智联计算网络技术发展研究.docx

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1、一、前言当前，随着信息技术的迅速发展与普及应用，社会空间、物理空间和信息空间深度融合发展的时代正在开启。除传统计算设备（机）和新兴物联设备（物）外，人作为一种新的重要元素的参与，也将共同构成极其复杂且动态多变的三元空间环境。“万物互联、智慧内生、安全可控、跨越时空的社会空间、物理空间和信息空间正融合发展，“算-网-存深度融合、空-天-地广泛连接、人-机-物自然交互，已成为信息网络核心特征，并产生了融合泛在互联的诸多新模式和新场景。全球综合数据资料库Statista发布的数据显示，2019年全球联网的物联网终端数量己达百亿，超过了非物联网终端的数量，2025年预计将突破250亿，未来千亿规模己然

2、可期，上述趋势对于网络的随需接入和数据处理能力提出了更高要求。同时，元宇宙作为新兴的概念，具有可定义的数字分身、多模感知的沉浸感、超低延迟、多维多样性虚拟世界、随时随地的接入、完整的经济体系、完整的文明体系等典型特征，既需要灵活适配的网络连接，又需要大量数据和算力支撑。网络、算力、数据融合的大潮已经来临，信息网络作为新型基础设施的属性日益突显，正从提供网络连接的浅层次工具产品转向“人-机-物泛在互联赋能平台。算网融合技术的发展与演进已经成为重要的国家战略和发展契机，亟需提出我国自主创新的智联计算技术体系和发展规划。文章围绕我国智联计算网络技术的发展战略开展研究。首先对现有信息网络技术面临的主要

3、挑战进行分析研判，总结网络与计算融合的发展趋势和代表性技术；其次提出我国自主创新的智联计算网络的核心思想、运行逻辑、目标愿景和社会效益；最后从关键技术布局和示范应用两个方面给出智联计算网络的发展路线，并提出发展建议。二、现有网络技术面临的挑战随着算-网-数的深度融合，算力需求、网络资源、数据类别随时间和空间不断变化，实现数据计算的最优网络能力匹配，满足网络与计算融合的云、边、端协同调度与控制需求，已成为未来信息通信基础网络发展的关键问题人-机-物泛在互联赋能平台对信息网络提出了更加专业、高效、安全的要求,使得现有信息网络技术面临着诸多挑战。源于消费互联网时代的现有网络技术无法满足数字经济时代各

4、种垂直行业对高性能、高效能、高安全、高可用、个性化应用等服务的需求。网络能力的缺失，导致基于大数据和智能计算的业务应用无数可算、算后无用、算不可信，需要对网络技术架构、运行机制和服务模式等进行深入思考和不断探索。（一）信息网络转向“以获取数据价值为中心传统信息网络的核心能力是数据传输，然而随着网络数据的爆炸式增长，对信息网络的要求从“怎么获得数据向怎么获取数据价值转变。据统计，2020年全球设备产生了600ZB的数据，但其中只有10%是关键数据，其余90%都是临时无效数据。数据量的不断膨胀远远超过网络带宽的增长速度，原来终端采集、网络传送、云中心存储、集中计算的大数据处理方式，遇到了难以逾越的

5、鸿沟，信息网络无法提供当前大数据计算范式所需的传递能力，需要具备大规模数据约简、计算模型分布式运行等全新维度能力。（二）信息网络需要具备“人-机-物量化服务能力在消费互联网阶段，互联网采用传输控制协议/网际互联协议（TCP/IP）技术提供“尽力而为服务，只能依靠基于体验质量（QoE）的用户主观感受来进行评价。在人-机-物”三元融合下，机-机通信、物-物通信等应用持续发展,信息网络不但要支持增强现实/虚拟现实（AR/VR）、在线游戏、网络直播等各类消费型业务，而且还要支持工业制造、无人驾驶、远程医疗等各种生产型业务，实现万亿级各类终端的泛在互联、指令下发等，在海量数据收集、处理、分发和利用基础上

6、提供各式各样的智能服务等。这些应用场景需要信息网络具备可预期、可规划、可验证的确定性及可量化的服务能力。（三）信息网络需要具备多元化柔性互联能力未来，在信息网络的人-机-物泛在联接中，场景个性化、差异化特性明显，传统面向确定的业务模型构建固定网络结构不再适用，必须要重新设计网络架构、控制协议和管理机制，设计面向多样化、不确定业务模型的智能网络结构，需要信息网络支持灵活、动态的多样化协议处理能力和业务应用计算能力,需要具备面向应用构建多元化柔性互联结构，支持多样化、智能化应用，提高网络控制和管理的灵活性，增强对网络新技术、新协议的支持能力，充分满足不断演进的业务需求。（四）信息网络需要具备内生安

7、全属性人-机-物泛在互联和深度融合使得信息网络成为连接真实世界与虚拟世界的唯一桥梁，其功能不仅受物理或逻辑性随机失效事件影响，而且受基于系统软硬件漏洞的网络空间攻击行为影响。支持“人-机-物泛在互联的信息网络能否保证其功能/性能成为最大的困惑与疑问，亟需革新网络安全与功能安全技术手段，改变传统的封门补漏、亡羊补牢被动式防御模式，从外挂到内生、从被动到主动，保障人-机-物泛在互联平台具有一体化的网络安全与功能安全属性，打造“构造决定安全的信息网络空间内生安全新环境。三、计算与网络深度融合发展趋势数字时代，算力先行。算力是支撑数字经济发展的坚实基础、驱动国民经济高质量发展的重要引擎。在算网融合成为

8、必然趋势的背景下，国家十四五重点研发计划己将计算、存储、智能与网络技术融合列入待重点突破的技术领域。国内外研究机构为促进算力与网络的融合演进发展进行了积极的探索，相继提出了边缘计算、分散计算、在网计算、算力网络等新型技术架构。近年来，各国抓紧布局算网融合相关战略（见表1）,使得融合异构计算、多层次、多颗粒的算网设施成为大国竞争的重要方面。表1国内外穿网融合研究现状国家/地区代表性政策/项目/成果优势特色美国“分散计傥”项目3】彻底泊除中心化,实现计算资源的分散化“弓I领未来先进计算生态系统战略”计划M打造包括边缘计算、育性能计算等算力设施的国家级计算生态系统欧盟；洲云”顶H创立通用云标准,参考

9、云架构和互操作性要求“2030数字指南价”计划部署1万个边缘计算出点，为75%的欧盟企业提供数据和计算服务中国“算力网络”概拿划计算基础设施与网洛基础设施融合建设，提供包含计算、存储和连接的整体算力服务“东数西算”工程构建全国一体化的数据中心、云计克.算力中心等新型第力网络体系（一）边缘计算边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。边缘计算的应用程序在边缘侧发起，能够产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算的发展前景广阔，被称为“人工智能的最后一千米，制造业、公用事业、能源

10、和交通运输行业将率先采用边缘计算。但边缘计算仍在发展阶段，面临许多问题需要解决，如框架选用、协议规范、终端标识、通信延迟等。随着产业的发展，边缘计算将逐步从产业共识走向应用。（二）分散计算美国国防部高级研究计划局（DARPA）于2017年6月针对时延敏感的战场场景启动了分散计算项目，旨在利用已遍布全球各地的计算资源，包括智能手机、平板电脑、联网汽车、物联网终端等全球计算资源提供服务，彻底消除中心化，实现计算资源的分散化。分散计算是一种将所有具有计算能力的设备连接到一个网络有机体的计算范式，每个计算节点以协作和共享的方式为用户提供服务。分散计算核心技术包括分散的任务感知计算算法、可编程节点和协议

11、栈、分散计算的跨层方法等，利用网络中的空闲计算资源,绕过了局部计算能力的限制，是一种很有前途的新计算范式，旨在提供可扩展且强大的计算网络，有望在物联网的应用上发挥巨大优势。（三）在网计算在传统超算集群中，网络仅用于计算节点之间互联，当多个计算节点同时参与通信时，将导致通信步骤增多、通信效率低下等问题。面向大规模高算力需求的分布式应用，在网计算使用网络设备进行近数据计算，可以在高速转发过程中完成应用数据处理，缩短数据传输路径，进而缩短计算任务的完成时间，是解决分布式应用通信瓶颈问题的重要技术。2020年10月，在全国高性能计算学术年会上，中国科学技术大学与华为技术有限公司联合发布了基于高性能消息

12、传递库（OPenMPI）的在网计算联合创新成果，可以提升单位能效算力、算力的确定性供给等网络核心指标。通过在网计算可以最大化实现数据无障碍流动，有效提升算力能效比，实现整网全生命周期自动化及智能运维。（四）算力网络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。算力网络利用云网融合、软件定义网络以及网络功能虚拟化等新型网络技术，将边缘计算节点、云计算节点以及各类网络资源深度融合在一起，组成新一代信息基础设施，减少边缘计算节点的管控复杂度，为客户提供包含计算、存储和连接的整体算力服务。2020年召开的“面向2030的新型网络主题论坛

13、指出，算力网络是“2030网络最关键的特征之一，促进了产业界着手研究网络和计算的融合，逐渐形成未来十年算力网络的共同愿景。四、智联计算网络技术的核心架构与目标效益网络与计算、智能的深度融合已经成为新型网络研究的重要方向，然而相关理念和技术仍在发展初期，现有研究主要在应用层进行计算任务部署，使得计算任务调度、网络互联处于“脱节状态。亟需拓展思路，在数据计算高效处理、服务能力可量化提供、高安全与高可用同时保障等方面探索网络与计算的深度融合。为此，文章提出我国自主创新的智联计算网络技术，实现数据传递的高效性、网络服务的聚敛性、智能计算的协同性等，提供多元、智慧、高效、稳定的“算-网-数一体服务，为数

14、字经济建设和发展提供新型信息基础支撑。（一）核心架构与运行逻辑仅以信息或数据的端到端传送为目标的网络基线技术和服务，己远远不能满足包含云计算、边缘计算和分布式计算在内的一系列新兴服务的需要。智联计算网络技术以网络技术体系与支撑环境分离的多模态网络发展范式为指导思想，灵活定义涵盖“数据、信息、知识、智慧诸环节的感知处理控制链，面向多样化应用提供“联接+计算+数据服务，使得网络具备自感知、自学习和自优化能力，提供多元、智慧、高效、稳定的“算-网-数协同服务。智联计算网络的核心架构，是扩展网络的能力维度，增加计算、存储和智慧能力空间，实现网络计算存储协同处理，将信息网络发展成为提供算-网-数多元网络

15、服务的新型信息基础设施，成为人-机-物泛在互联赋能平台。智联计算网络面向数据产生和使用最多的网络边缘，在现有网络已完成缓存下沉的基础上，进一步把计算下沉到接入汇聚节点，协同调度各种计算、传输和存储资源，实现应用驱动部署分级计算模型、计算任务调度数据归集传送以及数据在网络中的高效计算或处理。智联计算网络技术支持计算任务的分级部署，通过计算和传输资源的一体化调度，实现数据在传输过程中的随路按需计算，其运行逻辑如图1所示。计算任务被分级部署在各级网络节点（分级部署），通过计算和传输资源的一体化调度（协同调度），实现数据在传输过程中的随路按需计算（逐级计算），既能显著提升服务效率，又能有效约简网络流量。骨r智劈计算四元云数据中心计算模型级算简络S逐计为M流汇聚智联计算网元绒界升务率分部提服效协同脾度-优化资源分配数据归集多样化终缱图1智联计算网络运行逻辑1 .分级部署以计算任务的具体需求为驱动，依托统一的算力度量体系和能力模板，将网络中的计算业务构建为计算服务需求模型，对网络节点的不同计算类型进行抽象描述，形成算力服务能力模型，分析算力服务能力与计算服务需求的对应关系,生成满足计算业务的逐级计算服务响应策略。2 .协作调度面向数据平面池化的异构资源，网络节点定时将计算和传输资源进行感知与通告，包括位置、服务能力、剩余资源等信息，控制平面汇总分布式的资源感知信息，构建全网资源感知视图