算力网络系列文章（二）：从云计算到算力网络

编者按 算力网络，对行业来说，是“整合”还是“分工”？ 一直以来，我都认为算力网络是行业整合的过程，通过算力网络运营商把全国的算力资源统筹到一起，形成高效的统一算力供应。 经过一段时间的深入学习和调查后，目前我对算力网络的理解是：算力网络是行业发展到一定阶段后，逐步走向“分工”的过程。 “算力网络“是“以网络为中心”的多种融合资源供给网络计算模型，将“新计算”（云计算、边缘计算、泛在计算）的算力，通过“新联接”（无处不在的网络）整合起来，实现算力的灵活按需使用。 因此，算力网络的核心应该是算力产品或服务，而不是网络。也因此，合适的表述应该是：算力网络以算力为中心，以网络为支撑（移动的定义明确指出了此点）。 包括各大云计算公司，移动、电信、联通等算力网络运营商，也包括目前许多城市筹建的城市算力网，可能也有一些新兴的算力网络运营商，等等。 就像电商开始出现的时候，目前行业正处于从云计算到算力网络转型的时期。

算力网络系列文章（三）：以云服务为中心，发展算力网络

未来将形成的新的业态，我们姑且称之为“算力网络”吧！ 趁着AI大模型的东风，智算基础设施建设如火如荼。 以智算（智算”力”，是算力的一个子集）为重心，更综合更全面的算力网络和算力中心建设，24-26这几年会是一个高潮。 目前，行业发展过程中还存在不少问题。 计算和网络设备厂家，需要紧跟客户和供应商，共同推动创新形态的服务器和网络设备的发展和落地。 算力中心。 2.4 算力网络三方分析 如同电商的平台、卖家和买家三方一样，算力网络相关方也可以分为三个： 算力供应方，算力中心。考虑的是如何从内在的软硬件方面做成本优化，同条件下把算力的成本降到最低。 其次，需要考虑市场和销售，需要积极对接各大算力网络运营公司，以及直接对接大客户。 算力需求方，业务客户。

到底什么是“算力网络”？

引言： 前几天，小枣君和大家聊了一下“算力”（链接）。今天，我们再接再励，聊聊“算力网络”。 █ 什么是“算力网络” 直奔主题，到底什么是算力网络？ 算力网络不是一项具体的技术，也不是一个具体的设备。 从微观来看，它仍然是一种网络，一种架构与性质完全不同的网络。 算力网络的核心目的，是为用户提供算力资源服务。 因此，也有人将算力网络叫做“Network As A Computer（网络即计算机）”。 在你面前的，就像一台算力机。 它的三大特性——算力路由、算力调度、算力交易，到底是如何实现的呢？目前，算力网络的标准进展如何？ 且看下集：算力网络的深度技术分析 谢谢大家！ 》，中国联通； 5、《算力网络发展介绍与展望》，曹畅； 6、《什么是算力网络》，吴卓然； 7、《关于“算力网络”底层技术的思考》，鄢贵海； 8、《AI算力需求快增长，平台化基础设施成焦点》，广发证券，刘雪峰

深度剖析：智算与算力网络及算网融合

智算不仅提升了计算能力，还为各行各业带来了智慧的变革，成为推动科技进步的重要引擎。算力网络的概念算力网络是实现泛在算力的手段。 算力网络强调网络在算力资源管理和调度中的核心作用，是一种基础建设一张传输网络；而算网融合强调计算资源和网络资源的深度融合，更偏向于一种技术概念一种服务。可以理解为建设算力网络的目标是实现算网融合。 算力与网络在形态和协议方面深度融合，推动算力和网络由网随算动到融为一体，最终打破网络和算力基础设施的边界。网络从支持连接算力，演进为感知算力、承载算力，实现网在算中、算在网中。 网络根据业务需求，按需进行算力网络编程，灵活调度泛在的算力资源，协同全网的算力和网络资源，实现算力路由。 算力网络和算网融合为智算提供了强大的技术支撑，而智算的发展推动了算网融合和算力网络的进步，他们三者是相互促进的关系。智算时代如何打造算力网络在智算时代下，如何打造算力网络，做到算网融合呢？

Sora催化算力需求暴涨，为泛在算力构建开放网络

AGI行业的快速发展需要大量模型训练和推理，推动算力需求持续高涨。 在实际应用中，并不是所有的计算资源都能被充分利用，在计算、数据处理等过程中，大量算力被“闲置”，此时可以考虑泛在算力，从计算、存储和网络服务三个方面提高算力利用率。 泛在算力需要稳定的网络来连接各种计算资源，开放网络的高带宽、低时延、传输稳定性和可靠性等特性为泛在算力提供更多应用场景和可能性。 为泛在算力构建开放网络，业务覆盖云网络、高性能计算/人工智能、企业数据中心、园区接入等领域，同时支持分布式存储、网络可视等功能，在保障规模、带宽、时延及稳定性等性能的同时极大降低成本。 Patch”而非整个视频进行训练，类似于大型语言模型（LLM）中的文本标记，把所有类型的视觉数据转换为统一的表示从而进行大规模的生成式训练，这一过程需要高效处理大量数据，Asterfusion星智AI网络解决方案轻松组建智算中心万卡网络

边缘计算与算力网络综述

对边缘计算和算力网络的定义、发展、标准化现状进行综合性阐述，特别介绍了通信领域边缘计算及算力网络的全球标准情况及最新进展。认为边缘计算和算力网络将成为驱动各行各业变革的重要解决方案。 算力网络及其标准化进展 作为解决多级算力资源（云计算、边缘计算以及端计算）并存情况下资源统一供给问题的一种新型网络技术方案，算力网络通过网络控制面（如集中式控制器、分布式路由协议等）分发服务节点的算力、 2020 年 6 月，CCSA TC614 成立了算力网络特别工作组，依托联盟的平台和资源，联合多方力量，共推、共创算力网络产业影响力，构建算力网络生态圈。 中国主流运营商还先后发布了《中国联通算力网络白皮书》《算力感知网络技术白皮书》《算力网络架构与技术体系白皮书》等。 2021年4月 TC3 全会形成了算力网络系列行业标准的立项，包括算力网络总体技术要求、算力网络标识解析技术要求、算力网络路由协议要求、算力网络控制器技术要求、算力网络交易平台技术要求和算力网络开放能力研究等工作

算力共享-动态感知网络路由

未来算网融合的网络需要感知 内生 算力的资源负载和 XaaS 性能 ，并综合考虑 网络和算力 两个维度的性能指标，从而进行路径和目标服务阶段 的联合优化。 从度量方面看，网络体系的建模已经很成熟，但算力体系还需要 综合考虑异构硬件、多样化算法以及业务算力需求，以及形成算力的度量衡和建模体系。 算力管理层：完成算力运营、算力服务编排，以及对算力资源和网络资源的管理。 该层的具体工作包括对算力资源的 感知、度量，以及 OAM 管 理等 ，实现对终端用户的算网运营以及对算力路由层和网络资源层的管理。 算力路由层：是 CAN 的核心。 其中， 算力资源层和网络资源层是 CAN 的基础设施层，算网管理层和算力路由层是实现算力感知功能体系的两大核心功能模块。

算力网络，还需跨越几道坎？

算力网络≠算力+网络 算力网络直观的理解包含两个关键部分：一是算力，二是网络。然而，“算力网络”的效力不应该是二者的简单的加和，而应该是“倍乘”。 算力网络通过网络来对算力进行价值放大，承载更多的应用缺乏算力的网络只能作为数据的传输网，而缺乏网络的算力的使用价值也将大大降低。 因此，算力网络是推动在云网融合的基础上，围绕算力为中心的持续演进发展，逐步融合形成算力泛在、算力感知、算力路由和算力编排等算力体系。 算力网络发展的三大挑战 当前我国算力网络发展存在哪些挑战？ 中国移动集团董事长杨杰认为，发展算力网络亟需破解创新研发基础薄弱、产业现代化水平低、算力需求尚待激发三大难题。 面向远期，则需要为实现算网一体化服务、算力网络衍生出一系列前沿技术，如算力原生、算力路由、在网计算等。 那么，算力网络的发展应该从何入手？

57页PPT，看懂算力网络！

算力共享中数据切片：按照神经网络层数；算力共享-策略

​目录dataclasses是什么dataclasses的主要特性和用法包括：示例代码算力共享中数据切片：按照神经网络层数算力共享-策略详细说明：使用场景：算力共享中，任务分片后，是串行执行还是并行执行 算力共享中的任务分片与并行执行按照神经网络层数分片，怎么并行执行而不影响模型参数准确率，尤其在模型训练过程中1. 数据并行与模型并行结合数据并行模型并行2. 确保参数一致性3. 监控和调整4. 示例代码以下是一个简单的dataclasses使用示例：算力共享中数据切片：按照神经网络层算力共享-策略在Python中，PartitioningStrategy 类被定义为一个抽象基类（通过继承自 ABC 算力共享中，任务分片后，是串行执行还是并行执行在算力共享中，任务分片后的执行方式取决于系统的设计、资源分配以及任务的具体性质。一般来说，任务分片后更倾向于并行执行，以提高整体的执行效率和资源利用率。 算力共享中的任务分片与并行执行任务分片：在算力共享系统中，大任务通常被分解为多个小任务（即任务分片），以便在多个计算资源上并行执行。任务分片的关键在于确定分片的粒度、依赖关系以及分配策略。

算力网络，我终于集齐了龙珠！

算力突然就火了 甚至要取代地产成为拉动经济的马车 算力枢纽节点的建设成为官方的最新推手 《通信产业报》全媒体 特邀中国电信总经理李正茂先生 撰写《算力时代三定律》说的明白 算力每投入1元可带动3-4元 GDP经济增长 运营商坐拥良好资源 很早就开始了算力的抢位 三大研究院都盯紧了算力网络 2020年中国电信率先吹响新型平台的号角 2021年 中国联通接续发力 将算力网络定位于云网融合2.0的核心 2022年 中国移动研究院一锤定音 关于算力网络的龙珠终于齐聚武道大会 当然王婆卖瓜 阿里云代表的公有云行业 也很早就注意到无所不在的算力 没有管道所以着眼点落在了弹性计算 只有打好基础才能行稳致远 只有厚积薄发才能进而有为 算力时代来临，你找到龙头股了吗？

OpenStack；异构算力网络架构；算力服务与交易技术；服务编排与调度技术

​目录OpenStack一、OpenStack概述二、OpenStack的主要组件及功能三、OpenStack的架构四、OpenStack的应用场景异构算力网络架构算力服务与交易技术服务编排与调度技术OpenStack ，算力网络架构采用基于“K8S+轻量化 K8S”的两级联动 的架构来实现统一的算力资源调度纳管。 为算力网络的资源匹配调度提供基础保障。 算力服务与交易技术 ​服务编排与调度技术 从算力网络的服务模式和交易模式出发，不论是服务使用者还是算力贡献者 都需要考虑三个方面的问题：（1）效费比问题，即从自身信息化建设成本和使用 需求的角度考虑，采用自有资源或租用外部资源 其中在应用 商店提供算力网络服务目录，可以实现算力网络能力一键部署，而在 DevOps 入 口提供函数服务功能，可以进一步满足开发者结合中台能力根据业务场景进行开 发和创新。​

算力 – computation

文章目录 人工智能里的算力是什么？ 在普通电脑中，CPU就提供了算力帮助电脑快速运行。玩游戏的时候需要显卡提供算力，帮助电脑快速处理图形。 而在 人工智能中，需要有类似CPU和GPU的硬件来提供算力，帮助算法快速运算出结果。 之前在算法里讲过，在制造木桌的过程中，工厂的流水线就是算法。 在那个例子中，工厂中的机器就像算力，机器越好越先进，制造的过程就越快。 ? 算力越大，速度越快 维基百科版本 Techpedia版本 算力是使用计算机技术完成给定目标导向任务的过程。 算力可以包括软件和硬件系统的设计和开发，用于广泛的目的 – 通常构建，处理和管理任何类型的信息 – 以帮助追求科学研究，制作智能系统，以及创建和使用不同的媒体娱乐和交流。 查看详情 维基百科版本 算力是使用计算机的任何活动。它包括开发硬件 和软件，以及使用计算机来管理和处理信息，进行交流和娱乐。算力是现代工业技术的一个至关重要的组成部分。

算力网络，到底是如何工作的？

前几期文章，我给大家详细介绍了一下算力和算力网络的本质。今天，是算力系列的最后一期，我们详细看看算力网络的组网架构和技术体系。 █ 算力网络的架构 之前我提到过，算力网络的作用，是为用户提供算力资源服务。 它将算力资源彻底“融入”通信网络，以一个更整体的形式，提供最符合用户需求的算力资源服务。 这是一个高度灵活、高度智能的网络。 算力网络的核心特征，是它通过算力，实现了对算力资源、网络资源的全面接管，可以让网络实时感知用户的算力需求，以及自身的算力状态。 真正管控网络的，是上层用户和应用。 服务运营层的目的，就是向上提供算力网络的能力开放。重点技术包括：算力交易、算力并网、算力封装、意图感知等。 算力网络的第三大特性，就是算力交易。 路由、调度、交易，是算力网络三大特性 算力交易是算力网络的一个重要创新。 在算力和网络没有融合之前，用户使用谁家的云计算，就给谁钱，使用谁家的通信网络，就给谁钱。

算力共享：环形结构的算力分配策略

​目录算力共享：环形结构的算力分配策略方法签名方法实现注意事项nodes.sort(key=lambda x: (x[1].memory, x[0]), reverse=True)end = round (start + (node[1].memory / total_memory), 5)算力共享：环形结构的算力分配策略这段代码定义了一个名为RingMemoryWeightedPartitioningStrategy

算力之后，“存力”上位

当算力芯片的摩尔定律逐渐逼近物理极限，存力开始从幕后走向台前，成为AI领域下一个关键赛点。 长期以来，伴随企业数字化转型所建设的“烟囱式”AI基础设施各自为战，数据奔流，价值却困于“堰塞湖”。 存力中心作为新型的数据基础设施，正成为AI时代数据流通和融合应用的破题关键。 AI时代的 “数据决定论” AI技术的发展离不开三大要素：数据、算法和算力。 在训练方面，高性能并行文件系统可以提升大模型训练效率，超大带宽和容量支持超万卡集群无瓶颈扩展，EB级扩展能力适应海量数据，加速卡直通技术使数据从存储到算力“一跳直达”。 构建AI时代新型 “数据粮仓” 与算力聚焦在“算”不同，数据存力聚焦在“数”和“存”，是数据生产要素处理的综合能力体现，肩负着为数字经济各种场景提供源源不断的“生产资料”的使命。 将目光投向更长远，新型AI存储很可能是撬动人工智能时代杠杆的另一个支点，“以存强算”“以数助算”亦是弯道超车的重要落点。当AI产业具备扎实的存力底座，才能登高远眺，看见AI时代最美的风景。

万卡算力网络破题之道——腾讯星脉网络篇

本账号聚焦AI时代算力集群与芯片架构挑战，欢迎持续关注！ 前期我们分享了百度百舸、阿里HPN智算网络的组网架构，本期从腾讯星脉网络的视角谈谈其如何利用“多轨道”、“TCCL+GOR”端网融合协同设计来破解万卡集群网络面临的哈希极化、拓扑盲点和拥塞抖动等核心难题的 一：万卡集群的网络挑战 随着AI大模型参数规模从千亿向万亿发展，单独的计算芯片和存储芯片已无法满足AI大模型对参数量和计算量的需求，成为了制约 AI 技术发展的“算力墙”和“存储墙”两大瓶颈，那么如何构建适配大模型算力的高性能网络 关于万卡集群算力网络所面临的核心网络诉求的详细描述请查阅前序文章：《万卡算力瓶颈破题之道：深度解析阿里HPN 7.0网络架构》、《万亿参数的“神经中枢”：深度拆解百度从万卡到十万卡集群的智算网络进化史》 例如μFab方案通过支持μFab-E的智能网卡与交换机的联动实现网卡级智能限速及动态路径选择，同时利用端侧HPCC高精度拥塞控制算法来进一步实现端侧流控参数的精细化调优，更多细节可以参考前序文章《万卡算力瓶颈破题之道

创新算力网关：中国电信聚力推进算力网络关键核心技术攻关

三大维度突破 助力算力网络应用落地 长久以来，运营商的计算资源和网络资源是相对割裂的；云网融合理念的提出，就是通过技术创新突破，实现网络与算力的深度融合，但基于云网融合的算力网络应用落地绝非易事。 第二个维度是算力的感知和分发，核心问题是如何让网络获取并通告算力信息，中国电信创新提出基于BGP的算力网络核心协议CP-BGP，能够实现算网信息的有效分发和路由调度，并与主流网络设备保持良好的协议一致性 比如在东数西算、东数西渲、CENI网络等业务场景中，算力网关解决了跨域的算力感知、网络感知能力，能够帮助客户在多维的算力提供商间感知其算力信息，并通过CP-BGP网络协议进行传输与同步，以达到业务需求第一时间感知并反馈的效能 实现物理硬件和网络操作系统(NOS)的解耦，让标准化的硬件与算力网络相关协议进行组合适配，这样的架构设计让算力网关具备了灵活、高效、可编程等特点，极大的方便了算力网络演进过程中的协议扩展。 网络方案中，算力网关串联在物理网络中，功能除了算力感知与网络感知外，还具备APN6业务需求感知、SRv6指导转发、算力匹配、网络调度、会话保持与网络负载等能力，以分布式部署的方式彻底解决中心化网络负载压力等问题

邬贺铨：算力时代对网络的期待

在高峰论坛上，中国工程院院士邬贺铨发表了《算力时代对网络的期待》主旨演讲。 算力网络是一种根据业务需求，在云、网、边之间按需分配和灵活调度计算资源、存储资源以及网络资源的新型信息基础设施。算力网络也需要算力运营管理能力，包括算力的调度、算力的感知和算力的统一编排管理等。 未考虑MEC算力的汇聚与协同。 IDC对网络的选择： 可通过开放的光互联系统配置光通信专用通道，支持灵活调度。 利用IPv6可按性能要求选择合适的网络信道。 如果算网融合的目的是通过网络调度算力资源，则只需在laaS层互联多云，即IDC间互联，通过开发IPv6地址所承载的数据面网络层功能就可实现，从而无需算网操作系统。 在未能将PaaS资源在IPv6地址表示情况下，云间在PaaS层互联需借助算力网操作系统，但网络＋算力一体化交付仍面临挑战。

多层次算力网络及计算卸载系统

目录多层次算力网络及计算卸载系统一、云雾混合多层次算力网络概述二、计算卸载系统三、加权代价函数四、代价感知任务调度问题建模五、总结多层次算力网络及计算卸载系统针对提出的云雾混合多层次算力网络及计算卸载系统 为了应对这一挑战，提出了云雾混合多层次算力网络的概念。该网络结合了云计算的集中处理能力和雾计算、边缘计算的分布式处理能力，形成了一个高效、灵活、可扩展的计算架构。 二、计算卸载系统计算卸载系统是多层次算力网络中的关键组成部分，它允许用户将计算任务从本地设备卸载到网络中的其他节点（如云节点、雾节点或边缘节点）上执行。 五、总结云雾混合多层次算力网络及计算卸载系统的提出，为解决大规模、异构、分布式的计算任务提供了一种新的思路和方法。 未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，云雾混合多层次算力网络将发挥更加重要的作用。