算力感知网络架构与关键技术

针对运营商信息通信技术(ICT)基础设施面向云网融合、算网一体技术演进中的协同问题,提出了算力感知网络(CAN),即网络可感知应用、网络、算力和用户需求等多维资源,并协同调度算力资源和网络资源,使应用能够按需、实时调用不同地方的计算资源,实现边缘计算与云计算的协同联动,提供最优的用户体验以及计算和网络资源利用率。

边缘算力网络中智能算力感知路由分配策略研究

增强现实、自动驾驶、智慧城市、工业互联网等新型业务应用对网络算力的需求逐渐增强,然而,边缘算力网络系统面临着网络共存的问题——负载不均衡,导致一部分边缘服务器无法满足业务应用的处理需求,另一部分边缘服务器的算力资源处于空闲状态。为了高效协同地感知利用泛在、异构的算力资源,提升6G通信网络的内生感知和算力自适应能力,急需对边缘算力网络中任务路由策略以及算力资源分配进行研究。首先介绍了面向6G网络愿景的算力感知网络的演进和需求,然后构建了任务调度智能决策、存储资源和算力资源按需分配的联合优化路由控制与资源分配的智能任务调度模型,最后提出了一种基于Floyd算法的算力感知路由调度策略解决智能任务调度问题。仿真结果表明,与就近调度固定分配资源策略相比,所提的基于Floyd算法的算力感知路由调度策略可以让更多的用户受益,缩短用户业务的平均处理时延,提高边缘算力网络中存储资源和计算资源的利用率。

面向算网一体化演进的算力网络技术

随着一体化算力网络国家枢纽节点的建设和“东数西算”工程的加快实施,计算和网络的融合走向深水区。面向新兴业务对于网络和计算融合发展的需求,如何协调分布式、多样化算力资源,业务应用和网络资源满足业务需求成为亟待解决的问题。为了解决计算和网络相互感知、协同、调度问题,从算力网络阶段化发展、算力感知技术架构、算力度量与标识、算力路由等多个技术展开探索和研究,并提出算力网络多种部署模式,为算力网络后续技术研究和产业发展提供参考。