服务生成算力网络白皮书

服务生成算力网络白皮书 版权声明 本白皮书版权属于紫金山实验室、中国联合网络通信有限公司研究院所有并受法律保护，任何个人或是组织在转载、摘编或以其他方式引用本白皮书中的文字、数据、图片或者观点时，应注明“来源：紫金山实验室、中国联合网络通信有限公司研究院”。否则将违反中国有关知识产权的相关法律和法规，对此紫金山实验室、中国联合网络通信有限公司研究院有权追究侵权者的相关法律责任。 编写说明 主编单位： 紫金山实验室、中国联合网络通信有限公司研究院 参编单位： 北京邮电大学、中国铁塔股份有限公司中移(杭州)信息技术有限公司、中国电力科学研究院有限公司江苏方天电力技术有限公司、中国工业互联网研究院江苏省未来网络创新研究院 指导专家： 刘韵洁唐雄燕黄韬曹畅谢人超周飞智绪龙柳旭魏亮 参编人员： 周晓茂贾庆民张岩刘辉王立文吴春鹏王岳叶青河丁成成汤雅婷俞芳芳谢高畅谭跃马力俊闫亚旗魏华刘文睿刘永生曹云飞王子涵黄祥吴媚贾倩范子瑜彭开来邵子豪王壮王志浩徐鹍李振红陈娟娟 前言 算力是数字化时代的基础设施和核心动能，是全社会智能化转型的基石。随着云计算、大数据、物联网、边缘计算等技术的兴起，以及各行各业在数字化转型过程对网络、计算、存储等多维资源需求的驱动，算力网络应运而生。作为一种结合算力和网络资源的新型信息基础设施，算力网络通过将动态分布的计算和存储资源互联，将网络、存储和算力等多维度资源的统一协同调度，实现连接和算力在网络的全局优化。算力网络提供了一种弹性、高效、可扩展的服务模式，使得海量的应用能够按需、实时调用分布式计算资源，为数字化转型业务提供更加经济、高效、泛在的算力供给方案。 在算力网络推进各行业数字智能化转型过程中，随着行业应用涉及的需求逐渐多样化、模型更加复杂化，行业应用中新业务、新需求、新场景的多样化多对算力网络的灵活性、自动化和智能化提出了更高的要求。为应对上述挑战，服务生成算力网络的概念得以提出。服务生成算力网络通过将AI技术与算力网络的基础设施、功能流程、服务应用等深度融合，把AI的解决目标和承载方式都设在算力网络内部，利用AI技术赋予算力网络基础设施智能化、业务流程一体化、服务能力自优化、算网运维自动化等能力，进而为多元应用提供泛在、高效、灵活、安全的服务化算力供给。算力网络服务生成是利用AI技术使能算网深度融合与智能服务的新范式，也是智能算力网络构建的终极目标。 本白皮书详细阐述了服务生成算力网络的发展背景、基本概念、参考架构、关键使能技术，同时介绍了服务生成算力网络的典型应用场景，并探讨了服务生成算力网络的挑战机遇和发展趋势，旨在为服务生成算力网络研究创新、技术发展和应用落地提供参考。然而，服务生成算力网络的实现是个长远目标，相关理念和技术仍在研究发展中，本白皮书还存在需要不断完善的地方，真诚地期盼读者批评指正。 目录 前言.....................................................................................................I目录..................................................................................................III 一、服务生成算力网络发展背景.........................................................1 1.1算力网络面临新的机遇及挑战................................................21.2人工智能开启算网应用新范式................................................41.3算网服务生成成为应对挑战的必经之路................................6 二、服务生成算力网络的愿景、特征与参考架构...............................8 2.1服务生成算力网络目标愿景....................................................82.2服务生成算力网络关键特征....................................................82.2.1意图驱动的算网融合.....................................................92.2.2算网全流程闭环自治...................................................102.2.3网-算-智协同自适演进..................................................112.3服务生成算力网络参考架构..................................................12 三、服务生成算力网络使能技术.........................................................20 4.1算网数据按需生成..................................................................324.2网络拓扑智能生成..................................................................354.3算网服务智能生成..................................................................374.4业务流程自主管控..................................................................424.5服务自优化与持续演进..........................................................46 5.1智能训练与部署问题..............................................................505.2业务融合方案设计..................................................................525.3智能度量与评估......................................................................52 5.4自演进可控性..........................................................................535.5应用落地与生态建设..............................................................54六、总结与展望.....................................................................................57附录A：术语与缩略语..........................................................................58参考文献..................................................................................................59 一、服务生成算力网络发展背景 从战略发展角度来说，数字基础设施的发展是推动数字经济发展的关键驱动力。随着全社会数智化转型的升级加速，对于算力的要求也越来越紧迫。算力已成为全球技术创新竞争的焦点领域，我国正在集中力量攻关面向未来产业发展的新一代服务生成算力网络（SG-CNC, Service-GeneratedComputing and Network Convergence）技术，开展原创性、先导性的基础理论及关键技术研究，旨在形成具有自主知识产权及产业把控力的算力网络应用体系，为我国经济社会的数字化、网络化和智能化发展夯实底座。 从行业应用角度来说，随着各种新技术、新应用、新场景和新模式等不断涌现，多元业务的不同服务需求对算力网络的自动化和智能化提出了更迫切的要求。而且算力网络本身也面临着需求碎片化和多样化、日益增加的系统规模和复杂度大大增加运维难度、算网资源协同调度等诸多挑战。通过引入AI（ArtificalIntelligence）技术加快算网智能化已经成为发展趋势和行业共识。新一代智能算力网络正以实现“L5等级”的自治为目标进行演进发展。 服务生成算力网络旨在以网络为基础、算力为载体、智能为核心，通过多要素融合来实现，是利用AI技术来使能算网深度融合与智能服务的新范式，也是算力网络智能化演进的终极目标。服务生成算力网络以构建服务生成网络的思想来使能算力网络的功能实现，在当前 算力网络的体系框架下，通过将AI技术与算力网络的基础设施、功能流程、服务应用等深度融合，把AI的解决目标和承载方式都设在算力网络内部，利用AI技术来赋予算力网络基础设施智能化、业务流程一体化、服务能力自优化、算网运维自动化等能力，进而为多元应用提供泛在、高效、灵活、安全的服务化算力供给。在此基础上，服务生成算力网络还强调能力自主优化和智能自适演进，面向动态变化的应用场景和服务需求能够通过自学习、自演进来不断提升自身业务服务质量和智能化能力。 本白皮书阐述了服务生成算力网络的发展背景、目标愿景、体系架构、使能技术、应用场景和机遇挑战等，旨在为那些有兴趣了解服务生成算力网络概念和技术的研究人员提供介绍和指导，并期望借此引起国内外研究单位的共鸣与思考，进一步推动服务生成算力网络的落地应用和发展创新。 1.1算力网络面临新的机遇及挑战 随着5G、云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术的结合发展，工业互联网、车联网、AR/VR等新型业务正逐渐落地推广。为了满足复杂多元业务场景中的不同服务质量需求，新一代信息网络基础设施正向着通信、存储、计算等多要素深度融合的一体化服务方向发展。算力网络作为实现算网基础设施化的一个重要载体，旨在将泛在的算力资源依托网络进行打通互联、协同调度，并将不同的应用业务通过最优路径调度到最优的计算节点，在实现用户体验最优的同时， 保证网络资源和计算资源利用率最优化。 算力网络的核心思想是基于泛在分布的网络实现无处不在的算力资源，通过构建一张计算资源可感知、可分配、可调度的新型网络来实现计算任务的统筹分配和灵活调度，算力资源云边端跨域分布和算网深度融合是其典型特征，为多元用户按需提供优质高效的算力资源服务是其最终目标。目前，算力网络在VR互动、新媒体直播、智慧医疗、车联网、跨域算力共享等场景中发挥着重要作用，各行业数智化转型的加速为其带来大量新的机遇。 然而，爆炸式的业务需求增长、日益增加的算网复杂度、以及用户体验设计的逐步加强，给算力网络的发展带来了新的挑战。 场景需求多样化：算力网络既要将异构泛在的算力资源进行融合纳管，也要考虑不同行业、不同领域、不同场景、不同企业对算力的差异化需求。为此，算力网络不仅需要加强自身可用性、敏捷性等能力的建设，还需要改变传统的服务范式，按需按量为客户提供计算、应用、调优、运营、运维等一站式服务。 规模复杂度增高：算力网络规模和复杂度的日益增加，势必会引入大规模系统的规划、管控、调整、运维、优化等问题，当前“人在回路”的解决方式在规模、复杂性、动态性和成本等方面难以为继，亟需自动化、智能化的管控机制实现对算网的规划设计、