算力感知网络CAN技术白皮书_27页_1mb

算力感知网络（CAN）技术白皮书总结

核心内容

算力感知网络（Computing-Aware Networking, CAN）是一种面向未来算网融合演进的新型网络架构，旨在实现网络与计算资源的深度融合，提升ICT基础设施的协同效率和用户体验。该技术方案由中国移动主导提出，通过多维度资源统一调度，实现计算、存储、网络等资源的智能感知与灵活部署。

主要观点

• 算网融合趋势：随着5G、边缘计算、人工智能等技术的发展，网络与计算资源的融合成为必然趋势。算力感知网络是实现这一融合的关键技术之一。
• 架构演进：算力感知网络的架构从IaaS层向PaaS/SaaS/NaaS层演进，实现计算服务的灵活部署和统一管理。
• 协议与度量协同：算力感知网络需要新型协议支持，如SRv6等，同时建立统一的算力度量体系，实现多维资源的联合优化调度。
• 服务层与运营：算力服务层采用微服务架构和FaaS技术，实现服务分解与灵活调度；算网管理层则负责算力节点注册、OAM、运营和计费，形成统一的算力服务合约和计费策略。
• 标准化推进：中国移动在ITU、IETF、BBF、CCSA等组织推动算力感知网络的标准化工作，涵盖场景、需求、架构、关键技术等多个方面。

关键信息

1. 算力感知网络的架构分层

算力感知网络体系架构分为以下五层：

• 算力服务层：承载各类应用和服务，支持业务请求的传递与调度。
• 算网管理层：负责算力资源和网络资源的统一管理、监控与运营。
• 算力资源层：提供异构计算资源（如CPU、GPU、FPGA等），支持服务的动态部署。
• 算力路由层：实现网络与计算资源的联合调度，是算力感知网络的核心。
• 网络资源层：提供无处不在的网络连接，支持边缘计算和算力服务的承载。

2. 关键技术

2.1 算力度量与建模

• 异构硬件度量：对不同硬件进行统一建模，支持服务对底层资源的透明访问。
• 多样化算法度量：针对不同算法（如AI、深度学习等）建立算力模型，以满足多样化的计算需求。
• 用户需求度量：通过分析业务类型、计算量、时延等指标，建立用户算力需求映射机制。
• 统一建模语言：提供标准化的资源描述，包括名称、符号、类型和描述，实现异构资源的统一建模。

2.2 算力路由层

• 多维资源感知：通过周期性探测和按需采集，实现对算力节点状态的实时感知。
• 算力路由控制：基于多维资源状态生成最优路由表，实现业务调度。
• 算力路由转发：利用IPv6和SRv6协议，实现算力服务的灵活转发和路径优化。
• 路由策略优化：结合SR-policy等技术，生成满足用户SLA的最优路径。

2.3 算网管理层

• 算力注册：支持算力节点的注册、更新和注销，实现资源的动态管理。
• 算力OAM：包括性能监控、故障检测与修复，实现算力资源的高可用性。
• 算力运营：通过服务合约和计费策略，实现算力资源的统一运营和管理。

2.4 算力服务层

• 微服务架构：支持服务的细粒度分解与灵活调度。
• 容器技术：实现资源隔离与高效管理，支持服务的弹性伸缩与自动化部署。
• FaaS架构：基于Serverless模式，实现按需提供后端服务，减少资源浪费。

3. 标准化工作

• 国际标准化：

  • 在ITU-T推动“算力感知网络的场景和需求”国际标准，提交并通过多篇文稿。
  • 在IETF牵头“计算优先网络（CFN）”研究，推动算力感知网络协议标准化。
  • 在BBF推动城域算网标准立项，研究场景、需求、架构及关键技术。

• 国内标准化：

  • 在CCSA推动《算力感知网络的关键技术研究》和《算力感知网络的架构和技术要求》行业标准立项。
  • 在网络5.0联盟推动算力感知网络的架构与关键技术研究，促进产业共识。

结论

算力感知网络是面向6G演进的算网融合技术，通过统一的度量体系、多维资源协同调度、灵活的路由转发和统一的运营管理，实现网络与计算资源的深度融合。该技术为未来ICT基础设施的智能化、高效化提供了重要支撑，同时也在国际和国内层面推动了相关标准的制定与产业生态的构建。未来需要更多学术界和产业界的合作，以推动算力感知网络的技术研究和落地应用。