网络演进：5.5G和6G时代的网络发展

本白皮书展示了世界宽带协会工作组（WBBA WG4）关于5.5G时代网络演进（Net5.5G）的技术领导力和建议。WBBA WG4建议采用Net5.5G，深入探讨网络演进的发展趋势和蓝图架构，并建议对端到端数据通信网络进行平稳现代化改造，以应对与实现商业、校园和家庭对无处不在的10Gbps接入需求、产业数字化以及人工智能计算应用相关的关键挑战。 创始成员 目录 执行摘要及愿景。.................................................................................4 驱动数据通信网络演变的重点挑战和场景...........................................................................5 ..................................................................................8净5.5G网络架构和关键技术特性 ........................................................................................ 19结论：前进之路 作者 高级资深分析师，服务提供商路由和交换网络，OmdiaSameer Malik 中华 陈 高级工程师和项目经理（中国电信），WBBA 工作组主席 泰耶布·本·梅里姆副董事长（IPv6论坛），WBBA工作组联合主席 版权声明和免责声明 世界银行集团研究所、数据和相关信息（以下简称“WBBA材料”）是WBBA的版权财产，代表WBBA发布的数据、研究、意见或观点，并非事实陈述。 世界银行年度报告（WBBA）材料反映的是原始出版日期的信息和观点，而不是本文件的日期。在WBBA材料中表达的信息和观点可能会随时变更，且世界银行不对更新WBBA材料或本出版物承担任何义务或责任。 WBBA 材料以“现状”和“可用”为原则进行交付。对于 WBBA 材料中包含的信息、观点和结论的公平性、准确性、完整性或正确性，不做出任何明示或默示的陈述或保证。 在法律允许的最大范围内，WBBA及其关联公司、官员、董事、雇员和代理人否认对于WBBA材料之准确性、完整性或使用的任何责任（包括但不限于因过错或疏忽产生的任何责任）。在任何情况下，WBBA都不会对基于或依赖WBBA材料做出的任何交易、投资、商业或其他决策承担任何责任。 执行摘要与愿景 人工智能（AI）在普适计算应用和元宇宙领域的蓬勃发展，提升了商业和消费者市场对服务灵活性的期望。尽管技术发展加速，关键问题在于服务提供商现有的底层IP数据通信网络是否能够满足这些期望，并智能、低延迟地提供所需服务，确保地理分布位置上的确定性体验。现有的碎片化和基于孤岛的传统IP数据通信网络正在向5.5G和6G时代演变，转变为单一、端到端视图，更好地反映云计算和网络协同以及信息技术（IT）和运营技术（OT）网络融合的趋势。 IPv6增强技术在5.5G和6G时代网络演变中被认为是关键推动力和基础创新，以实现智能网络架构。它为部署诸如10G到现场、Wi-Fi 7、端到端400GE、确定性网络以及支持SRv6（分段路由v6）的可扩展能力的应用/计算感知网络提供了灵活性。因此，10Gbps接入技术、SRv6 IP传输网络和数据中心网络（DCN）的整体单一视图管理是实现真正商业成功的关键。 与5.5G和6G时代网络演进的到来相关的一个重大转变是，在制定网络演进的设计蓝图时，绝对有必要包括社会需求及其相关的关键价值指标，以及新的性能需求和相关的KPIs。这些社会需求包括可持续性、包容性、安全性、福祉、繁荣、可负担性和可靠性，它们主要与联合国的可持续发展目标相关联。 此外，不同地区实施的人工智能法案（如负责任的人工智能、问责制、可解释性和安全性）和数据法案（例如，GDPR、数据来源、数据主权）等监管框架必须纳入5.5G和6G时代网络演进的设计蓝图中，以确保合规性。 这一趋势在5.5G和6G时代网络演变中是一个转折点，此时标准开发组织/论坛应超越其原始责任范围，全面拥抱整个新生态系统的整体、端到端视角。 世界宽带协会工作组（WBBA WG4）的目标是利用其技术领导力，为5.5G时代（Net5.5G）的网络演变提出建议。 愿景 人工智能和超级计算能力是推动众多行业数字化转型的主要驱动力之一，促进经济发展。同时，它对许多垂直领域和领域的底层IP（数据通信）网络基础设施提出了新的要求，包括校园网络和数据中心网络，以支持更大的AI训练模型。Net5.5G建议对端到端的IP数据通信网络进行平稳的现代化改造。 WBBA WG4建议采用Net5.5G，该技术深入探讨了网络演变的开发趋势和蓝图架构，以应对与实现业务、校园和家庭对无处不在的10Gbps接入需求、行业数字化以及人工智能计算应用相关的关键挑战。此旨在为需要高速（带宽）、高质量（可靠性和低延迟）通信的服务提供良好的客户体验。 最后，它支持并指导关键利益相关者和决策者在各地区的实施其已通过的数字化转型战略及相关宽带政策和法规。这一过程已经开始，并预计将持续到本世纪末之后。 关键挑战和情景推动数据通信网络的演变 在人工智能赋能的数字化转型时代，企业、网络、云和应用之间需要更加安全和紧密的合作。Omdia关于人工智能网络流量的研究显示，到2030年，与人工智能相关的应用流量份额将达到56%，新增的净应用将占8%，而传统的（非人工智能）流量将仅占网络流量的36%。如图所示图12022年至2030年，与未使用AI的应用程序流量相比，AI升级的应用程序全球流量增长将逐年增加。 随着OT和IT在垂直领域的融合、行业数字化和企业校园环境的演进，客户在家庭或业务领域的体验预期正在提升。这些体验预期的结果促使服务提供商寻求最大化收入流、管理利润和损失，同时现代化其IP传输网络。当前的IP网络无法满足带宽需求大的应用的 要求。此外，随着AI训练模型对电力、空间和数据处理需求不断增长，运营老化的棕色田野数据通信网络的成本预期也将上升：许多路由跳数增加延迟。 快速灵活的云服务无法与缓慢僵化的网络相匹敌。孤立化的云和网络会减缓服务部署和整个服务生命周期的速度。. 多云访问困难，因为现有的网络基础设施只预见到连接到一个云。通过发展和迁移当前的IP网络到IPv6，可以克服IP地址冲突和网络地址转换机制带来的负面影响。传统的路由交换机具有低网络吞吐量，无法满足AI训练对高网络吞吐量的需求。没有为多租户操作能力、端到端服务管理和编排提供数字网络。 更广泛地说，带宽驱动的IP数据通信网络在不同场景下正面临着重要的挑战和现代化需求。在每个识别出的四个领域中，需要解决的关键现代化挑战是： 家庭用户、商业和移动网络对10Gbps IP接入网络的需求 \u0084 人工智能时代更大规模、更高性能的数据中心网络（DCN） 虚拟/增强现实（VR/XR）体验和校园网络的多云接入；在通用计算快速增长的年代，自动智能网络运维与管理（O&M），驱动着互联端口速度从100G提升至400G。 IP传输网络：端到端400GE以支持家庭和企业应用 IP传输网络必须升级以支持家庭、商业企业和移动站点对宽带接入的需求增加，以实现10GE家庭宽带、10GE移动接入和10GE企业租赁线路： 在家用承载网络带宽和体验的升级将由新兴应用驱动。在未来10年内，通信网络将需要支持新的机-人交互体验。如图所示：图 2，这展示了通过2030年按内容类型划分的新AI全球网络流量增长，Omdia研究发现，AI赋能的应用（例如XR、裸眼3D、数字触摸和数字气味）将成为全球流量的一个重要部分。 这些未来视频应用对数据通信IP网络提出了更高的要求。此外，如数字触觉（一种多维体感交互）和数字嗅觉（深层次感官互动）等新的应用场景，需要网络提供更高的带宽和可靠性。随着这些新和高带宽、高清（HD）视频应用的逐步推广，带宽需求约为10Gbps，延迟需求为1-5毫秒，网络可用性必须满足企业99.999%的需求。IP传输网络和数据中心主干网络将升级到400GE，从而使网络性能足以支持如元宇宙和裸眼3D等沉浸式应用。 企业云化和行业数字化创造了新的需求。随着数千个行业数字化转型进程的加速，互联网创新的焦点将从“消费互联网”扩展到“全要素全行业互联网”。这最终将包括智能制造和工业互联网等新场景。现有的IP数据通信网络在接入和云端缺乏端到端网络和感知能力。它无法满足不同地点异构计算资源灵活调度的要求。首先，网络需要演进到云-网协同能力。其次，行业数字化转型加速了企业多云部署服务的发展。 推动网络提供多云和智能网络的单跳访问，实现自主性和智能网络的运维。 5.5G 的发展速度远快于5G和4G。5.5G/6G时代预计将奠定数字经济的基础，并推动智能产业的发展。许多大型企业和垂直行业正在进行大规模行业项目和5G专用网络的构建。在垂直行业、生产过程和供应链方面看到了显著的变化。全球电信运营商正在加快其“构建过程”努力，以部署5.5G无线技术，该技术将构建所需的高鲁棒IP承载低延迟回程网络，并向基站提供10Gbps的连接。 数据中心：人工智能爆炸推动DCN进入多计算机时代 人工智能代表了一种典型的数据密集型计算场景。它需要大量的样本数据，并在计算过程中产生大量的梯度数据。人工智能发展的爆炸式增长引入了智能时代，在这个时代，人工智能驱动着多计算机时代的数据中心网络。大型人工智能模型得到了快速发展，特别是在GPT-3作为重量级模型的推出之后，这一模型极大地激发了人工智能行业的发展。生成式人工智能的加速实施、模型量化以及人工智能租赁推动了GPU集群从1,000个CPU扩展到10,000个CPU，并将GPU端口速率从400Gbps提升到未来的800Gbps。 以OpenAI为例。目前，GPT-4已经训练完毕，并支持图像和视频。GPT-4的参数规模和令牌规模分别是GPT-3的10倍和43倍；未来将要推出的GPT-5可能将是当前GPT-4的10倍。GPT-5集群规模预计将达到超过10万张卡。传统的TCP/IP协议栈在发送和接收数据包时涉及多个内核上下文切换，这不再适用于大规模数据交互。远程直接内存访问（RDMA）已被引入以应对这一场景。通过内核旁路逻辑来实现计算单元的高吞吐量、低延迟和低CPU使用率。与TCP/IP不同，RDMA使用回退-N重传模式，对数据包丢失敏感。如果数据包丢失率为1%，RDMA的吞吐量将降至零。总之，在人工智能智能计算场景中，DCN的主要要求是更大规模的网络、更高性能和更智能的运维。 总之，该网络必须提供高吞吐量、可靠性和自动运维能力，以实现多数据中心共维护和管理。 校园场景：10GBPS 高质量解决方案 数字化转型为企业园区应用和终端带来了三个重大的变化：无线和物联网（IoT）、基于视频的办公协作以及基于云的服务。传统的企业园区网络仍处于简单数据时代，远远不能满足企业数字发展的需求。建设一个具有全面感知的智能园区网络是必要的。这样，园区网络就不再是孤立的，而不同的元素相互影响和相互作用。在接下来的五年内，企业办公园区将经历以下变化： 大量无线终端接入 基于视频的办公协作 —— 由人工智能和大型模型带来的智能互动，推动企业办公服务的云化。 总结来说，大量无线终端以及如XR、智能交互和边缘计算等新的沉浸式办公协作技术将给校园办公服务带来新的网络挑战，并要求校园网络提供更高的接入带宽和更低的延迟。此外，网络建设已经从以连接为中心转变为以体验为中心。 在超级计算机快速发展的背景下，自动智能网络运维管理 高速网络连接的需求将随着云计算、大数据和物联网的快速发展而持续增长，这对现有的运维流程（包括履行和保证）提出了新的要求，这些流程必须是动态和智能的。服务提供商经常抱怨广泛的网络不具有可扩展性