確定性算力網(wǎng)絡(luò)研究

賈慶民，胡玉姣，張華宇，彭開來，陳平平，謝人超,2，黃韜,2

（1.網(wǎng)絡(luò)通信與安全紫金山實驗室，江蘇 南京 211111；2.北京郵電大學(xué)網(wǎng)絡(luò)與交換技術(shù)國家重點實驗室，北京 100876）

0 引言

隨著邊緣計算、人工智能數(shù)據(jù)中心、超算數(shù)據(jù)中心等算力基礎(chǔ)設(shè)施的大量部署，終端用戶接入并使用計算資源變得更加方便快捷。然而，如何更加高效地利用這些計算資源成為當前亟須解決的問題[1-2]。一方面，許多邊緣計算節(jié)點的資源相對受限，難以高效快速處理計算任務(wù)；另一方面，計算節(jié)點部署分散，節(jié)點之間缺乏有效協(xié)同，計算任務(wù)的分配與調(diào)度機制尚不完善，導(dǎo)致計算任務(wù)的處理效率不高、計算資源利用不均衡。為更加高效地利用海量分布式計算資源，更加快速地處理計算任務(wù)，推動計算資源與網(wǎng)絡(luò)的深度融合，算力網(wǎng)絡(luò)的概念得以提出。算力網(wǎng)絡(luò)是一種算網(wǎng)融合的新范式，旨在將分布式計算節(jié)點打通互聯(lián)、統(tǒng)籌調(diào)度，通過對網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和協(xié)議的改進設(shè)計，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)和計算資源的優(yōu)化和高效利用[3-4]。隨著企業(yè)上云、消費互聯(lián)網(wǎng)向產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型發(fā)展，計算與網(wǎng)絡(luò)的深度融合已成為社會經(jīng)濟數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵力量。

當前，世界主要國家和經(jīng)濟體都高度關(guān)注算力網(wǎng)絡(luò)、算網(wǎng)融合相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，并且積極布局。2020 年，美國政府發(fā)布《引領(lǐng)未來先進計算生態(tài)系統(tǒng)：戰(zhàn)略計劃》，計劃打造由邊緣計算、云計算、高性能計算等算力設(shè)施構(gòu)成的國家級計算生態(tài)系統(tǒng)[5]。2020 年，美國啟動Pronto 項目，開展面向5G 的云邊協(xié)同互聯(lián)的可編程算網(wǎng)一體化研究[6]。2021 年，歐盟發(fā)布《2030 年數(shù)字指南針》，提出要大力發(fā)展云計算基礎(chǔ)設(shè)施，構(gòu)建安全和高性能的可持續(xù)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施[7]。我國也十分重視算網(wǎng)融合技術(shù)的發(fā)展和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，先后出臺一系列政策予以引導(dǎo)。2021 年，國家發(fā)展改革委等四部委聯(lián)合發(fā)布《全國一體化大數(shù)據(jù)中心協(xié)同創(chuàng)新體系算力樞紐實施方案》，啟動實施“東數(shù)西算”工程，構(gòu)建國家算力網(wǎng)絡(luò)體系[8]。2022年，國務(wù)院發(fā)布《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》，要求優(yōu)化升級數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，加快建設(shè)信息網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，推進云網(wǎng)協(xié)同和算網(wǎng)融合發(fā)展，有序推進基礎(chǔ)設(shè)施智能升級[9]。

另一方面，諸如智能制造、智能駕駛等新業(yè)務(wù)，不僅需要高性能算力資源，還要求網(wǎng)絡(luò)提供確定性、可靠性的保障，以滿足新業(yè)務(wù)功能和性能需求[10-11]。然而，當前的網(wǎng)絡(luò)還不能實現(xiàn)算力節(jié)點之間的端到端確定性傳輸和計算任務(wù)高效調(diào)度，這嚴重影響了時間敏感、計算密集型業(yè)務(wù)的發(fā)展。因此，開展基于確定性的算力網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究，構(gòu)建連通異構(gòu)泛在算力節(jié)點，保障實時傳輸、實時計算的算力網(wǎng)絡(luò)，對于滿足計算任務(wù)在算力節(jié)點間端到端高質(zhì)量、確定性的傳輸和調(diào)度具有重要意義。

本文針對算力網(wǎng)絡(luò)在發(fā)展過程中對實時性、確定性的迫切要求，基于確定性網(wǎng)絡(luò)（DetNet,deterministic networking）等相關(guān)技術(shù)，提出了確定性算力網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)方案，設(shè)計了確定性算力網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和工作機制，分析了確定性算力網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)，進而實現(xiàn)了傳輸路徑、傳輸時延的確定性和計算任務(wù)處理時延的確定性；同時，實驗結(jié)果也驗證了確定性算力網(wǎng)絡(luò)的性能和有效性；與普通算力網(wǎng)絡(luò)相比，確定性算力網(wǎng)絡(luò)在傳輸時延、計算處理時延方面都有明顯提升。最后，對典型應(yīng)用場景進行了分析，并對確定性算力網(wǎng)絡(luò)今后的發(fā)展趨勢和技術(shù)挑戰(zhàn)進行了分析探討。

1 相關(guān)研究工作

算力網(wǎng)絡(luò)和確定性網(wǎng)絡(luò)是確定性算力網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵使能技術(shù)，本節(jié)對算力網(wǎng)絡(luò)和確定性網(wǎng)絡(luò)的研究進展進行簡要概述。

1.1 算力網(wǎng)絡(luò)研究概述

算力網(wǎng)絡(luò)通過改進設(shè)計網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和協(xié)議，打通互聯(lián)分布式算力節(jié)點，統(tǒng)籌算網(wǎng)資源，靈活調(diào)度計算任務(wù)，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)和計算資源的協(xié)同優(yōu)化和高效利用。算力網(wǎng)絡(luò)一經(jīng)提出就得到了業(yè)界的廣泛關(guān)注。當前，算力網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展方興未艾，體系架構(gòu)及諸多關(guān)鍵技術(shù)還未形成定論，產(chǎn)業(yè)及標準化工作也在不斷推進中[12-14]。

在算力網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)方面，從網(wǎng)絡(luò)控制的角度，算力網(wǎng)絡(luò)技術(shù)方案大致可以分為2 種，即集中式架構(gòu)方案和分布式架構(gòu)方案。其中，集中式架構(gòu)方案的特點是控制平面與數(shù)據(jù)平面分離，控制平面具有全局算網(wǎng)資源視圖，可以進行全局統(tǒng)一算網(wǎng)編排調(diào)度，通常采用基于軟件定義網(wǎng)絡(luò)（SDN,software defined network）的技術(shù)架構(gòu)來實現(xiàn)[15-16]。分布式架構(gòu)方案的特點是通過相鄰路由節(jié)點之間的交互實現(xiàn)算網(wǎng)狀態(tài)信息同步，計算任務(wù)控制轉(zhuǎn)發(fā)也在路由節(jié)點決策完成，通常采用網(wǎng)絡(luò)層協(xié)議擴展方式實現(xiàn)，典型技術(shù)方案如計算優(yōu)先網(wǎng)絡(luò)（CFN,computing first networking）[12-13]。另一方面，從網(wǎng)絡(luò)分層的角度，算力網(wǎng)絡(luò)技術(shù)方案可以分為Overlay 方案和Underlay方案，Overlay 方案通常不涉及網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的修改，在應(yīng)用層實現(xiàn)算力狀態(tài)的采集和目標算力節(jié)點的選擇，通過底層網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)計算任務(wù)的傳輸調(diào)度；Underlay 方案通常需要在網(wǎng)絡(luò)層進行協(xié)議修改，增加算力狀態(tài)信息，在網(wǎng)絡(luò)層實現(xiàn)算網(wǎng)狀態(tài)信息的擴散。

在產(chǎn)業(yè)方面，網(wǎng)絡(luò)運營商和設(shè)備商積極推動算力網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，發(fā)布多部白皮書并對算力網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展背景、概念、架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)、標準和生態(tài)等方面進行了介紹和分析[15-16]。在標準化方面，中國通信標準化協(xié)會（CCSA,China Communications Standards Association）組織立項、編制了算力網(wǎng)絡(luò)系列行業(yè)標準，包括算力路由、算網(wǎng)編排、算網(wǎng)設(shè)備、算力交易等多個方面，旨在推動算力網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)研究和標準化[17]；2021 年7 月，國際電信聯(lián)盟電信標準化部門（ITU-T,International Telecommunication Union Telecommunication）發(fā)布了首個算力網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的國際標準“Y.2501: computing power network-framework and architecture”，該標準對算力網(wǎng)絡(luò)的框架與架構(gòu)進行定義和介紹，標志著算力網(wǎng)絡(luò)得到了國際學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的廣泛認可[18]。

在學(xué)術(shù)方面，學(xué)術(shù)界也圍繞算力網(wǎng)絡(luò)前沿技術(shù)開展了廣泛研究。文獻[13]研究了算力網(wǎng)絡(luò)的調(diào)度技術(shù)，提出了一種基于負載均衡的算力調(diào)度方案CFN-dyncast，即通過每個算力站點的負載和網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，實現(xiàn)將用戶的算力需求分配到最優(yōu)的算力站點。文獻[19]研究了算力網(wǎng)絡(luò)與命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)[20]的融合技術(shù)，提出了NSACS-PS 方案，即通過將命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的命名機制應(yīng)用于算力服務(wù)的命名中，實現(xiàn)算力服務(wù)的接入控制優(yōu)化。文獻[21]研究了算力網(wǎng)絡(luò)與云原生技術(shù)的融合機制，提出了一種算力網(wǎng)絡(luò)與云原生數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)融合的方案Cyber-CFN，并利用算力網(wǎng)絡(luò)的機制方法實現(xiàn)均勻采樣的接口和模型。文獻[22]提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)孿生的新型算網(wǎng)融合體系架構(gòu)，通過分布式云的方式向電信運營商、云計算提供商和應(yīng)用服務(wù)提供商協(xié)調(diào)分配計算、存儲和通信資源，以保障云業(yè)務(wù)的服務(wù)質(zhì)量需求。文獻[23]提出了一種新型算網(wǎng)融合機制機理——可擴展互聯(lián)網(wǎng)（EI,extensible Internet）技術(shù)，在不對當前網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)架構(gòu)進行任何重大變革情況下，從網(wǎng)絡(luò)層中抽象出L3.5 層來解決L3 層細腰問題，支持網(wǎng)內(nèi)泛在計算與內(nèi)容就近響應(yīng)，進而實現(xiàn)算網(wǎng)資源的融合利用。

1.2 確定性網(wǎng)絡(luò)研究概述

隨著智能駕駛、云虛擬現(xiàn)實（Cloud VR,cloud virtual reality）、智能制造等新應(yīng)用業(yè)務(wù)的發(fā)展，計算任務(wù)的卸載和分發(fā)通常要求極低的時延，以保證終端設(shè)備能做出及時的動作響應(yīng)。例如，在使用Cloud VR 業(yè)務(wù)應(yīng)用時，GPU 渲染計算需要在云端處理，如果時延過大，就會給用戶帶來眩暈感覺，嚴重影響Cloud VR 的體驗質(zhì)量。因此，這就要求算力網(wǎng)絡(luò)支持網(wǎng)絡(luò)傳輸確定性，以保證超低時延、超高可靠的傳輸。其中，通過確定性網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，實現(xiàn)算力節(jié)點之間、終端設(shè)備與算力節(jié)點之間的“準時、準確、快速”的數(shù)據(jù)傳輸，進而控制并降低端到端時延，為時間敏感網(wǎng)絡(luò)（TSN,time-sensitive networking）業(yè)務(wù)提供確定性的網(wǎng)絡(luò)傳輸保障。

確定性網(wǎng)絡(luò)可提供實時數(shù)據(jù)傳輸，保證確定的通信服務(wù)質(zhì)量，如超低上界的時延、抖動、分組丟失率，上下界可控的帶寬，以及超高下界的可靠性。確定性網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新興產(chǎn)業(yè)形態(tài)的底座技術(shù)，是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)鍵支撐[24]。確定性網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究的核心問題是如何實現(xiàn)確定性時延、抖動、分組丟失率、帶寬和可靠性等。例如，通過時鐘同步、頻率同步、調(diào)度整形、資源預(yù)留等機制方法實現(xiàn)確定性時延；通過優(yōu)先級劃分、抖動消減、緩沖吸收等機制實現(xiàn)確定性抖動和分組丟失率；通過網(wǎng)絡(luò)切片和邊緣計算等技術(shù)實現(xiàn)確定性帶寬；通過多路復(fù)用、包復(fù)制與消除、冗余備份等技術(shù)實現(xiàn)高可靠性[25]。

目前，可應(yīng)用于算力網(wǎng)絡(luò)的確定性網(wǎng)絡(luò)技術(shù)主要包括TSN 和DetNet[26-28]。TSN 主要應(yīng)用于數(shù)據(jù)鏈路層，首先基于業(yè)務(wù)需求對網(wǎng)絡(luò)流量進行優(yōu)先級劃分，并將具有確定性需求的流量區(qū)分出來，按照類似“時分復(fù)用”的思想方法，通過時鐘同步、流量整形等機制為高優(yōu)先級的流量提供確定性傳輸“時隙”，進而保證傳輸?shù)膶崟r性和可靠性。DetNet 主要應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)層，該技術(shù)的目標是在第二層橋接和第三層路由段上實現(xiàn)確定傳輸路徑，這些路徑可以提供時延、分組丟失和抖動的最壞情況界限，以此提供確定性時延[24]。

在學(xué)術(shù)方面，學(xué)術(shù)界在確定性網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域開展了大量的研究。文獻[29]研究了無線網(wǎng)絡(luò)場景下的確定性傳輸問題，提出了一種基于空口信道質(zhì)量信息的5G 與時間敏感網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合優(yōu)化機制，能有效降低信道質(zhì)量較差場景下的時間敏感網(wǎng)絡(luò)域傳輸時延，以及有效消除空口隨機變化導(dǎo)致的重傳對傳輸時延造成的抖動。文獻[30]研究了面向大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的確定性傳輸問題，提出了一種高可擴展的大規(guī)模確定性網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，可在IP 網(wǎng)絡(luò)中提供端到端時延和有界抖動保證。文獻[31]研究了數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)中時延確定性問題，分析了數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)從超低時延到確定性低時延的發(fā)展趨勢，并重點探討了通過減少交換機中的排隊時延來有效降低網(wǎng)絡(luò)時延的設(shè)計思路。

同時，算力節(jié)點之間任務(wù)的確定性傳輸也引起了學(xué)術(shù)界的關(guān)注。文獻[32]研究了多接入邊緣計算節(jié)點之間的任務(wù)確定性傳輸問題，通過二層網(wǎng)絡(luò)確定性和三層網(wǎng)絡(luò)確定性技術(shù)的跨域協(xié)作，以及與5G網(wǎng)絡(luò)的集成設(shè)計，解決了多接入邊緣計算網(wǎng)絡(luò)中的長尾時延問題。文獻[33]也針對移動邊緣計算節(jié)點之間網(wǎng)絡(luò)傳輸確定性問題，提出了一種確定性移動邊緣計算網(wǎng)絡(luò)技術(shù)方案，通過設(shè)計循環(huán)映射和循環(huán)移位機制，保證移動邊緣計算服務(wù)的確定性傳輸。

2 確定性算力網(wǎng)絡(luò)方案設(shè)計

為了應(yīng)對產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時代時間敏感、計算密集型業(yè)務(wù)帶來的新挑戰(zhàn)，基于算力網(wǎng)絡(luò)、確定性網(wǎng)絡(luò)等相關(guān)技術(shù)，本文提出了確定性算力網(wǎng)絡(luò)技術(shù)方案。在此，給出確定性算力網(wǎng)絡(luò)的定義。確定性算力網(wǎng)絡(luò)是算力網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的高級階段，在算網(wǎng)深度融合的基礎(chǔ)上，充分考慮了新業(yè)務(wù)在計算和傳輸方面的時間約束要求，通過采用傳輸和計算確定性的機制方法，包括任務(wù)優(yōu)先級劃分、資源預(yù)留、資源預(yù)調(diào)等，實現(xiàn)計算任務(wù)在約束時間內(nèi)的確定性傳輸和計算。接下來，本節(jié)將對確定性算力網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計原則、參考架構(gòu)及工作流程、關(guān)鍵技術(shù)等進行展開討論分析。

2.1 確定性算力網(wǎng)絡(luò)設(shè)計原則

在傳統(tǒng)算力網(wǎng)絡(luò)主要強調(diào)算力節(jié)點間的連通性，即通過連通各個算力節(jié)點實現(xiàn)計算任務(wù)的分發(fā)調(diào)度，提升算力資源的利用率。但是隨著諸如智能駕駛、Cloud VR 等業(yè)務(wù)的發(fā)展，新業(yè)務(wù)不僅要求超高算力，還要求超低時延；單純地將用戶以及各算力節(jié)點進行連通，并不能保證業(yè)務(wù)的正常運行。因此，新業(yè)務(wù)對算力網(wǎng)絡(luò)的訴求，不僅是滿足任務(wù)的計算需要，而且是通過超低時延、超高可靠的方式完成任務(wù)傳輸和計算。

另一方面，在傳統(tǒng)算力網(wǎng)絡(luò)中，算力任務(wù)的分發(fā)調(diào)度通常需要綜合算力節(jié)點狀態(tài)和網(wǎng)絡(luò)鏈路狀態(tài)，并對算力和網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)值進行加權(quán)計算，獲取算網(wǎng)最優(yōu)均衡的算力調(diào)度策略，進而得到目標算力節(jié)點和傳輸路徑；然而，如果距離用戶最近的算力節(jié)點資源充沛，但網(wǎng)絡(luò)鏈路擁堵，通常會選擇次優(yōu)的算力節(jié)點，進而導(dǎo)致算力任務(wù)傳輸和計算處理時延的增加；而且，計算任務(wù)到達目標算力節(jié)點之后，目前也缺少對計算任務(wù)處理提供算力資源保障的機制。因此，在確定性算力網(wǎng)絡(luò)中，需要對計算任務(wù)的傳輸提供低時延和高可靠保證；同時，對于到達目標算力節(jié)點的計算任務(wù)，也需要為任務(wù)的計算處理提供時延保障。

基于確定性網(wǎng)絡(luò)在時鐘同步、資源預(yù)留、隊列調(diào)度等方面的技術(shù)優(yōu)勢，本文設(shè)計的確定性算力網(wǎng)絡(luò)的目標是實現(xiàn)計算任務(wù)的低時延、高可靠、確定性傳輸，避免計算任務(wù)數(shù)據(jù)包在傳輸過程中的擁堵、分組丟失等問題；同時，通過對計算任務(wù)的優(yōu)先級劃分、資源預(yù)留、資源預(yù)調(diào)等機制，為計算任務(wù)的處理提供實時高效的保障性機制。

基于上述技術(shù)目標，確定性算力網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)設(shè)計應(yīng)該遵循如下原則。

1) 任務(wù)實時傳輸。保證計算任務(wù)的網(wǎng)絡(luò)傳輸實時性，即通過網(wǎng)絡(luò)確定性技術(shù)保證計算任務(wù)的傳輸時延低、抖動小。

2) 任務(wù)實時計算。保證計算任務(wù)在算力節(jié)點的計算處理實時性，即通過計算任務(wù)的優(yōu)先級劃分、資源預(yù)留、資源預(yù)調(diào)等方式保證計算任務(wù)在算力節(jié)點實時計算。

3) 軟件定義化。通過采用基于SDN 的集中化的架構(gòu)方式，在控制平面增加對計算資源狀態(tài)的感知功能，實現(xiàn)對計算資源狀態(tài)和網(wǎng)絡(luò)資源狀態(tài)的一體化感知，進而基于計算資源和網(wǎng)絡(luò)資源整體視圖，實現(xiàn)對計算任務(wù)的集中統(tǒng)一分發(fā)調(diào)度，提升計算任務(wù)分發(fā)效率和計算資源利用率。

4) 算網(wǎng)一體化。為了保證計算任務(wù)的實時傳輸、實時計算，需要對網(wǎng)絡(luò)資源和算力資源進行統(tǒng)一管控，實現(xiàn)算網(wǎng)一體化融合，保證計算任務(wù)的最優(yōu)化處理。

5) 服務(wù)定制化。針對特定業(yè)務(wù)進行標識，網(wǎng)絡(luò)傳輸、節(jié)點計算都進行定制化的處理，以滿足特殊業(yè)務(wù)對算力網(wǎng)絡(luò)的特定要求。

2.2 確定性算力網(wǎng)絡(luò)參考架構(gòu)及工作流程

確定性算力網(wǎng)絡(luò)需要同時解決網(wǎng)絡(luò)傳輸確定性問題和任務(wù)實時計算問題，因此，確定性算力網(wǎng)絡(luò)應(yīng)具備如下幾項核心能力。

1) 算網(wǎng)感知能力。算網(wǎng)感知是指通過采集、探測等方法獲取算力節(jié)點、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等算網(wǎng)設(shè)施的狀態(tài)信息，構(gòu)建算網(wǎng)狀態(tài)信息庫，為計算任務(wù)調(diào)度、算力節(jié)點選擇、網(wǎng)絡(luò)路徑規(guī)劃等提供最新的狀態(tài)信息。算網(wǎng)感知能力通常包括算力服務(wù)感知、算力資源感知、網(wǎng)絡(luò)資源感知等。特別地，在確定性算力網(wǎng)絡(luò)中，強調(diào)算網(wǎng)感知實時性。

2) 規(guī)劃調(diào)度能力。規(guī)劃調(diào)度是確定性算力網(wǎng)絡(luò)的核心能力，旨在為實現(xiàn)計算任務(wù)的最優(yōu)分發(fā)和處理而進行的網(wǎng)絡(luò)路徑規(guī)劃、算力節(jié)點選擇以及計算任務(wù)調(diào)度等；規(guī)劃調(diào)度能力需要基于算網(wǎng)感知的狀態(tài)信息進行決策，并且將傳輸和計算的時延要求作為首要約束。

3) 資源管控能力。資源管控是指對網(wǎng)絡(luò)鏈路和算力節(jié)點的管理控制，為了保證確定性算力網(wǎng)絡(luò)的實時性，資源管控主要包括計算任務(wù)的優(yōu)先級劃分、網(wǎng)絡(luò)資源預(yù)留、算力資源預(yù)留等機制，保證任務(wù)的傳輸和計算具有充分的算網(wǎng)資源。

相對于傳統(tǒng)算力網(wǎng)絡(luò)，確定性算力網(wǎng)絡(luò)在傳輸和計算方面均具備增強的確定性能力。在任務(wù)傳輸方面，為滿足計算任務(wù)傳輸所要求的時延、抖動限制，需要為計算任務(wù)提供端到端的確定性傳輸保障，包括接入網(wǎng)絡(luò)、邊緣網(wǎng)絡(luò)、主干網(wǎng)絡(luò)以及算力節(jié)點內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)等。在任務(wù)計算方面，為防止到達的計算任務(wù)排隊等待，需要及時處理到達計算處理單元的計算任務(wù)，并對計算任務(wù)的處理進行算力資源的保障；如果按照傳統(tǒng)“分時分片”的計算方式，計算任務(wù)的處理時延將難以保證。

因此，基于上述設(shè)計原則和應(yīng)該具備的核心能力，本文所提確定性算力網(wǎng)絡(luò)采用集中式的架構(gòu)設(shè)計思路，實現(xiàn)統(tǒng)一的算網(wǎng)狀態(tài)感知、集中的計算任務(wù)調(diào)度、高效的算網(wǎng)資源編排。確定性算力網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計架構(gòu)主要包括確定性算力網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施平面、確定性算力網(wǎng)絡(luò)管控平面、確定性算力網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)應(yīng)用平面以及相鄰平面間的接口，如圖1 所示。

圖1 確定性算力網(wǎng)絡(luò)參考架構(gòu)

1) 確定性算力網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施平面主要由算網(wǎng)設(shè)備、算力節(jié)點構(gòu)成，是對計算任務(wù)進行傳輸和處理的算網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施。其中，傳輸部分通常包括接入網(wǎng)絡(luò)、邊緣網(wǎng)絡(luò)、主干網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)等，計算部分通常包括基礎(chǔ)算力節(jié)點、智能算力節(jié)點、超算算力節(jié)點等。該平面基于確定性算力網(wǎng)絡(luò)管控平面的決策指令信息，對計算任務(wù)進行傳輸和處理。

2) 確定性算力網(wǎng)絡(luò)管控平面是確定性算力網(wǎng)絡(luò)的中樞神經(jīng)系統(tǒng)，包括算力服務(wù)感知、算力資源感知、算力資源預(yù)留、算力任務(wù)調(diào)度等。確定性算力網(wǎng)絡(luò)管控平面通過南向接口與確定性算力網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施平面交互，獲取基礎(chǔ)設(shè)施平面的算網(wǎng)狀態(tài)信息，構(gòu)建算力任務(wù)調(diào)度、算網(wǎng)管控等策略，形成決策指令并下發(fā)至基礎(chǔ)設(shè)施平面。

3) 確定性算力網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)應(yīng)用平面主要由各類定制化業(yè)務(wù)應(yīng)用構(gòu)成，特別是時間敏感、計算密集型業(yè)務(wù)應(yīng)用；確定性算力網(wǎng)絡(luò)管控平面通過北向接口實現(xiàn)對業(yè)務(wù)應(yīng)用的能力開放，包括業(yè)務(wù)標識、服務(wù)質(zhì)量要求等。

確定性算力網(wǎng)絡(luò)基本工作流程介紹如下。

步驟1確定性算力網(wǎng)絡(luò)管控平面實現(xiàn)對基礎(chǔ)設(shè)施平面的算力服務(wù)感知、算力資源感知、網(wǎng)絡(luò)資源感知，構(gòu)建算網(wǎng)狀態(tài)信息庫。

步驟2終端設(shè)備發(fā)起計算任務(wù)請求，并對計算任務(wù)進行標識。

步驟3算網(wǎng)接入路由器對計算任務(wù)請求進行解析，并上報確定性算力網(wǎng)絡(luò)管控平面。

步驟4確定性算力網(wǎng)絡(luò)管控平面處理分析計算任務(wù)，識別終端用戶、任務(wù)類型及任務(wù)優(yōu)先級，并決定任務(wù)計算和傳輸?shù)姆?wù)等級和策略。

步驟5聯(lián)合考慮算力服務(wù)、算力資源、網(wǎng)絡(luò)資源等狀態(tài)信息，選擇最優(yōu)的算力節(jié)點；基于計算任務(wù)到達的時間，對算力節(jié)點進行計算資源預(yù)留和保障。

步驟6規(guī)劃終端設(shè)備到所選擇目標算力節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)路徑，并基于分段路由（SR,segment routing）技術(shù)[34]構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)傳輸路徑；基于確定性網(wǎng)絡(luò)的帶寬資源預(yù)留等保障機制實現(xiàn)計算任務(wù)的確定性傳輸。

步驟7基于確定性網(wǎng)絡(luò)，將計算任務(wù)按照SR路徑分發(fā)至目標算力節(jié)點進行計算處理，其中，到達目標算力節(jié)點后，優(yōu)先將目標計算任務(wù)送入計算處理單元，并對計算任務(wù)提供計算資源的保障。

特別地，如果在同一時間段內(nèi)，最優(yōu)路徑上的確定性任務(wù)流達到上限，采用次優(yōu)路徑；算力節(jié)點選擇也是如此。

2.3 確定性算力網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)

1) 算網(wǎng)狀態(tài)感知。算網(wǎng)狀態(tài)感知主要包括算力資源感知、網(wǎng)絡(luò)資源感知、算力服務(wù)感知。其中，算力資源感知主要包括對CPU、GPU、內(nèi)存等算力資源負載狀況的實時感知；網(wǎng)絡(luò)資源感知主要是對網(wǎng)絡(luò)帶寬、時延、網(wǎng)絡(luò)隊列等網(wǎng)絡(luò)資源狀態(tài)信息的感知；算力服務(wù)感知主要是對部署在算力節(jié)點的應(yīng)用服務(wù)信息進行感知。通過對算力和網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)感知，構(gòu)建全局統(tǒng)一資源狀態(tài)視圖和服務(wù)狀態(tài)視圖，支撐計算任務(wù)的最優(yōu)調(diào)度。由于時間敏感、計算密集型業(yè)務(wù)領(lǐng)域要求在極短的時間內(nèi)完成計算任務(wù)的傳輸和處理。因此，如何設(shè)定算網(wǎng)狀態(tài)信息的采集時間間隔也是一項關(guān)鍵問題，采集間隔過長，計算任務(wù)可能早已完成傳輸和計算；采集間隔過短，會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)中狀態(tài)采集的報文過多，影響正常的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)傳輸。

2) 算力節(jié)點選擇。算力節(jié)點選擇主要是為計算任務(wù)選擇一個目標計算處理節(jié)點，滿足計算任務(wù)處理的要求。對于算力節(jié)點的選擇，通常需要在算網(wǎng)狀態(tài)感知的基礎(chǔ)上進行，而且可以采用多種選擇策略，如基于算力最優(yōu)的節(jié)點選擇、基于算網(wǎng)均衡的節(jié)點選擇等。特別地，算力服務(wù)是否部署是算力節(jié)點選擇的一項重要標準，如果從算網(wǎng)資源角度選擇的最優(yōu)算力節(jié)點沒有部署相應(yīng)的算力服務(wù)，那么需要啟動處理該計算任務(wù)的算力服務(wù)鏡像，即存在一個冷啟動的過程，而該過程通常會給任務(wù)處理帶來較高時延。

3) 計算任務(wù)傳輸。計算任務(wù)傳輸主要是在選定算力節(jié)點之后，將用戶的計算任務(wù)請求按照超低時延、超高可靠的確定性方式傳輸分發(fā)至所選擇的目標算力節(jié)點。為保證計算任務(wù)的傳輸確定性，可以采用基于SDN 的網(wǎng)絡(luò)傳輸架構(gòu)進行設(shè)計。通過引入確定性網(wǎng)絡(luò)技術(shù)保證計算任務(wù)的傳輸時延抖動確定性。其中，在小規(guī)模網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，可以采用TSN技術(shù)進行承載；在大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，可采用DetNet技術(shù)進行承載。另一方面，通過引入SR 技術(shù)來實現(xiàn)計算任務(wù)傳輸?shù)穆窂酱_定性，以保證網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)按照最優(yōu)的路徑傳輸。

4) 算網(wǎng)資源管理。在計算任務(wù)確定性傳輸和計算過程中，除了常規(guī)的計算和網(wǎng)絡(luò)資源管理，還需要一項特殊的算網(wǎng)資源管理機制，即網(wǎng)絡(luò)資源預(yù)留和算力資源預(yù)留機制以保證計算任務(wù)傳輸和處理的流暢性，避免發(fā)生傳輸擁堵和處理等待。算網(wǎng)資源的預(yù)留保障機制可以采用集中式的算網(wǎng)管控平面進行統(tǒng)一編排管理，并且通過精準網(wǎng)絡(luò)測量和快速算力估計，實現(xiàn)算網(wǎng)資源分配與任務(wù)的傳輸、計算相匹配，進而保證計算任務(wù)數(shù)據(jù)包實現(xiàn)“傳輸路徑不擁堵，節(jié)點處理不等待”的目標。

2.4 仿真驗證分析

本文通過仿真實驗對所提的確定性算力網(wǎng)絡(luò)技術(shù)方案進行驗證。其中，本文以計算任務(wù)的傳輸時延和計算處理時延作為驗證系統(tǒng)性能的指標。本節(jié)實驗對比了確定性算力網(wǎng)絡(luò)和普通算力網(wǎng)絡(luò)，其中，普通算力網(wǎng)絡(luò)不具備網(wǎng)絡(luò)和算力資源的確定性保障能力。

在任務(wù)計算處理時延方面，主要驗證算力節(jié)點的處理時延，本文設(shè)置了不同的計算任務(wù)量來對比驗證確定性算力網(wǎng)絡(luò)和普通算力網(wǎng)絡(luò)的算力節(jié)點計算任務(wù)處理時延。具體地，本文采用了學(xué)術(shù)界通用的仿真驗證方法驗證任務(wù)計算處理時延[35]；其中，計算任務(wù)的計算量用CPU 的周期數(shù)表示，wi表示處理計算任務(wù)i所需要的CPU 周期數(shù)，即計算任務(wù)i的計算量；算力節(jié)點的計算服務(wù)率（即CPUk的頻率）可表示為rk，則計算任務(wù)的時間為在確定性算力網(wǎng)絡(luò)中，算力節(jié)點的算力資源是可以得到保障的；在普通算力網(wǎng)絡(luò)中，算力節(jié)點的算力資源沒有相應(yīng)的保障機制，計算任務(wù)分配到的資源是不固定的。

在仿真實驗中，設(shè)置計算任務(wù)量為wi=［10,20,30,40,50,60］Mcycles，算力節(jié)點為單核CPU 且頻率為0.5 GHz。由于在確定性算力網(wǎng)絡(luò)中算力節(jié)點為計算任務(wù)預(yù)留了計算資源，因此計算任務(wù)的處理性能和處理時延可以得到保障。而普通算力網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)將計算任務(wù)分發(fā)至算力節(jié)點后，就不再做算力資源的保障性支撐，導(dǎo)致沒有對該計算任務(wù)進行持續(xù)性的算力資源保障，進而造成處理時延的增加。如圖2 所示，相同計算任務(wù)量在相同算力配置的情況下，確定性算力網(wǎng)絡(luò)中算力節(jié)點的計算處理時延明顯低于普通算力網(wǎng)絡(luò)中算力節(jié)點的計算處理時延；同時，隨著計算任務(wù)量的增加，確定性算力網(wǎng)絡(luò)的算力節(jié)點的計算處理時延是線性增長的，而普通算力網(wǎng)絡(luò)的算力節(jié)點的計算處理時延是跳動的、不穩(wěn)定的。這是因為確定性算力網(wǎng)絡(luò)中算力節(jié)點預(yù)留了算力資源，以保障計算任務(wù)的處理性能。綜上所述，在任務(wù)計算處理時延方面，確定性算力網(wǎng)絡(luò)是優(yōu)于普通算力網(wǎng)絡(luò)的。

圖2 計算任務(wù)處理時延對比

在任務(wù)傳輸時延方面，通過對比確定性算力網(wǎng)絡(luò)和普通算力網(wǎng)絡(luò)傳輸計算任務(wù)的時延來驗證性能。特別地，在本節(jié)實驗中，網(wǎng)絡(luò)傳輸部分采用紫金山實驗室的確定性網(wǎng)絡(luò)仿真實驗平臺進行實驗驗證。該仿真平臺系統(tǒng)首先通過構(gòu)建傳感器、交換機等網(wǎng)絡(luò)參數(shù)模型，并針對實體網(wǎng)絡(luò)設(shè)備傳輸過程中的隨機性抖動等網(wǎng)絡(luò)特征建模，還原真實網(wǎng)絡(luò)場景；然后根據(jù)構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)進行實例化配置，對選取的確定性網(wǎng)絡(luò)仿真模塊進行配置，進而計算并分析確定性網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的參數(shù)，自動把參數(shù)下發(fā)并配置到仿真交換機中；最后執(zhí)行仿真并給出精確的仿真結(jié)果[36]。

本節(jié)實驗通過對比計算任務(wù)經(jīng)過不同跳數(shù)的網(wǎng)絡(luò)平均時延，驗證確定性算力網(wǎng)絡(luò)和普通算力網(wǎng)絡(luò)的性能。在實驗中，2 個相同的計算任務(wù)分別采用確定性算力網(wǎng)絡(luò)和普通算力網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，同時從2 個相同的終端設(shè)備發(fā)出計算任務(wù)，并將計算任務(wù)的路由路徑設(shè)置為相同；在實際系統(tǒng)中，可通過SDN 和SR 技術(shù)來設(shè)置傳輸路徑，保障傳輸路徑確定性。如圖3 所示，由于確定性網(wǎng)絡(luò)采用了時鐘同步、帶寬預(yù)留、隊列調(diào)度優(yōu)化等機制，計算任務(wù)的傳輸時延明顯低于普通算力網(wǎng)絡(luò)。事實上，普通算力網(wǎng)絡(luò)采用“盡力而為”的機制，計算任務(wù)傳輸時延、傳輸可靠性都難以保證；而確定性算力網(wǎng)絡(luò)可以實現(xiàn)計算任務(wù)低時延、低抖動，甚至零分組丟失的傳輸，極大地保證了計算任務(wù)的傳輸質(zhì)量。

圖3 計算任務(wù)的傳輸時延對比

3 確定性算力網(wǎng)絡(luò)典型應(yīng)用場景分析

本節(jié)分別從車聯(lián)網(wǎng)、消費互聯(lián)網(wǎng)、產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)三大領(lǐng)域中選擇智能駕駛、云虛擬現(xiàn)實、智能制造三類典型應(yīng)用場景，具體分析確定性算力網(wǎng)絡(luò)在其中的應(yīng)用價值。

3.1 智能駕駛場景

在智能駕駛場景中，由于單車智能存在感知范圍受限、制造成本高昂、時空同步困難、環(huán)境突變或惡劣天氣情況下感知穩(wěn)健性差等問題，因此，智能駕駛未來將更多采用基于蜂窩車聯(lián)網(wǎng)（C-V2X,cellular vehicle-to-everything）的智能駕駛方案，特別是依靠車路協(xié)同技術(shù)，以確保實時精準感知、高可靠傳輸、低時延處理[37]。其中，在車路協(xié)同場景下，智能駕駛對時延和算力均有較高要求，例如L4 級智能駕駛要求時延不高于10 ms，帶寬不低于100 Mbit/s，同時L4 級智能駕駛對算力的要求達到接近400 TOPS（tera operation per second）[38]。因此，確定性算力網(wǎng)絡(luò)可以作為智能駕駛的底層技術(shù)，基于統(tǒng)一的確定性算網(wǎng)感知、規(guī)劃調(diào)度、編排管理機制，將車輛、路側(cè)感知的數(shù)據(jù)以及車輛的運行軌跡實時傳回最優(yōu)邊緣計算節(jié)點，進行實時高效的計算處理、分析決策，然后將計算結(jié)果低時延、高可靠地傳回智能駕駛車輛，實現(xiàn)車輛智能控制。因此，確定性算力網(wǎng)絡(luò)可以為智能駕駛提供低時延、高可靠的網(wǎng)絡(luò)傳輸和實時計算，滿足智能駕駛場景的實時性、確定性、高可靠的技術(shù)要求。

3.2 云虛擬現(xiàn)實場景

虛擬現(xiàn)實（VR,virtual reality）憑借其帶來的極致沉浸式體驗，已經(jīng)成為消費互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的熱點技術(shù)。然而，傳統(tǒng)本地VR 存在用戶體驗差、設(shè)備成本高、內(nèi)容分散等問題，制約著VR 技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。隨著算網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，Cloud VR 成為應(yīng)對VR 挑戰(zhàn)的解決思路[39]。然而，Cloud VR 業(yè)務(wù)的實時編解碼、特征渲染、超低時延連接等對網(wǎng)絡(luò)和算力均提出了較高要求。例如，Cloud VR 達到良好的業(yè)務(wù)體驗要求網(wǎng)絡(luò)時延在20 ms 以內(nèi)[39]。因此，采用確定性算力網(wǎng)絡(luò)承載Cloud VR業(yè)務(wù)，可為Cloud VR 提供邊緣算力資源、實時網(wǎng)絡(luò)傳輸保障。例如，網(wǎng)絡(luò)可以感知Cloud VR 等媒體業(yè)務(wù)的流量模型，并基于該模型進行端到端資源預(yù)留和調(diào)度，避免由于資源擁塞導(dǎo)致的時延和抖動。

3.3 智能制造場景

隨著制造業(yè)向著智能化改造和數(shù)字化轉(zhuǎn)型方向發(fā)展，企業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)呈現(xiàn)出現(xiàn)場少人化、無人化的趨勢，工業(yè)控制系統(tǒng)也逐漸向著集中式云化部署的方向發(fā)展，進而可以遠程控制處理生產(chǎn)現(xiàn)場的工序操作，保障生產(chǎn)安全。同時，智能制造的集中式云化部署也讓大型企業(yè)得以在更大范圍內(nèi)實現(xiàn)總部、多基地之間的生產(chǎn)要素調(diào)配和優(yōu)化，實現(xiàn)企業(yè)的降本增效[40-41]。因此，針對工業(yè)控制系統(tǒng)向著廣域化、云化發(fā)展的趨勢，確定性算力網(wǎng)絡(luò)可以為下一代工業(yè)控制系統(tǒng)提供實時算力和實時傳輸保障。例如，將工廠控制系統(tǒng)以云服務(wù)的形式部署在云端，將感知設(shè)備采集的信息超低時延、超高可靠地傳輸至邊緣算力節(jié)點，通過快速識別和決策將控制指令快速反饋給終端設(shè)備，并執(zhí)行動作行為。

4 發(fā)展趨勢與技術(shù)挑戰(zhàn)

確定性算力網(wǎng)絡(luò)作為一種融合算力網(wǎng)絡(luò)、確定性網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)新范式，還有一些趨勢性的研究問題與技術(shù)挑戰(zhàn)需要進一步探討，具體總結(jié)如下。

4.1 基于智能預(yù)測的算網(wǎng)感知

在確定性算力網(wǎng)絡(luò)中，感知節(jié)點算力和網(wǎng)絡(luò)鏈路狀態(tài)信息對計算任務(wù)的分發(fā)調(diào)度具有重要意義。由于計算任務(wù)在傳輸和處理方面均要求低時延，過長的狀態(tài)采集時間間隔會影響狀態(tài)感知信息的準確性，而過短的狀態(tài)采集時間間隔會增加網(wǎng)絡(luò)和算力節(jié)點的負載。因此，如何權(quán)衡算網(wǎng)狀態(tài)的準確性和狀態(tài)采集時間間隔成為一項重要挑戰(zhàn)。今后，可以采用人工智能的方法，基于離線的算網(wǎng)狀態(tài)數(shù)據(jù)訓(xùn)練構(gòu)建算網(wǎng)狀態(tài)模型，預(yù)測算網(wǎng)的狀態(tài)信息；并結(jié)合實時在線感知的狀態(tài)信息，構(gòu)建算網(wǎng)狀態(tài)感知的模型策略，為計算任務(wù)的調(diào)度決策提供支撐。

4.2 基于Serverless 的服務(wù)編排

云原生是云計算發(fā)展的重要趨勢，而Serverless技術(shù)是云原生的關(guān)鍵[42]。當最優(yōu)的算力節(jié)點沒有部署用戶請求的服務(wù)時，除了將計算任務(wù)調(diào)度至次優(yōu)算力節(jié)點，還可以通過Serverless 技術(shù)，超低時延的彈性啟動對應(yīng)的計算服務(wù)，以滿足用戶實時計算需求。因此，在算力節(jié)點選擇或計算任務(wù)調(diào)度時，是基于Serverless 技術(shù)啟動計算服務(wù)，還是將計算任務(wù)調(diào)度至次優(yōu)的算力節(jié)點，成為一個權(quán)衡問題。因此，研究基于Serverless的服務(wù)編排對于優(yōu)化計算任務(wù)調(diào)度具有重要意義，也是今后重要的研究方向。

4.3 算力度量和估計

時間敏感、計算密集型的業(yè)務(wù)通常要求算力節(jié)點能夠快速計算處理到達的任務(wù)，以保證計算任務(wù)傳輸時延和處理時延總和最小化。在進行計算任務(wù)調(diào)度時，為保證計算任務(wù)的計算量與算力節(jié)點提供的算力資源能夠相匹配，需要對計算任務(wù)所需的算力進行度量，實現(xiàn)對計算任務(wù)的精細化描述和表征[43]；另一方面，由于算力節(jié)點的負載通常是動態(tài)變化的，在選擇算力節(jié)點時，也需要對算力節(jié)點的算力資源進行估計，以確保算力節(jié)點的算力資源可以滿足計算任務(wù)的計算需求。通過對算力進行度量和估計，可以更加準確地為計算任務(wù)調(diào)度和算力節(jié)點選擇提供參考依據(jù)，保障計算任務(wù)的確定性傳輸和計算。

4.4 終端設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)處理優(yōu)化

傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)采用的是“盡力而為”的數(shù)據(jù)傳送方式，為了保證數(shù)據(jù)的準確性，在終端設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧中增加了大量容錯校驗機制，隨之而來的問題是占用了終端設(shè)備的算力資源、增加了終端設(shè)備的計算開銷。隨著確定性網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，確定性網(wǎng)絡(luò)在時延、抖動、分組丟失方面都進行了極大優(yōu)化，網(wǎng)絡(luò)可靠性也得到了極大改善。由于確定性網(wǎng)絡(luò)在時延、抖動、分組丟失等方面的高可靠性，傳統(tǒng)的容錯校驗機制就顯得冗余重復(fù)。因此，在確定性網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，對終端設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧進行容錯校驗方面的簡化具有重要意義，也是今后確定性算力網(wǎng)絡(luò)研究的重要方向。

4.5 多計算任務(wù)并發(fā)性問題

基于算網(wǎng)感知信息可以判斷單個任務(wù)下一時段負載較低或性能最優(yōu)的算力節(jié)點，然后將計算任務(wù)調(diào)度分發(fā)至該目標算力節(jié)點；但當多個用戶多個任務(wù)并發(fā)請求時，目標算力節(jié)點在下一時段可能成為多個用戶多個任務(wù)最優(yōu)的任務(wù)計算處理節(jié)點，進而導(dǎo)致目標算力節(jié)點的負載快速增加，計算任務(wù)的處理性能受到影響。針對計算任務(wù)并發(fā)性問題，在設(shè)計確定性算力網(wǎng)絡(luò)管控平面的計算任務(wù)調(diào)度策略時，如何滿足并發(fā)用戶的任務(wù)請求且最大化利用最優(yōu)算力節(jié)點的資源，將是今后確定性算力網(wǎng)絡(luò)研究的一項重要挑戰(zhàn)。

5 結(jié)束語

面向智能制造、智能駕駛、云虛擬現(xiàn)實等新業(yè)務(wù)場景，聚焦新業(yè)務(wù)對時延、算力的特殊要求，特別是時間敏感、計算密集型業(yè)務(wù)，本文提出了確定性算力網(wǎng)絡(luò)技術(shù)方案。該方案具有任務(wù)實時傳輸、任務(wù)實時計算、軟件定義化、算網(wǎng)一體化、服務(wù)定制化的特點，具備算網(wǎng)感知、規(guī)劃調(diào)度、資源管控等核心能力，實現(xiàn)了任務(wù)傳輸?shù)臅r延確定性、抖動確定性、路徑確定性和任務(wù)計算的實時性。本文通過實驗驗證了所提方案的有效性。

面向未來，確定性算力網(wǎng)絡(luò)還需要進一步結(jié)合人工智能技術(shù)提升自動化、智能化決策水平，結(jié)合云原生技術(shù)提升網(wǎng)絡(luò)、計算、存儲等多維資源的彈性編排能力。同時，可信安全也是確定性算力網(wǎng)絡(luò)今后需要強化的方向，如何構(gòu)建內(nèi)生的可信安全機制也是今后需要重點探討的問題。