算力服务原生白皮书-41页

中国联通算力服务原生白皮书 Summary

1. 背景与趋势

• 数字经济推动算力需求爆发式增长，云#边#端算力协同成为趋势。
• 异构算力（如 CPU、GPU、NPU）广泛应用，带来跨平台兼容挑战。
• 提出算力服务原生理念，通过统一API、标准化封装实现“一套代码、全网通用”。

2. 核心架构与关键技术

总体架构

• 分5层：应用层、服务层、算力抽象层、异构算力池化层、设备层。

关键技术

1. 代码服务化：实现多语言程序标准化封装，简化部署。
2. 服务适配：支持一键入云、跨平台部署。
3. 算力抽象：屏蔽异构差异，统一算力管理。
4. 异构算力运行时: 解决异构平台间的通信与调度。
5. 异构算力池化：形成统一算力资源池。
6. 异构算力互联：提升网络、算力间的协同优化能力。

3. 与周边技术关系

• 云原生：扩展异构算力下的资源管理能力。
• 算力网络：提供算力资源统一纳管与调度。
• 人工智能：为AI大模型提供高性能训练支持。

4. 应用探索与愿景

• 典型场景：AI模型训练、元宇宙、自动驾驶、智慧家庭服务。
• 业界合作：在启智开源社区推进算力服务原生生态。
• 发展倡议：技术攻关、标准制定、开源共建三位一体。

5. 核心结论

• 算力服务原生是解决异构算力挑战的关键技术方向。
• 可提升算力资源利用率，降低开发+部署成本。
• 通过产学研合作推进技术成熟，构建开放生态。

白皮书结论部分提供了研究结论与实施建议。文末附有缩略语诠释、参考文献及中国联合网络通信有限公司研究院信息。

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To reiterate, the bottom line shows the whitepaper was published on December 16, 2023, by China Unicom Research Institute with permission requests.