云边协同AI_网络技术白皮书_43页_2mb

报告摘要

云边协同AI网络技术白皮书总结

核心内容

本白皮书由开放数据中心标准推进委员会（ODCC）发布，聚焦云边协同AI网络技术，旨在分析AI大模型在云边协同场景下的流量特性与网络需求，探讨云边协同AI网络的关键技术，并展望未来发展趋势。白皮书重点涵盖边缘算力集群网络和云边互联网络两个核心部分，涉及AI推理与训练的网络挑战、技术目标及实现手段。

主要观点

云边协同AI发展趋势：
- 云边协同将成为AI算力基础设施的重要发展方向。
- 随着LLM的广泛应用，算力需求呈现爆发式增长，边缘算力成为中心算力的快速补充。
- 云边协同AI发展分为三个阶段，其中阶段一和阶段二被本白皮书重点覆盖。
AI大模型对网络的影响：
- 训练：需要高带宽、低时延、无损网络和灵活组网。
- 推理：强调低时延响应、高吞吐、高并发处理和网络安全性。
- 两种场景都对算力集群网络和云边互联网络提出了新的挑战。
边缘算力集群网络技术目标：
- 前端网络需支持低时延（<30ms）、高吞吐（<=100Gbps）和安全协议（SSL/TLS/IPSec）。
- 后端网络需满足高吞吐（>=800Gbps）、低时延（<2us）和无损传输。
- 网络需支持多租户、灵活调度、大容量NAT和异构组网。
云边互联网络技术目标：
- 需要高可用性、高安全性、差异化QoS保障和高性能转发能力。
- 网络需支持多链路冗余、隧道可靠、流量分类、调度与队列管理、加解密优化等。

关键信息

云边协同AI发展阶段

阶段一：边缘算力作为中心算力的快速补充，主要处理LLM推理请求响应、管控流量和训练数据传输。
阶段二：推理下沉至边缘算力中心，实现低时延和成本优化，适合多业务融合场景。
阶段三：推理和训练进一步下沉至近场边缘侧，实现云边端协同AI。

边缘算力集群网络挑战

超高带宽传输：训练和推理过程中，GPU间通信流量大，需保障高带宽传输。
超低时延与抖动：网络时延和抖动对AI训练和推理性能影响显著。
灵活组网与扩展：边缘算力集群需具备灵活组网、可扩展性及多业务融合能力。
网络安全性：需保障数据和模型的安全传输与访问控制。
网络兼容性：需支持异构算力（GPU、CPU、NPU）与多业务共存。

云边互联网络挑战

高带宽与低时延：云边数据传输需高带宽和低时延，保障AI业务稳定运行。
高可用性：需确保云边通信链路的可用性达到99.9%至99.99%。
高安全性：包括数据加密、设备身份认证、访问控制、攻击防御等。
差异化QoS保障：需支持不同业务流量的优先级调度，保障关键AI业务的性能。
高性能转发：需满足高并发、大带宽、低延迟的转发需求，包括硬件加速、用户态转发架构、会话管理等。

技术目标与关键技术

边缘算力集群技术目标

技术目标	前端网络	后端scale-up网络	后端scale-out网络
延时	<30ms	<2us	<20us
吞吐量	<=100Gbps	>=800Gbps	>=800Gbps
安全性	SSL/TLS/IPSec	optional	optional

关键技术

边缘算力集群前端网络：
- 管控流量承载
- 多租户支持与隔离
- 大容量NAT能力
- 长距离RDMA技术
边缘算力集群后端网络：
- 负载均衡
- HyperPort（链路聚合）
- 端到端调度
- 无损网络无阻塞技术
- 异构组网
- Fast CNP（快速拥塞通知）
- 网络可靠性
云边互联网络关键技术：
- 高可用技术（设备、链路、隧道、接入点）
- 高安全技术（数据加密、设备认证、访问控制、攻击防御）
- 差异化QoS保障（流量分类、调度、队列管理）
- 高性能转发技术（硬件加速、用户态架构、会话管理、加解密优化）