力任務(wù)相關(guān)的算力網(wǎng)絡(luò)能力，比如算力資源、服務(wù)標(biāo)識(shí)，在網(wǎng)絡(luò)邊緣進(jìn)行收集，并向用戶(hù)提供算力網(wǎng)絡(luò)能力視圖。用戶(hù)通過(guò)應(yīng)用，發(fā)出初始報(bào)文攜帶算力任務(wù)的需求，比如需要的算力種類(lèi)、算力總量、服務(wù)名字、時(shí)延上限、任務(wù)拆分等?；谑占降乃懔W(wǎng)絡(luò)能力詳情和相應(yīng)的需求到能力的映射算法，算力網(wǎng)絡(luò)邊緣網(wǎng)關(guān)將用戶(hù)的算力任務(wù)需求組合，映射為相應(yīng)的算力網(wǎng)絡(luò)能力組合。然后基于預(yù)設(shè)語(yǔ)法，將算力網(wǎng)絡(luò)能力組合解析為相應(yīng)靈活的報(bào)文格式。這些報(bào)文攜帶調(diào)用相應(yīng)算力網(wǎng)絡(luò)能力的指令和元數(shù)據(jù)，以便完成算力任務(wù)。

在算力網(wǎng)絡(luò)服務(wù)模式下，用戶(hù)無(wú)須在海量、分散的算力供應(yīng)商中選擇合適的算力點(diǎn)，也不必?fù)?dān)心網(wǎng)絡(luò)能力如何與計(jì)算模型相匹配。算力網(wǎng)絡(luò)將幫助用戶(hù)發(fā)現(xiàn)性能最佳的算力資源，按照業(yè)務(wù)需求來(lái)規(guī)劃可靠的網(wǎng)絡(luò)路徑與傳輸服務(wù)，并幫助用戶(hù)高效率地完成業(yè)務(wù)，使成本降到最低。

4算力網(wǎng)絡(luò)服務(wù)模式

算力網(wǎng)絡(luò)吸納和調(diào)度各類(lèi)分布式的算力，以統(tǒng)一服務(wù)的方式，并結(jié)合確定性網(wǎng)絡(luò)輸送高可靠、可度量、通用化的算力資源，來(lái)使能人工智能應(yīng)用，體現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)價(jià)值。運(yùn)營(yíng)商或者第三方公司建設(shè)供給側(cè)的算力供給資源池，并通過(guò)算力網(wǎng)絡(luò)完成基礎(chǔ)設(shè)施供給、網(wǎng)絡(luò)連接供給和平臺(tái)及業(yè)務(wù)能力供給，以滿(mǎn)足需求側(cè)的虛擬現(xiàn)實(shí)、云渲染、自動(dòng)駕駛以及AI等應(yīng)用的算力需求。

算力網(wǎng)絡(luò)服務(wù)形態(tài)決定了算力調(diào)度方式、度量方式、盈利模式和商業(yè)模式。類(lèi)比于云計(jì)算的基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（IaaS）、平臺(tái)即服務(wù)（PaaS）、軟件即服務(wù)（SaaS）的3層服務(wù)模式，算力網(wǎng)絡(luò)也可以自底向上分為3種服務(wù)形態(tài)，如圖3所示。

（1）算力基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)形態(tài)。算力服務(wù)商提供基礎(chǔ)算力設(shè)施，算力資源以算力站點(diǎn)結(jié)合虛擬網(wǎng)絡(luò)的形態(tài)存在。需求側(cè)租賃算力網(wǎng)絡(luò)服務(wù)商提供的算力資源，并由算力網(wǎng)絡(luò)調(diào)度用戶(hù)請(qǐng)求并使之到達(dá)合適的算力部署站點(diǎn)，同時(shí)由用戶(hù)決定算力設(shè)施的使用方式。這種服務(wù)形態(tài)主要面向那些擁有較強(qiáng)IT開(kāi)發(fā)能力、產(chǎn)品對(duì)算力依賴(lài)強(qiáng)、有能力對(duì)算力進(jìn)行精細(xì)化管理的客戶(hù)，如大型互聯(lián)網(wǎng)公司、獨(dú)角獸企業(yè)、云計(jì)算中心。

（2）算力平臺(tái)服務(wù)形態(tài)。算力服務(wù)商提供算力平臺(tái)和開(kāi)發(fā)環(huán)境，算力資源以算力資源池的形態(tài)存在。用戶(hù)無(wú)須關(guān)注算力資源部署細(xì)節(jié)，即可基于算力平臺(tái)來(lái)開(kāi)發(fā)和使用高質(zhì)量、低時(shí)延的算力。這種服務(wù)形態(tài)主要面向那些具備一定IT開(kāi)發(fā)能力、產(chǎn)品對(duì)算力較依賴(lài)的客戶(hù)，如大型工業(yè)制造企業(yè)、中小互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)。

（3）算力軟件服務(wù)形態(tài)。算力服務(wù)商提供上層算力應(yīng)用服務(wù)，算力資源以應(yīng)用程序接口（API）的形態(tài)存在。用戶(hù)無(wú)須關(guān)注系統(tǒng)和軟件細(xì)節(jié)，僅提交業(yè)務(wù)需求，并通過(guò)API完成算力任務(wù)。這種服務(wù)形態(tài)主要面向那些IT開(kāi)發(fā)能力弱、產(chǎn)品對(duì)算力較依賴(lài)、無(wú)法對(duì)算力進(jìn)行精細(xì)化管理的客戶(hù)，如互聯(lián)網(wǎng)小微企業(yè)、物聯(lián)網(wǎng)公司、制造業(yè)企業(yè)等。

算力網(wǎng)絡(luò)服務(wù)形態(tài)亦是算力網(wǎng)絡(luò)研究者的重點(diǎn)研究方向。算力網(wǎng)絡(luò)將打破傳統(tǒng)運(yùn)營(yíng)商僅販賣(mài)網(wǎng)絡(luò)連接和流量的盈利模式，有助于擴(kuò)展算力需求的商業(yè)客戶(hù)。3層算力網(wǎng)絡(luò)服務(wù)形態(tài)模型具有自下而上垂直拓展的特點(diǎn)，針對(duì)不同的算力業(yè)務(wù)需求，可以提供全方位和高自由度的實(shí)現(xiàn)方式，能夠給予算力網(wǎng)絡(luò)供應(yīng)商更多可能的服務(wù)方式和業(yè)務(wù)模式。

5 算力網(wǎng)絡(luò)發(fā)展現(xiàn)狀

算力網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)一提出便備受業(yè)界關(guān)注，業(yè)界對(duì)于算力網(wǎng)絡(luò)的研究正在如火如荼地開(kāi)展中。華為提出算力網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)框架計(jì)算優(yōu)先網(wǎng)絡(luò)（CFN）。三大運(yùn)營(yíng)商也在著力建設(shè)算力網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)施，并發(fā)布對(duì)算力網(wǎng)絡(luò)的研究成果[9-12]。為滿(mǎn)足未來(lái)科學(xué)研究范式向基于大數(shù)據(jù)發(fā)展的需求，中科院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心提出面向科研大數(shù)據(jù)的算力網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。

算力網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)化和產(chǎn)業(yè)化也在持續(xù)發(fā)展中。2019年末，華為和移動(dòng)基于CFN技術(shù)提出3項(xiàng)國(guó)際互聯(lián)網(wǎng)工程任務(wù)組（IETF）標(biāo)準(zhǔn)草案。目前，這3項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)仍在持續(xù)更新中[9， 13-14]。2019年10月，在國(guó)際電信聯(lián)盟（ITU）全會(huì)上，中國(guó)移動(dòng)提出算力感知網(wǎng)絡(luò)（CAN）相關(guān)草案，華為、中國(guó)聯(lián)通和中國(guó)電信也提出算力網(wǎng)絡(luò)（CPN）的相關(guān)草案[15-16]。同時(shí)，華為在寬帶論壇（BBF）上也進(jìn)行城域算力網(wǎng)絡(luò)（MCN）的立項(xiàng)[17]。目前，華為和運(yùn)營(yíng)商在ETSI和中國(guó)通信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會(huì)（CCSA）也在積極推進(jìn)算力網(wǎng)絡(luò)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的立項(xiàng)工作。

在產(chǎn)業(yè)動(dòng)態(tài)方面，網(wǎng)絡(luò)5.0產(chǎn)業(yè)和技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)盟也在積極參與算力網(wǎng)絡(luò)的生態(tài)建設(shè)。聯(lián)盟成員包括華為、三大運(yùn)營(yíng)商、中科院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心、中國(guó)信息通信研究院、清華大學(xué)等。該聯(lián)盟成立“算力網(wǎng)絡(luò)特設(shè)工作組”，將5G智能云化網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)推進(jìn)為算力網(wǎng)絡(luò)[18]。目前，華為、中國(guó)移動(dòng)、中國(guó)電信均已完成算力網(wǎng)絡(luò)的初步試驗(yàn)部署，并展示了試驗(yàn)驗(yàn)證成果。此外，中國(guó)聯(lián)通也在開(kāi)展算力網(wǎng)絡(luò)服務(wù)平臺(tái)的試點(diǎn)工作。

6 結(jié)束語(yǔ)

如同電力的普及奠定了工業(yè)社會(huì)發(fā)展的基礎(chǔ)一樣，泛在算力將成為智能社會(huì)發(fā)展的基石。在政策上，算力網(wǎng)絡(luò)是中國(guó)新基建概念中算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的核心之一，它響應(yīng)了建設(shè)數(shù)字化、智能化社會(huì)的政策號(hào)召；在技術(shù)上，算力網(wǎng)絡(luò)符合5G+AI技術(shù)建設(shè)乃至6G網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的要求，并可以起到關(guān)鍵作用；在商業(yè)應(yīng)用上，算力網(wǎng)絡(luò)將為各行各業(yè)提供高質(zhì)量、低時(shí)延、大帶寬的網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)服務(wù)，符合未來(lái)網(wǎng)絡(luò)業(yè)態(tài)的良性發(fā)展趨勢(shì)。

參考文獻(xiàn)

[1] REINSEL D， GANTZ J， RYDNING J. Data age 2025： the evolution of data to life-critical [R]. 2017

[2] LAN F， CARL K. The grid： blueprint for a new computing infrastructure [M]. San Fransisco： Morgan Kaufmann publisher， 1999

[3] AZODOLMOLKY S， WIEDER P， YAHYAPOUR R. Cloud computing networking： challenges and opportunities for innovations [J]. IEEE communications magazine， 2013， 51（7）： 54-62. DOI：10.1109/MCOM.2013.6553678

[4] SATYANARAYANAN M， BAHL P， CACERES R， et al. The case for VM-based cloudlets in mobile computing [J]. IEEE pervasive computing， 2009， 8（4）： 14-23. DOI：10.1109/ MPRV.2009.82

[5] ETSI. Multi-access edge computing （MEC） framework and reference architecture： ETSI GS MEC 003-2019 [S]. 2019

[6] Statista Research Department. Internet of Things - number of connected devices worldwide 2015-2025 [R]. 2019

[7] 前瞻產(chǎn)業(yè)研究院. 2021-2026年中國(guó)IDC（互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心）行業(yè)市場(chǎng)前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報(bào)告 [R]. 2020

[8] BHP工作組. BHP全球智能算力網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目周報(bào)[R/OL]. [2021-03-18]. https：//m.huoxing24. com/userCenter/4c1079cbe18d4e57a7722a2fd676763a

[9] LI Y， HE J， GENG L， et al. Framework of compute first networking （CFN） [Z]. 2019

[10] 中國(guó)移動(dòng)研究院， 華為技術(shù)有限公司. 算力感知網(wǎng)絡(luò)白皮書(shū) [R]. 2019

[11] 中國(guó)聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信有限公司. 中國(guó)聯(lián)通算力網(wǎng)絡(luò)白皮書(shū) [R]. 2020

[12] 雷波， 劉增義， 王旭亮， 等. 基于云、網(wǎng)、邊融合的邊緣計(jì)算新方案： 算力網(wǎng)絡(luò) [J]. 電信科學(xué)， 2019， 35（9）： 44-51

[13] GU S， ZHUANG G， YAO H. A report on compute first networking （CFN） field trial [Z]. 2019

[14] GENG L， WILLIS P. Compute first networking（CFN） scenarios and requirements [Z]. 2019

[15] GENG L， LEI B， FU Y， et al. Use cases and requirements of computing-aware networking for future networks including IMT-2020： ITU-T 480-WP1 [S]. 2019

[16] HUAWEI Technologies Co. Ltd， China Telecom. Framework and architecture of computing power network： ITU-T 563-WP3 [S]. 2019

[17] HUAWEI Technologies Co. Ltd. Metro Computing Network （MCN） [EB/OL]. [2021-03- 18]. https：//wiki.broadband-forum.org/display/ BBF/SDN+and+NFV

[18] 網(wǎng)絡(luò)5.0產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟. 網(wǎng)絡(luò)5.0產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟CFN特設(shè)組倡議與籌備匯報(bào) [Z]. 2019

作者簡(jiǎn)介

李少鶴，中國(guó)科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心在讀碩士研究生；主要研究方向?yàn)樾滦途W(wǎng)絡(luò)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)流量感知和預(yù)測(cè)等。

李泰新，中國(guó)科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心助理研究員；主要研究方向?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)協(xié)議、機(jī)器學(xué)習(xí)、天地一體化網(wǎng)絡(luò)等；發(fā)表論文20余篇，申請(qǐng)專(zhuān)利10余項(xiàng)。

周旭，中國(guó)科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心研究員；主要研究方向?yàn)槲磥?lái)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、5G/B5G、天地一體化網(wǎng)絡(luò)、人工智能、邊緣計(jì)算等；發(fā)表論文70余篇，申請(qǐng)專(zhuān)利40余項(xiàng)。