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中国联通庞冉:打造“三高”算力智联网

发布时间:2024-12-24 04:16:02  来源:互联网     背景:

通信世界网消息(CWW)“智能时代需要一张什么样的网络”成为当前ICT行业持续探索和思考的关键问题,在12月18日举办的2025 ICT趋势年会-算网与AI大模型应用论坛上,中国联通研究院数据通信首席研究员庞冉表示:“AI与网络深度融合的算力智联网AInet是我们提交的答卷”。

AI与网络双向赋能,打造“三高”算力智联网

身处数字经济蓬勃发展的时代,与农业时代依赖劳力、工业时代依靠电力不同,数字时代的核心驱动力已转变为算力。在这个时代,数据成为新型生产要素,算力化身新型生产力,AI则是新型生产工具,它们构成了此轮科技革命与产业变革的关键力量。

当下,中国算力规模呈持续增长态势,智能算力发展尤为迅猛,其规模已位居世界第二,年增长率达 30%,新增智能算力占比超 50%。根据IDC预测,2025年中国智算算力规模将超1200EFLOPS,市场规模超700亿元。

智算时代,需要计算、网络、存储高效协同,关键是打造高通量、高性能、高可靠的算力广域互联能力。鉴于智能算力体系发展对网络提出的多元要求,并非单纯算力堆积就能解决所有问题。从算力效能发挥的维度考量,需从算量、算速与算效三个方面推动全面升级,即实现算力算得多、算得快且算得优,这就要求网络具备高通量、高性能与高智能的特质。

为此,中国联通发布新一代网络——算力智联网AINet。推动AI与网络融合发展,以网强算,实现超强运力,打通东西部数据“大动脉”;以网赋智,实现泛在连接,构建中心到边缘的数据通道,普惠千万场景、走进亿万用户。

庞冉介绍,算力智联网以AI赋能网络以及网络赋能AI为显著特征,全力推动二者有机融合,实现协同发展。于网络承载层而言,通过构建 IP 与光协同服务能力,达成接入“随取随用”、城域“一跳入算”以及骨干“立体联算”,精心打造覆盖全国的枢纽、区域与边缘算力节点,形成立体新型算力格局,以新质算力开辟全新发展路径。与此同时,借助运营平台、算网大脑与网络控制系统的升级革新,让新质脑力在算网协同智一体的模式下充分发挥效能。

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立体化打造算力智联网核心能力

在算力智联网打造的具体实践中,中国联通率先构建“IP+光”算力智联网基础底座。全力打造大带宽、低丢包、低时延的高通量广域承载网络,建设超大容量、端到端高速直达的400G全光网络,提供高效、灵活的算力数据传输服务。

在光层之上,基于“IPv6 +”技术构建算网关键能力。中国联通积极推动“IPv6 +”技术的演进与应用创新,构建基于SRv6的算网承载底座,着力打造云网边一体化能力开放的智能化服务型算力网络。通过随流检测、服务功能链(SFC)等“IPv6+”技术创新,提升承载能力、感知能力、调度能力,围绕不同算力专线及新型专线服务展开一系列创新试点,并推动成熟案例迈向市场化规模部署,进一步拓展算力智联网的应用边界与服务能力。

庞冉介绍,中国联通通过打造算网智慧大脑,实现“算力+连接”全栈服务。推动智算与通算一体化的管控编排,借助“IP+光”的跨境协同控制以及控制器能力升级,实现算力智能网络一体化的多级算力、异构算力协同服务编排,最终构建AI算力网络的协同编排调度服务。同时,构建涵盖智算基础资源及全流程开发工具一体的智算+连接场景化服务能力与智慧运营体系,让算网智慧大脑成为算力智联网的智能中枢,精准指挥与调度网络资源。

从入算到推理,算力智联网创新实践

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深入梳理智算业务全流程与全场景,可将其主要划分为入算、训练与推理三个关键环节。

在用户入算环节,核心需求聚焦于海量数据的入算传输问题,涵盖本地业务本地算、本地业务外地算、企业到算力中心、算力中心到算力中心等不同场景,对弹性传输能力有着强烈需求,这也是当前“数据快递”业务火爆的重要原因。

为此,中国联通于2023年8月正式发布《高通量数据网架构及关键技术白皮书》,旨在将高通量概念引入广域网络。其核心理念是面向智算业务海量数据传输,通过增大有效带宽,提高单位带宽下的数据传输体量,以增大数据通量。

庞冉表示,中国联通于今年上半年通过传输协议优化、广域RDMA、IPv6演进等创新技术应用,在上海-广州-宁夏完成业界首个3000km/4500km距离高通量数据传输现网测试验证。测试结果表明,基于现网的传输时长与理论预期基本一致。9TB数据可通过5Gbps带宽通道在5小时内完成。

在训练环节,当前主要存在三种训练实现方式:DC内训练、跨DC协同训练、存算拉远训练。其中,DC训练场景应用最为广泛,而跨DC协同训练则面向多DC协同超大模型训练或碎片化算力整合出租场景。此场景下需要大象流识别、负载均衡与广域数据安全性保障等能力。

庞冉介绍,在智算时代背景下,政务办公、医疗应用、金融领域等客户在租用智算中心算力进行大模型训练时,因数据隐私安全问题,提出存算分离拉远训练需求,即隐私训练数据“不落盘”,因此需要通过广域高带宽及广域无损满足样本面带宽需求,保障长距RDMA传输性能,提升存算分离拉远训练效果。面向用户敏感数据“不落盘”需求,中国联通已经完成业界首例跨地市(杭州-金华)、存算分离200 km AI大模型拉远训练,实测效果良好。

在推理环节,AI 推理能力目前已成为网络能够提供的基础能力之一,且大部分推理能力在现有网络中已得到良好支持。面向未来可能出现的时延、抖动等性能指标高性能需求的推理业务,联通也已经开展了混合式算力路由、应用感知等关键技术研究和应用创新。

庞冉最后总结到,中国联通精心打造高通量、高性能、高智能的算力智联网,能够提供多种场景的灵活联算与算间互联等各类服务,未来有望基于此赋能工业互联网、智慧医疗、智慧交通等众多领域,为智算产业的蓬勃发展注入强大动力,携手各界共创数字经济美好未来。


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