未来网络发展大会_2025分布式算力感知与调度技术白皮书_72页_2mb

分布式算力感知与调度白皮书摘要

一、背景与目标

1. 技术背景
   分布式算力在全国范围呈现泛在化、异构化、分时段使用的特点。传统集中式算力模式难以满足实时化、低延迟、大规模智能应用需求，因此需要构建分布式算力感知与调度技术，实现跨域资源统一管理、智能调度及安全保障。

2. 发展目标

   • 构建“全域协同、智能弹性”的算力服务体系。
   • 实现异构资源统一度量、跨域协同调度。
   • 推动算力网络从“量变”到“质变”，向泛在化、智能化演进。
   • 支撑国家算力网络战略，赋能产业升级。

二、核心技术架构

分布式算力感知与调度系统架构分为六层：

1. 基础设施层：统一路由与异构资源接入。
2. 网关管理层：多协议适配与实时状态感知。
3. 算力管控层：智能调度与资源池化。
4. 级联控制层：跨域资源协同与任务编排。
5. 安全保障层：全生命周期安全防护。
6. 应用服务层：支持远程医疗、智慧城市等场景。

三、关键技术

1. 分布式资源度量模型
   • 统一算力节点标识与多维资源指标，形成“有效算力单元”。
2. 分级分域感知技术
   • 轻量化探针与动态权重机制，提升感知效率。
3. 分级分域调度技术
   • 全局任务解析与边缘快速响应，实现跨域协同。
4. 分布式算力路由技术
   • 算网联合决策，支持全局算力调配。
5. 自智与安全保障技术
   • AI驱动的预测性维护与零信任网络安全策略。

四、典型应用场景

1. 远程医疗
   • 构建“广域医疗算力网”，支持联邦学习与隐私保护。
2. 智慧城市
   • 动态任务调度与边缘计算融合，提升治理效率。
3. 大模型分布式训推
   • 异构硬件协同与预测弹性扩缩容，降低训练成本。
4. 云游戏
   • 即时升降级与链路聚合，保障低延迟体验。
5. 低空经济网络、战术网络、智能制造、自动驾驶
   • 提供算力弹性调度与实时交互支持。

五、挑战与发展阶段

1. 技术挑战
   • 呈现高度动态性、资源异构性、网络不稳定性。
   • 需突破轻量化感知、跨域协同等关键技术。
2. 发展阶段划分
   • 起步阶段：技术验证（2019-2020）。
   • 整合阶段：体系建设（2021-2023）。
   • 智能化阶段：AI驱动优化（2024至今）。
   • 生态化阶段：全链协同（未来）。
3. 发展建议
   • 加强动态感知与智能调度算法研发。
   • 推动标准化接口与开放生态建设。
   • 构建算力交易平台，完善定价与结算机制。

六、总结与展望

分布式算力感知与调度技术以“智能调度、全域协同、安全可信”为核心，正在从单域走向多域融合，逐步构建可信算力网络。未来需持续深化标准制定、技术创新与生态共建，最终实现算力的“按需流动”与数字社会“全面赋能”。

附录：核心术语简释

• CPN：算力网络
• DCFR：分布式算力路由
• 三级分域感知模型：域内自治→区域协同→全局融合
• 东数西算：算力资源跨区域调度工程