導(dǎo)讀

近日，國(guó)家發(fā)改委、中央網(wǎng)信辦、工信部能源局同意粵港澳大灣區(qū)、成渝地區(qū)、長(zhǎng)三角地區(qū)、京津冀地區(qū)啟動(dòng)建設(shè)全國(guó)一體化算力網(wǎng)絡(luò)國(guó)家樞紐節(jié)點(diǎn)。

全國(guó)一體化算力網(wǎng)絡(luò)國(guó)家樞紐節(jié)點(diǎn)，是我國(guó)算力網(wǎng)絡(luò)的骨干節(jié)點(diǎn)。

為何我國(guó)這么重視算力網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)呢？

這還要從算力網(wǎng)絡(luò)本身講起。

算力網(wǎng)絡(luò)想要解決什么問(wèn)題

我們知道，小到個(gè)人手機(jī)、PC，大到超級(jí)計(jì)算機(jī)、數(shù)據(jù)中心，算力存在于我們生活的各個(gè)角落，成為基礎(chǔ)的核心資源之一。

然而，一方面，隨著當(dāng)前算力的普及，算力的利用率卻在大幅下降。

有數(shù)據(jù)表明，各類(lèi)算力終端的利用率甚至低于15%。

以PC為例，有的家庭擁有不止一臺(tái)PC，但是并不是每一臺(tái)PC都物盡其用，大部分時(shí)間是處于閑置狀態(tài)的。

而企業(yè)的私有數(shù)據(jù)中心、科研機(jī)構(gòu)的超算中心，閑置率更甚。

另一方面，隨著技術(shù)的進(jìn)步，物聯(lián)網(wǎng)正在走向成熟應(yīng)用。

目前，智慧城市、智能家居等物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用正在走向普及，萬(wàn)物智能互聯(lián)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來(lái)越龐大，相應(yīng)地，對(duì)計(jì)算資源及計(jì)算能力也提出了更高的要求。

云計(jì)算作為可以隨時(shí)獲取、按需使用、隨時(shí)擴(kuò)展的軟硬件平臺(tái)，在一段時(shí)間內(nèi)曾充分滿(mǎn)足了物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備的資源期待，成為物聯(lián)網(wǎng)的主要支撐技術(shù)。

但市場(chǎng)和技術(shù)的發(fā)展，也使得物聯(lián)網(wǎng)終端的數(shù)量飛速增長(zhǎng)，隨后增長(zhǎng)的是對(duì)云上數(shù)據(jù)計(jì)算的需求。設(shè)備不斷產(chǎn)生實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，越來(lái)越多的數(shù)據(jù)集中在云端，而云計(jì)算數(shù)據(jù)中心的增長(zhǎng)速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于數(shù)據(jù)處理需求的增速。

終端設(shè)備能夠從云端獲取的內(nèi)存、CPU和帶寬等計(jì)算、通信資源開(kāi)始捉襟見(jiàn)肘，造成目前市場(chǎng)上智能終端設(shè)備數(shù)據(jù)處理實(shí)時(shí)性不足，且難以支撐人工智能等計(jì)算需求較大的全新數(shù)據(jù)處理技術(shù)。

這就導(dǎo)致，即便對(duì)于很多科學(xué)研究人員及企業(yè)研發(fā)人員來(lái)說(shuō)，算力仍然是一個(gè)“奢侈品”：不僅獲取成本高，而且使用門(mén)檻也很高。

比如，在計(jì)算流體力學(xué)（Computational Fluid Dynamics，CFD）領(lǐng)域中，一個(gè)發(fā)動(dòng)機(jī)葉片的仿真就需要1000核計(jì)算1周的時(shí)間，當(dāng)前的算力平臺(tái)顯然無(wú)法支撐發(fā)動(dòng)機(jī)全量的仿真計(jì)算。

而為了建設(shè)能滿(mǎn)足要求的算力平臺(tái)，可能需要一兩年甚至更長(zhǎng)的時(shí)間。對(duì)很多機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō)，建設(shè)自己的算力平臺(tái)，無(wú)論是時(shí)間成本還是財(cái)務(wù)成本，都難以承受。

這表明，單靠傳統(tǒng)的云計(jì)算已經(jīng)不能滿(mǎn)足物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展多樣化、智能化的需求，于是，以邊緣計(jì)算為代表的新一代分層算力網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)應(yīng)運(yùn)而生。

所謂邊緣計(jì)算，是相較于集中部署、離用戶(hù)側(cè)較遠(yuǎn)的云計(jì)算而言的，是一種更加強(qiáng)調(diào)在靠近客戶(hù)業(yè)務(wù)端來(lái)部署計(jì)算能力的平臺(tái)，可以實(shí)現(xiàn)高效的本地處理。

分層算力網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的核心，是將數(shù)據(jù)處理過(guò)程分散于網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中各個(gè)層級(jí)的設(shè)備中，而不是集中于網(wǎng)絡(luò)中心的云計(jì)算數(shù)據(jù)中心。

不過(guò)，盡管從云計(jì)算服務(wù)向邊緣計(jì)算領(lǐng)域擴(kuò)展已成為業(yè)界一種重要的發(fā)展思路，但在具體操作時(shí)，卻存在一個(gè)規(guī)模與成本之間的悖論。

在傳統(tǒng)云計(jì)算的商業(yè)模式中，規(guī)模效應(yīng)是非常關(guān)鍵的。云計(jì)算服務(wù)商需要通過(guò)不斷擴(kuò)展云計(jì)算池，以及通過(guò)集中化建設(shè)、定制化設(shè)備使用、智慧化運(yùn)營(yíng)等手段，來(lái)共享各類(lèi)基礎(chǔ)設(shè)施，降低數(shù)據(jù)中心PUE（Power Usage Effectiveness，能耗使用效率），從而減少單位算力的建設(shè)成本和維護(hù)成本，才能在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中取得優(yōu)勢(shì)地位。

據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，超大型算力資源池的單位算力成本只有普通算力池的10%～30%。因而，云市場(chǎng)中頭部效應(yīng)非常明顯，如國(guó)內(nèi)排行第一的云服務(wù)商約占50%的市場(chǎng)份額，并呈現(xiàn)越大越強(qiáng)的態(tài)勢(shì)。

但在強(qiáng)調(diào)分布式的邊緣計(jì)算領(lǐng)域，節(jié)點(diǎn)的規(guī)模嚴(yán)重受限。

絕大多數(shù)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)處于靠近用戶(hù)的網(wǎng)絡(luò)邊緣位置，分布在各種各樣的環(huán)境中，如電信運(yùn)營(yíng)商的接入機(jī)房、電力企業(yè)的變電站、小區(qū)物業(yè)的空閑房間等。這些節(jié)點(diǎn)空間受限，能容納的算力資源有限，不具備持續(xù)擴(kuò)展的潛力，因此通過(guò)規(guī)模效應(yīng)來(lái)降低成本是不可能的。

從維護(hù)機(jī)制上來(lái)看，云計(jì)算節(jié)點(diǎn)由于設(shè)備高度集中，可以采用大量的智慧化運(yùn)營(yíng)手段。例如，可利用機(jī)器人進(jìn)行機(jī)房巡檢，這樣可以大幅度減少人力成本，提高運(yùn)營(yíng)效率。

然而，這樣的方案并不適用于邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)。在眾多離散的邊緣機(jī)房中，部署大量的智能化運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)的效益非常低，投入的成本甚至高于機(jī)房能容納的設(shè)備成本。同時(shí)，這些智能化運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)自身還需要精細(xì)的運(yùn)維工作，其出問(wèn)題的頻率甚至高于機(jī)房中其他類(lèi)型的設(shè)備。

在短期內(nèi)，利用大量人工進(jìn)行日常巡檢工作是面對(duì)大量邊緣機(jī)房時(shí)的唯一解決方案。這也是某些云計(jì)算服務(wù)商和電信運(yùn)營(yíng)商的運(yùn)維人員在數(shù)量上相差多個(gè)數(shù)量級(jí)的一個(gè)重要的原因。

因此，在涉及大量邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的邊緣計(jì)算中，采用類(lèi)似云計(jì)算節(jié)點(diǎn)的建設(shè)和運(yùn)營(yíng)模式是不可取的，這就需要一種新的商業(yè)模式與技術(shù)體系，讓更多方參與到算力資源的提供與交易過(guò)程中來(lái)。

好在，隨著5G、全光網(wǎng)（網(wǎng)絡(luò)傳輸和交換過(guò)程全部通過(guò)光纖實(shí)現(xiàn)）、SDN（Software Defined Network，軟件定義網(wǎng)絡(luò)）等網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)不再是瓶頸，能夠按需將用戶(hù)和資源池連接在一起。

于是，在新技術(shù)的支持下，解決方案應(yīng)運(yùn)而生：將算力資源信息通過(guò)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分發(fā)，在算力資源提供方與算力消費(fèi)方之間搭建一個(gè)交易平臺(tái)，這就是算力網(wǎng)絡(luò)。

算力網(wǎng)絡(luò)≠云網(wǎng)融合

可能有人覺(jué)得，所謂的算力網(wǎng)絡(luò)，不就是當(dāng)下正在搞的云網(wǎng)協(xié)同（也有云網(wǎng)融合、云網(wǎng)一體等叫法）嘛？

其實(shí)兩者還是有區(qū)別的。

從資源匹配的角度來(lái)看，算力網(wǎng)絡(luò)與云網(wǎng)協(xié)同都可以做到將算力資源信息與網(wǎng)絡(luò)資源信息匹配，以實(shí)現(xiàn)多類(lèi)資源的聯(lián)合優(yōu)化。

例如，在現(xiàn)有的云網(wǎng)協(xié)同方案下，用戶(hù)可以先選擇一個(gè)云服務(wù)節(jié)點(diǎn)，再根據(jù)云服務(wù)節(jié)點(diǎn)與用戶(hù)接入節(jié)點(diǎn)之間的網(wǎng)絡(luò)情況選擇最佳路徑；也可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)情況，選擇適合的云服務(wù)節(jié)點(diǎn)，再選擇連接路徑。粗略看來(lái)，算力網(wǎng)絡(luò)所做的事情也相差不大，但云網(wǎng)協(xié)同和算力網(wǎng)絡(luò)兩者在本質(zhì)上卻有很大的差異。

云網(wǎng)協(xié)同的核心在于以云為中心，網(wǎng)絡(luò)連接應(yīng)該根據(jù)云服務(wù)的特點(diǎn)進(jìn)行調(diào)整，也稱(chēng)為“網(wǎng)隨云動(dòng)”。常見(jiàn)做法有以下兩種，一是網(wǎng)絡(luò)將能力開(kāi)放給云管系統(tǒng)，由云管系統(tǒng)統(tǒng)一調(diào)度算力資源、存儲(chǔ)資源和網(wǎng)絡(luò)資源等；二是由云管系統(tǒng)將網(wǎng)絡(luò)訴求發(fā)送給網(wǎng)絡(luò)控制單元，如網(wǎng)絡(luò)協(xié)同編排器等，由網(wǎng)絡(luò)控制單元根據(jù)云業(yè)務(wù)訴求來(lái)調(diào)度網(wǎng)絡(luò)。顯然，其關(guān)鍵是先選定云服務(wù)，再確定網(wǎng)絡(luò)連接。所以一個(gè)云服務(wù)商可以連接多個(gè)網(wǎng)絡(luò)，甚至可以利用SD-WAN（Software-Defined WAN，軟件定義廣域網(wǎng)）等技術(shù)實(shí)現(xiàn)跨不同網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商的跨域連接。

而算力網(wǎng)絡(luò)則是從另外一個(gè)角度來(lái)解決問(wèn)題的。算力池將自身空閑的算力資源信息發(fā)送給網(wǎng)絡(luò)控制面，然后通過(guò)網(wǎng)絡(luò)控制面（集中式控制器或分布式路由協(xié)議）分發(fā)這些算力信息。當(dāng)收到用戶(hù)的業(yè)務(wù)需求后，即可通過(guò)分析路由表中記錄的網(wǎng)絡(luò)信息與算力信息來(lái)選擇最合適的算力池與網(wǎng)絡(luò)路徑。顯然，算力網(wǎng)絡(luò)需要先選定網(wǎng)絡(luò)，再選擇算力池（云計(jì)算服務(wù)節(jié)點(diǎn)或者邊緣計(jì)算服務(wù)節(jié)點(diǎn)）。

如果可選的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)商只有一家，云服務(wù)商/算力提供方也只有一家，那么云網(wǎng)協(xié)同與算力網(wǎng)絡(luò)沒(méi)有太大的差異。但在現(xiàn)實(shí)中，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)商有多家，云服務(wù)商/算力提供方就更多了，這時(shí)云網(wǎng)協(xié)同與算力網(wǎng)絡(luò)的差異就相當(dāng)大了。

在云網(wǎng)協(xié)同方案中，用戶(hù)先選定云服務(wù)商，甚至選定具體的云資源池或邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，然后可以在多個(gè)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)商中選擇最適合的網(wǎng)絡(luò)連接產(chǎn)品與最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)路徑。而在算力網(wǎng)絡(luò)方案中，則需要先確定網(wǎng)絡(luò)服務(wù)商，然后根據(jù)業(yè)務(wù)對(duì)時(shí)延等指標(biāo)的要求，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)情況從多個(gè)算力資源中選擇最合適的算力節(jié)點(diǎn)。

簡(jiǎn)而言之，云網(wǎng)協(xié)同是“一云多網(wǎng)”，而算力網(wǎng)絡(luò)則是“一網(wǎng)多云（算）”。

算力網(wǎng)絡(luò)，我們還要等多久

不過(guò)，盡管算力網(wǎng)絡(luò)的前景值得期待，從2019年至今，業(yè)界對(duì)算力網(wǎng)絡(luò)的研究也有近三年的時(shí)間，但不得不說(shuō)，當(dāng)前算力網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展還處于初級(jí)階段。

算力網(wǎng)絡(luò)并不是簡(jiǎn)單地將算力信息放到網(wǎng)絡(luò)中分發(fā)，它還需要與算力交易、網(wǎng)絡(luò)訂購(gòu)等業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)起來(lái)，形成一個(gè)體系架構(gòu)，才能解決兩個(gè)層面的問(wèn)題：一是資源關(guān)聯(lián)，根據(jù)用戶(hù)的訴求將算力資源、網(wǎng)絡(luò)資源等進(jìn)行有機(jī)的整合，以滿(mǎn)足用戶(hù)多樣化的需求；二是資源交易，讓用戶(hù)能夠根據(jù)自己對(duì)業(yè)務(wù)的要求及能夠承擔(dān)的成本，在算力交易平臺(tái)上購(gòu)買(mǎi)最適合的算力資源與網(wǎng)絡(luò)資源。

因此，算力網(wǎng)絡(luò)體系要能包含諸多主體，如算力消費(fèi)方、算力提供方、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)方、算力網(wǎng)絡(luò)交易平臺(tái)、算力網(wǎng)絡(luò)控制面等。

算力網(wǎng)絡(luò)體系內(nèi)容，圖片來(lái)源@網(wǎng)絡(luò)

同時(shí)，算力網(wǎng)絡(luò)要想實(shí)現(xiàn)落地應(yīng)用，也需要多個(gè)技術(shù)領(lǐng)域的進(jìn)一步突破。

中國(guó)移動(dòng)提出的算力網(wǎng)絡(luò)技術(shù)圖譜，圖片來(lái)源@網(wǎng)絡(luò)

目前，算力網(wǎng)絡(luò)的研究工作主要圍繞以下幾個(gè)方面展開(kāi)。

（1）算力度量。目前計(jì)算資源的衡量缺少一個(gè)統(tǒng)一且簡(jiǎn)單的度量單位，因此如何評(píng)估不同類(lèi)型算力資源的大小成為一個(gè)亟需解決的難題。

（2）信息分發(fā)。信息分發(fā)即如何將算力等資源信息通過(guò)網(wǎng)絡(luò)控制面廣而告之。

（3）資源視圖。如何給每個(gè)用戶(hù)生成以其為中心的資源視圖，讓其可以智能選擇最佳資源組合也是需要關(guān)注的內(nèi)容。

（4）可信交易。由于算力網(wǎng)絡(luò)中的各類(lèi)資源歸屬不同所有者，算力網(wǎng)絡(luò)作為一個(gè)中間平臺(tái)，需要考慮如何確保資源交易真實(shí)有效且可溯源。

這其中，包括算力度量等在內(nèi)的算力網(wǎng)絡(luò)底層基礎(chǔ)技術(shù)，并未實(shí)現(xiàn)真正的突破，所以從算力網(wǎng)絡(luò)概念的提出到真正的成熟推廣，估計(jì)還需要至少5年的時(shí)間。

總而言之，算力網(wǎng)絡(luò)固然值得我們關(guān)注，但還需冷靜看待，這也是我們看待其他新技術(shù)應(yīng)有的態(tài)度：既不忽視，也不盲從。

參考資料：

雷波，陳運(yùn)清，等.邊緣計(jì)算與算力網(wǎng)絡(luò)：5G+AI時(shí)代的新型算力平臺(tái)與網(wǎng)絡(luò)連接[M] .北京：電子工業(yè)出版社，2020.11