基于人工智能的电信网络的思考

张浩中国移动2024.3 三个通信网络的革命阶段 主要要求与网络智能的挑战 为了提高网络运行和维护效率。网络与人工智能的融合包括两个方面：“网络赋能AI”和“AI赋能网络”。\"网络\"。第一个目标是提供对AI服务的普遍访问。第二个目标是AI赋能的网络。 分布式训练GPU集群带来了大量的通信开销，网络性能成为限制AI算力提升的瓶颈。 人工智能在网络中的应用：两大主要场景 通过从复杂场景中提取数据的常规特征，人工智能可以帮助电信网络在维护和运营场景中提高效率。 网络维护 网络运营 在整个网络规划、建设、维护、优化和运营的生命周期中，AI优化了整个流程，以实现成本降低和效率提升。 人工智能网络：智能网络维护 随着全球运营商持续向L4或更高级别的自主网络（ANs）网络维护模式从自动化升级到智能化。智能系统with模型正在成为未来电信网络维护的趋势。 人工智 智能网络维护系统 • FCAPS数据可视化• 网络拓扑可视化 • 隐患预测• 智能根本原因分析 智能引导 保持活力与复苏 • 智能问答 • 入职指导 • 灾难恢复评估• 自动执行 模型优化适用于ICT场景 ICT私有领域知识数据 网络优化 常规维护 大型语言模型（LLM）基础 • 质量提升• 能源效率优化 • 深入检查• 健康评估 人工智能在网络安全领域的应用：智能网络运营 实现最高的网络效率并优化用户体验。NWDAF（网络数据分析功能）被引入以实现网络资源的最佳匹配。 基于NWDAF的网络运营智能 服务注册：•服务区域，分析ID。数据收集：•5GC NF、AF、OAM，实时定制收集。人工智能/机器学习训练：•提供机器学习模型。推理执行：•预测/统计/推荐。 人工智能网络：四大主要问题 人工智能网络：加强计算能力，支持人工智能发展 构建人工智能基础设施，提供人工智能计算能力曝光功能，并赋能人工智能应用。 人工智能的网络能力 ① 基础设施 多样的计算能力提供As G我：IPU、NPU 人工智能智能计算能力高性能存储促进人工智能模型训练无损网络提高人工智能集群的效率。软件平台：统一管理、调度和抽象异构资源 无处不在的人工智能服务基于电信网络的普遍性和移动性特征，提供AI增值服务。模型服务基于网络数据生成网络模型并提供服务化网络（MaaS）服务 AI本土：AI原生化网络架构。 AI赋能的网络和信息服务，以及网络赋能AI的服务整体架构采用三体、四层和五平面的设计，其中数据平面、计算平面、服务使能层和数字孪生共同实现全过程支持。 ① 新数据平面：构建统一的数据服务框架以支持数据采集、预处理、分析、存储和转发等形式的服务功能，并为客户提供高质量的数据支持人工智能。② 新计算平面：联合以任务为中心的计算网络调度，为人工智能训练和推理提供按需、个性化且有保障的计算资源。③ 扩展服务使能层：分解人工智能服务需求，并安排资源，如数据、计算和控制。④ 新的数字孪生体：一个现实培训环境以及一个可靠的预验证平台，用于人工智能赋能的网络。 谢谢！