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算力網絡發(fā)展是一個長期進程 四個關鍵力量正驅動2023年算力網絡全面加速

2023-03-20 15:24:37   作者:   來源:通信世界網   評論:0  點擊:


  2022被稱為“算力元年”,算力、算力網絡成為ICT行業(yè)熱詞,而近期ChatGPT的火爆進一步助推對大算力需求,尤其產業(yè)對智能算力發(fā)展的關注與投入。構建算力網絡,推動算力成為像水、電一樣,可“一點接入、即取即用”的社會級服務,也已成為中國移動等運營商近年來重要的戰(zhàn)略方向。

  一、政策聚力、行業(yè)發(fā)力、技術給力、業(yè)務加力,“四力”驅動算力網絡加速發(fā)展

  算力網絡的發(fā)展是一個長期進程,當前尚面臨很多問題與挑戰(zhàn)。從近期政策、行業(yè)、技術、業(yè)務等關鍵領域趨勢與動態(tài)來看,算力網絡的正向驅動力越來越大,筆者總結為“四力”:政策聚力、行業(yè)發(fā)力、技術給力、業(yè)務加力,四個關鍵力量正驅動2023年算力網絡全面加速。

  1、政策聚力,國家及省市相關產業(yè)政策陸續(xù)出臺

  算力網絡作為關系國計民生的新型信息基礎設施,政策的導向與影響至關重要。國家層面近幾年大力推進“東數(shù)西算”重點工程,針對算網基礎設施建設及創(chuàng)新發(fā)展出臺了系列政策舉措,如《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》、《新型數(shù)據(jù)中心發(fā)展三年行動計劃》等。2022年7月工信部在濟南舉辦中國首屆算力(基礎設施)大會,近期“華彩杯”算力應用大賽等活動,也有力推動各行業(yè)對算力網絡建設、運營及應用創(chuàng)新發(fā)展。

  去年以來,政策進一步在省市層面落地,如上海、山東、廣西、湖北、青海等多個省市政府先后發(fā)布算力網絡相關行動計劃或實施方案。以《山東一體化算力網絡建設行動方案(2022-2025年)》 為例,明確算力供給均衡合理、存力保障安全可靠、運力網絡優(yōu)質互聯(lián)、算力網絡應用創(chuàng)新4項目標,以及未來三年9項關鍵發(fā)展指標:

  同時我們也看到,前期的算力網絡相關政策主要聚焦基礎設施建設要求,建議持續(xù)細化政策舉措,進一步從“建好算力”到“用好算力”,比如加大力度推動算網融合業(yè)務的創(chuàng)新、應用開發(fā)與集成等工作,引導各行業(yè)更積極使用算網資源能力及公共服務,加快應用落地。

  2、行業(yè)發(fā)力,三大運營商明確戰(zhàn)略方向,加速資源布局

  中國移動、中國電信、中國聯(lián)通三大運營商均已明確提出算力網絡/云網融合發(fā)展戰(zhàn)略及相關舉措,聚合計算與網絡資源的能力,加快提供算網一體化服務。

  中國移動正構建以“5G、算力網絡、智慧中臺”為重點的新型信息基礎設施,發(fā)展“連接+算力+能力”的新型信息服務體系。算力網絡明確為中國移動關鍵戰(zhàn)略領域,圍繞“基礎設施建設、業(yè)務創(chuàng)新、技術引領”三條主線推動算力網絡創(chuàng)新發(fā)展。2022年中國移動算力整體規(guī)模已達7.3EFLOPS,并通過建設“CFITI”試驗網,發(fā)布算網服務1.0、《算力網絡技術白皮書》等系列舉措,有力提升行業(yè)影響。

  中國電信認為算力網絡是云網融合數(shù)字基礎設施的特征和重要組成部分,2022年發(fā)布“云網融合3.0”, 提出六大特征:云網一體、要素聚合、智能敏捷、安全可信、能力開放、綠色低碳。中國電信在智能算力領域布局相對領先,率先構建“6+31+N+X”的四級AI算力架構,將有力提升天翼視聯(lián)網等重點業(yè)務的數(shù)智化能力。

  中國聯(lián)通明確推進架構先進、安全可靠、服務卓越的算力網絡新布局,為數(shù)字經濟打造“第一算力引擎“。制定《聯(lián)通算網融合發(fā)展行動計劃2022~2025》,提出通過云、網、邊、端、業(yè)的高效協(xié)同提供算網一體化的新型算力基礎設施及服務,打造基于算網融合設計的服務型算力網絡,形成網絡與計算深度融合的算網一體化格局,賦能算力產業(yè)發(fā)展。

  對運營商而言,一方面是算網資源的規(guī)劃與布局,尤其是如何發(fā)揮網絡優(yōu)勢,以網強算;另一方面是如何盡快將算網的優(yōu)質資源與融合能力,轉化為客戶可感知、易交付的產品服務。

  3、技術給力,聯(lián)接+計算新技術新產品方案持續(xù)發(fā)展

  基于產學研用多方協(xié)同,算力網絡各相關領域新技術正在加速成熟、逐步落地應用。

  華為在《智能世界2030》白皮書中,闡述了未來十年的計算與通信網絡兩大領域關鍵技術方向。其中多項技術已在商用,比如基于鯤鵬CPU、昇騰NPU的多樣性計算,通過ADN(自動駕駛網絡)推進通信網絡自身的智能化等。

  2022年中國移動發(fā)布《算力網絡技術白皮書》,系統(tǒng)梳理了算力網絡十大技術方向、三十二大核心技術。同時,中國移動已建設CFITI算力網絡創(chuàng)新試驗示范網,并與華為等產業(yè)合作伙伴加快新型智算中心、400G、SRv6等技術的試點和落地應用,超前布局存算一體、算力原生、800G、算網一體等創(chuàng)新技術。

  4、業(yè)務加力,新型應用場景不斷涌現(xiàn),驅動算網需求

  技術與業(yè)務的雙輪驅動、相互促進才能有力牽引算力網絡發(fā)展。算力網絡面臨的關鍵挑戰(zhàn)之一,就是會帶來哪些有價值、成規(guī)模的新型業(yè)務應用?當前基礎設施的規(guī)劃與建設已在進行,同時算網融合的各類應用創(chuàng)新開發(fā)也在加速,一些大顆粒業(yè)務場景對算力網絡需求逐步凸顯,以兩個典型業(yè)務為例:

  一是視頻監(jiān)控類業(yè)務。視頻監(jiān)控市場空間巨大,2022年國內整體規(guī)模達3375億元,預計2025年將超過4300億元,同時視頻業(yè)務正從“看得見、看得清” 走向“看得懂”,加速智能化升級。智能視頻發(fā)展要求算力、網絡、安全等多要素融合。算力方面,通過視頻平臺的云化及云邊協(xié)同能力提升,構建低成本、高性能的視頻云底座;同時增強AI能力,打造統(tǒng)一AI算力及算法倉,為智能視頻業(yè)務提供高效的平臺支撐。網絡上則需要靈活、泛在、安全及應用可感知的連接能力,保障視頻監(jiān)控業(yè)務的入云融智。

  二是AI大模型應用。ChatGPT成為現(xiàn)象級熱點,也讓行業(yè)對AI預訓練大模型的應用賦予諸多期待。AI大模型業(yè)務對算力網絡帶來哪些需求與機會?最直接的自然是海量的智能算力需求,千億級的參數(shù)、數(shù)十TB的數(shù)據(jù)集,需要百P甚至E級的算力支撐。但不僅是單純的算力增強,也會對網絡帶來新挑戰(zhàn),比如數(shù)據(jù)中心內部如何構建“零丟包”的無損網絡,如何實現(xiàn)廣域、高通量的數(shù)據(jù)傳輸,如何保障數(shù)據(jù)及模型的安全,甚至進一步支撐分布式的聯(lián)邦訓練,通過網絡高效聚合多個智算中心的算力?這些都會驅動對算網融合的能力適配要求,帶來新的市場機會。

  在業(yè)務應用領域,需要提升行業(yè)伙伴與客戶對算力網絡的認知及投入,從而主動結合運營商的算網資源及能力去規(guī)劃和開發(fā)其產品服務。發(fā)展產業(yè)生態(tài),協(xié)同上下游資源,挖掘剛需場景,加大算網融合的業(yè)務創(chuàng)新成為關鍵。

  二、夯實運力、增強算力、強化存力、完善腦力,持續(xù)提升算網“四力”

  前面整體闡述了驅動算力網絡發(fā)展的四個重點領域,具體到算力網絡的目標架構演進上,也有關鍵的“四力”:夯實運力、增強算力、強化存力、完善腦力。

  1、夯實運力,構建全光+”IPV6+”底座,完善DCN、DCI及DCA網絡

  算力服務是算、網能力共同作用的結果,從算力供給維度,網絡可分為三個方面:數(shù)據(jù)中心內網絡DCN、數(shù)據(jù)中心之間網絡DCI、用戶到數(shù)據(jù)中心的接入網絡DCA。

  在DCN中,常見的有以太、存儲專用FC以及重算力專用的IB(Infiniband)網絡。隨著如AI大模型訓練、HPC等高性能、重算力需求與應用場景增加,對DCN網絡的壓力越來越大,傳統(tǒng)以太網絡性能無法滿足,而專用IB網絡又存在成本等問題。基于RoCE協(xié)議的無損以太技術,在相對低成本和通用性基礎上,可達成IB網絡的高性能,成為DCN多網合一建設的重要方向。

  再看DCI和DCA,DCI即用于算力中心互聯(lián)的城域、省干、樞紐間骨干網絡,DCA網絡是最終用戶的接入網絡。這兩類網絡應該以全光結合IPv6+來構建,以實現(xiàn)確定性的時延圈,并滿足各類流量的吞吐,最終是為了滿足全程全網的“算力調度”,即全程全網數(shù)據(jù)與應用的調度,讓用戶像使用一臺計算機一樣,使用算力網絡的算力。

  另外,網絡能力關鍵是要服務于業(yè)務與應用,各類新技術、新特性不能只在運營商、設備商之間內循環(huán),應通過產品化、服務化方式對外提供,并加速與業(yè)務場景的結合,切實支撐各行業(yè)的業(yè)務創(chuàng)新實踐。

  2、增強算力:加速智能算力布局;向DC as a Computer架構演進

  算力分為通用算力、智能算力和超算算力。運營商目前主要提供基于CPU資源的通用算力服務,而超算算力重點面向科研等領域,客戶群及市場空間相對有限。面向未來,建議在持續(xù)做好通用算力服務基礎上,重點布局智能算力。

  由于AI模型訓練對時延要求不敏感,較為適合“東數(shù)西訓“。結合東數(shù)西算工程,建議在西部規(guī)劃建設集約的大規(guī)模AI訓練集群,支撐大模型等AI海量算力需求業(yè)務。在中東部建設訓推一體AI平臺,進行模型的增量訓練與調優(yōu),以及場景化AI解決方案的落地實施。逐步實現(xiàn)AI算力中心的聯(lián)網與調度,包括運營商自身算力與政府等智算中心連接,構建一體化AI算力網絡。

  同時,計算架構持續(xù)創(chuàng)新,進一步向DC as a Computer演進,滿足多樣性計算需求:

  一是從當前以CPU為中心的異構計算架構,走向支持多樣性算力的對等平構計算,打破IO墻、內存墻,革命性提升整個計算的帶寬和時延,大幅提升系統(tǒng)性能。

  二是在硬件體系,從現(xiàn)在以服務器為基礎升級為以集群為基礎的硬件系統(tǒng),圍繞集群計算架構持續(xù)創(chuàng)新,把計算、存儲、網絡、能源整合在一起,一個數(shù)據(jù)中心集群就是一套硬件,實現(xiàn)極致的算力密度和算力能耗。

  三是在基礎軟件架構層面,從單算力煙囪化基礎軟件升級為多樣性計算融合基礎軟件,把不同XPU專屬的加速庫、編譯器等基礎軟件進行重構,提升應用軟件開發(fā)效率和性能。

  3、強化存力:推進東數(shù)西存、西備應用;以數(shù)據(jù)為中心,重定義存儲架構

  東數(shù)西存、西備是東數(shù)西算工程的重要場景,也是體現(xiàn)算網融合能力的關鍵業(yè)務。2022年中國移動已在貴州、內蒙等多省市試點驗證跨域數(shù)據(jù)存儲、備份技術方案的可行性,以與華為存儲的聯(lián)合創(chuàng)新為例,基于全局文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)智能分級等新技術,有力保障數(shù)據(jù)的可靠存儲及安全、高效流動。2023年結合東數(shù)西算工程推進,建議在西部建設統(tǒng)一存儲及災備中心,并打通跨域網絡及業(yè)務流程,同時完善產商品及商業(yè)模式設計,實現(xiàn)東數(shù)西存、西備類業(yè)務的規(guī)模應用。

  對于未來存儲架構的持續(xù)創(chuàng)新,將通過以數(shù)據(jù)為中心的軟硬件架構重構,結合多樣化數(shù)據(jù)應用加速引擎,實現(xiàn)性能大幅提升:一是通過高通量的全局數(shù)據(jù)總線,將當前數(shù)據(jù)流動的DDR內存總線、系統(tǒng)PCIe總線整合,提升數(shù)據(jù)流通效率;二是通過數(shù)控分離架構實現(xiàn)從應用到存儲,減少當前數(shù)據(jù)從應用、計算、網絡到存儲的每層索引與緩存,縮短數(shù)據(jù)訪問時延;三是將應用的數(shù)據(jù)處理層直接下放到存儲系統(tǒng)實現(xiàn)近數(shù)據(jù)處理,實現(xiàn)應用加速。

  4、完善腦力:單域使能、跨域編排,構建態(tài)勢感知的能力開放中心

  算網大腦是實現(xiàn)算網融合服務的關鍵點,同時也是難點。算網大腦在功能上首先應具備對算力、網絡、數(shù)據(jù)等資源的全域感知能力,構建全域態(tài)勢感知地圖。針對不同業(yè)務的SLA需求、網絡負載、算力分布等因素,進行資源的靈活組合編排,智能、動態(tài)地計算出最優(yōu)協(xié)同調度策略。然后通過跨域資源調度將多域協(xié)同的調度任務智能、自動地分解給單域的使能平臺,實現(xiàn)算、網、數(shù)的資源協(xié)同調度。

  在編排與協(xié)同方面,現(xiàn)有云和網的編排實踐,是算網大腦非常好的實現(xiàn)基礎與參考。算網大腦的架構設計應抓住解耦這個核心原則,既實現(xiàn)跨域的協(xié)同,同時又保持各域相對獨立的自治、自閉環(huán)。這樣在運營方面,就可以實現(xiàn)統(tǒng)一的運營,同時在運維上,也遵循各自的技術本質,避免相互影響。

  宏觀層面的“四力”驅動:政策聚力、行業(yè)發(fā)力、技術給力、業(yè)務加力,結合運營商算力網絡目標架構的“四力”提升:夯實運力、增強算力、強化存力、完善腦力,2023年算力網絡已邁入發(fā)展快車道。構建算網融合能力,實現(xiàn)算力成為“一點接入、即取即用”的社會級服務將不再遙遠…..

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