分布式算力感知与调度技术白皮书

分布式算力感知与调度技术是一种新型计算模式，旨在高效整合和分配泛在、异构、动态的算力资源，以支持智能应用需求。白皮书系统阐述了其背景、体系架构、关键技术、应用场景和行业发展建议。

背景方面，随着5G、AI等技术发展，算力资源呈现分布化和异构化趋势，分布式算力感知与调度应运而生，目标是实现资源统一感知、智能调度，支持国家战略需求如"东数西算"和产业升级，提升资源利用率和用户体验。

架构方面，提出基于“分层分域”的设计，包括六层：基础设施层负责资源接入；网关管理层处理网络通信；算力管控层实现资源池化和调度；级联控制层支持跨域协同；安全保障层确保安全；应用服务层支撑多样化场景。

关键技术包括：分布算力资源度量模型，提供统一量化标准；分级分域算力感知技术，实现高效资源监控；分级分域算力调度技术，优化任务分配；分布式算力路由技术，融合网络和计算路径优化；分布式算力自智技术，推动智能化决策；分布式算力安全保障技术，构建内生安全机制。

应用场景广泛，涵盖远程医疗、智慧城市、大模型训练、云游戏、低空经济网络等，通过实时调度提升效率和降低延迟。

行业发展面临技术、基础设施、标准和经济挑战，建议通过技术创新、标准制定、生态建设推动发展，分阶段推进从起步到生态化。

总结表明，该技术正推动算力基础设施向智能化、绿色化演进，赋能数字化转型，未来发展将更注重AI驱动优化和跨域协同。

为期一年的项目，成功完成国际标准编制和试点应用。