中国联通异构算力统一标识与服务白皮书_32页_2mb
报告摘要
异构算力统一标识与服务白皮书总结
核心内容
本白皮书由中国联通算力网络产业技术联盟联合多家企业共同编写,旨在探讨异构算力统一标识与服务的技术架构、设计原则和实现路径,以支持算力网络的构建与运营。白皮书围绕“云、边、端”泛在计算协同、异构算力资源管理、统一调度与适配、智能运营等核心主题展开,提出了构建“可信、可溯源、可度量”的算力管理架构的目标。
主要观点
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异构算力产业发展现状
随着数据量的爆发式增长,算力需求呈现多样化趋势,推动了“云、边、端”协同计算的发展。异构算力包括CPU、GPU、FPGA、ASIC等,其应用已从通用架构向专用定制演进,以满足不同场景的高性能需求。 -
异构算力发展需求
异构算力的发展需要统一标识和调度,以实现资源的高效管理与共享。统一标识体系为算力资源的接入、认证、管理提供了基础,统一调度系统则通过抽象资源、灵活策略和实时感知,实现跨异构资源的协同调度。 -
异构算力统一标识与资源抽象
通过统一资源数据模型,实现异构算力资源的标准化和抽象化,屏蔽底层差异,为上层应用提供一致的接口。同时,算力标识符的生成和管理为资源的可溯源性和可信度提供了保障。 -
异构算力统一调度与适配
统一调度系统框架具备高度抽象性、灵活性、可扩展性和实时性,支持多种调度策略,包括资源公平调度、作业优先级调度、算力亲和性调度、反亲和性调度、资源抢占调度、资源预留调度、资源回填调度、弹性扩容调度等。调度过程涉及作业选择和资源分配两个阶段,实现资源的最优匹配和高效利用。 -
异构算力调度智能运营
通过统一监控、统一适配和算力溯源,实现对算力资源的智能化管理。系统支持多种应用负载,包括HPC、大数据、AI、Web等,为算力网络的可持续发展提供技术支撑。
关键信息
1. 异构算力产业发展现状
- “云、边、端”协同:算力网络通过新型网络连接实现云、边、端的泛在计算协同,提升处理效率和响应速度。
- 算力从通用走向定制:随着专用芯片(如TPU、NPU)的发展,算力架构向领域定制化演进,满足不同场景的高性能需求。
- 主要应用场景:
- 高性能计算(HPC):包括传统集群计算和分布式计算,使用X86、GPU、FPGA、ASIC等异构资源。
- 物联网(IoT):通过网关和边缘计算实现数据采集、处理和分析,对算力需求逐步提升。
- 边缘计算:依赖边缘节点(如边缘云、传感器、ICT网关)进行实时数据处理,要求低时延和高并发。
- 人工智能(AI):算力需求贯穿云端到端侧,使用GPU、TPU、NPU等加速芯片,提升AI算法效率。
2. 异构算力发展需求
- 统一标识与调度:通过统一标识体系实现异构算力资源的接入、认证、管理,提升资源可调度性。
- 设计原则:
- 可信性:确保算力来源合法、安全、可控。
- 灵活性:支持多样化的调度策略和资源配置。
- 可扩展性:适应新型算力资源的接入和扩展。
- 实时性:提升资源调度的实时性和准确性。
3. 异构算力统一标识和资源抽象
- 统一资源数据模型:涵盖算力资源的九个数据域,支持资源的扩展和统一管理。
- 资源抽象:通过SDR(软件定义资源)技术,实现异构算力资源的统一接口,提升上层应用的兼容性和可移植性。
- 可信算力认证与鉴权:通过第三方认证中心和签名证书,确保接入算力的合法性,提升算力网络的安全性。
4. 异构算力统一调度与适配
- 调度技术架构:分层结构,包括应用接口抽象层、插件式调度策略引擎、资源实时感知层等。
- 调度策略:
- 作业选择策略:基于优先级、资源配额、负载依赖关系等进行作业排序。
- 资源分配策略:根据资源类型、负载情况、调度目标等,实现资源的最优分配。
- 智能调度机制:支持资源抢占、预留、回填、弹性扩容等,提升资源利用率。
- 调度平台功能:包括资源层、调度层、编排层、应用层、自服务门户、开发者门户和监控层,构建完整的算力调度和运营体系。
5. 异构算力调度智能运营
- 统一监控:实现对“云、边、端”资源运行状态的统一管理,为调度决策提供数据支持。
- 统一适配:屏蔽底层算力差异,支持多厂家、多云资源的统一接入和调度。
- 算力溯源:确保数据在可信环境中处理,实现资源来源的可追溯性。
总结与展望
- 融合发展:异构算力的发展趋势是多样性与统一管理并存,推动算力生态的融合与协同。
- 能力开放:算力能力逐步开放,包括芯片、平台、交易流通等层面,促进算力资源的共享和复用。
- 合理化布局:算力网络促进数据中心的合理布局,通过新型网络技术(如CFN、SRv6)实现算力资源的高效协同。
- 标准化建议:
- 统一标识与网络标识映射标准:推动异构算力与网络标识的统一映射,实现资源调度和路由的智能化。
- 算力应用商店标准:促进不同平台之间的算力应用互通,支持一键部署和流通。
- 可信算力网络标准:建立独立的安全认证和溯源体系,保障算力网络的安全性和可信度。
缩略语
| 缩略语 | 英文全称 | 中文释义 |
|---|---|---|
| AI | Artificial Intelligence | 人工智能 |
| AR | Augmented Reality | 增强现实 |
| BBF | Broadband Forum | 宽带论坛 |
| C/U | Control/User | 控制/用户 |
| CFN | Compute First Network | 计算优先网络 |
| DC | Data Center | 数据中心 |
| DCI | Data Center Interconnection | 数据中心互联 |
| GPU | Graphics Processing Unit | 图形处理器 |
| IoT | Internet of Things | 物联网 |
| MEC | Multi-access Edge Computing | 多接入边缘计算 |
| NFV | Network Function Virtualization | 网络功能虚拟化 |
| SDN | Software Defined Network | 软件定义网络 |
| SRv6 | Segment Routing IPv6 | IPv6分段路由 |
| TLS | Transport Layer Security | 传输层安全性协议 |
| URLLC | Ultra-reliable and Low-Latency Communication | 超高可靠与低时延通信 |
| VM | Virtual Machine | 虚拟机 |
| VR | Virtual Reality | 虚拟现实 |
| VXLAN | Virtual Extensible Local Area Network | 虚拟扩展局域网 |
| WLAN | Wireless Local Area Network | 无线局域网 |
参考文献
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- 中国联通算力网络白皮书[R]. 2019.
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- ITU-T. Draft Recommendation ITU-T Q. CPN: Signaling requirement of computing power network [R].
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- 鲑鹏计算产业发展白皮书[R]. 绿色计算产业联盟,2019.
- 异腾计算产业发展白皮书[R]. 绿色计算产业联盟,2019.
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