2023-07-20-中国通信标准化协会-计算网络化研究报告（2022年）_47页_2mb

计算网络化研究报告摘要

计算网络化是以算网融合为最终目标的新型算力服务形态，旨在通过高质量互联网络连接算力资源，构建算力规模更大、服务能力更强的算力系统，已成为满足数字化转型需求的关键能力。

一、研究背景

算力已成为数字经济发展的核心引擎，2022年我国算力总规模达180EFlops居全球第二。消费互联网推动数据向边缘扩散，产业互联网对算力实时性提出更高要求，单一算力已难以满足需求。计算网络化通过算力全面互联，满足各类数字化应用场景的算力协同需求。

二、研究内容

1. 概念与特征

计算网络化本质是一种算力资源服务，强调以网助算，体现五大特征：

• 算力多元分散：算力资源分散多元，涵盖超算、云、智算、边缘等
• 网络广域互联：通过高速网络连接算力中心实现跨域协同
• 资源弹性供给：基于虚拟化技术实现跨域资源聚合与弹性调度
• 服务多维一体：整合算力、数据、应用、运维等多维度服务
• 应用规模部署：支持按需部署与分布式规模化部署

2. 典型实践

• 分布式云：将云服务部署在全球不同地理位置，提供统一管理能力
• 边缘计算：在网络边缘部署轻量级计算服务，实现云边协同
• 高性能计算云：融合传统HPC与云计算，支持多云互联和异构算力调度
• 智能计算网络：支持AI大模型训练、联邦学习等新型智能服务

三、研究应用

选取三大典型应用场景：

1. 超算互联网：构建“算力生产-算力互联-算力配给”的融合体系，通过区块链技术实现跨域可信协同
2. 工业质检：结合5G、边缘计算、AI技术，实现服务器生产过程的自动化质检
3. 边缘VR：基于固移融合网络，通过云边协同实现5G VR实时渲染和内容分发

四、发展趋势建议

1. 标准体系建设：制定完善服务能力与质量评价标准
2. 网络基础设施：加快算力中心高速互联系统建设，推广SRv6、算力网络等技术
3. 技术能力提升：重点突破跨域协同计算架构与异构算力调度技术
4. 智能算力发展：推动AI大模型与智能算力网络化协同发展