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  • 创新的关键是什么力
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    2022-01-16 12:48:19

    本人就职于国际知名终端厂商,负责modem芯片研发。
    在5G早期负责终端数据业务层、核心网相关的开发工作,目前牵头6G算力网络技术标准研究。


    博客内容主要围绕:
           5G协议讲解
           算力网络讲解(云计算,边缘计算,端计算)
           高级C语言讲解
           Rust语言讲解


           算力网络的发展需要技术的坚实支撑,这其中既有现有技术的加速创新,也有交叉技术的跨界创新,更有原创技术的引领创新。算力网络为技术创新提出了巨大需求和应用空间,是技术创新的发展机遇,也是重大挑战。
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    算网一体关键技术

           算网一体通过算力度量、算力标识、算力感知、算力路由和在网计算等技术实现算力和网络在协议和形态上的深度融合、一体共生。以算网一体为核心特征的算力网络也是6G网络的关键技术,6G网络对内实现计算内生,对外提供计算服务。6G中的算力网络通过实时准确的算力发现、灵活动态的服务调度、体验一致的用户服务,实现计算和网络资源的智能调度和优化利用。

    算力度量

           算力度量是对算力需求和算力资源进行统一的抽象描述,并结合网络性能指标形成算网能力模板,为算力路由、算力管理和算力计费等提供标准统一的度量规则。算力度量体系可包括对异构硬件芯片算力的度量、对算力节点能力的度量和算网业务需求的度量。

    算力标识

           算力标识是全局统一、可验证的,用于标识算力资源、函数、功能和应用等不同维度的算力。用户通过算力标识指示所需服务,网络通过解析算力标识获取目标算力服务、算力需求等信息,为算力调度等提供基础。

    算力感知

           算力感知是网络对算力资源和算力服务的部署位置、实时状态、负载信息、业务需求的全面感知。一方面,各算力节点将算网信息度量建模后统一发布,网络通过对多节点上报的算网信息进行聚合,构建全局统一的算网状态视图。另一方面,网络完成对业务算网需求的统一解析,实现对业务的全面感知,为基于业务需求进行算力调度提供保障。

    算力路由

           算力路由基于对网络、计算、存储等多维资源、服务的状态感知,将感知的算力信息全网通告,通过“算力+网络”的多因子联合计算,按需动态生成业务调度策略,将
    应用请求沿最优路径调度至算力节点,提高算力和网络资源效率,保障用户体验。

    在网计算

           在网计算是通过在网络中部署对报文进行解析的算力,将部分计算任务从主机侧迁移至网络侧,由交换机、路由器、智能网卡、DPU等设备或部件完成计算加速的技术。通过网络设备自身算力的共享,在不改变业务原有运行模式的前提下,对数据进行随路计算,降低通信延迟,提升计算效率,减小总体能耗。



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  • 在5G早期负责终端数据业务层、核心网相关的开发工作,目前牵头6G算网络技术标准研究。 博客内容主要围绕:        5G协议讲解        算...

    本人就职于国际知名终端厂商,负责modem芯片研发。
    在5G早期负责终端数据业务层、核心网相关的开发工作,目前牵头6G算力网络技术标准研究。


    博客内容主要围绕:
           5G协议讲解
           算力网络讲解(云计算,边缘计算,端计算)
           高级C语言讲解
           Rust语言讲解


           算力网络的发展需要技术的坚实支撑,这其中既有现有技术的加速创新,也有交叉技术的跨界创新,更有原创技术的引领创新。算力网络为技术创新提出了巨大需求和应用空间,是技术创新的发展机遇,也是重大挑战。
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    网络基础设施关键技术

           网络基础设施层需要加快构建光电联动的全光网络和云边端全连接的智能 IP 网络,打造高品质网络基础设施,优化网络结构,扩展网络带宽,减少数据绕转时延,以运力促算力,打造新一代算力基础网络和算网协同新体系。


    构建光电联动的全光网络底座

           网络基础设施需要构筑基于OXC的光电联动全光网络底座,通过大容量高速互联和全光灵活调度,实现对算力网络中业务流量、流向需求和变化的动态感知,保障
    算网协同、实时响应和端到端的服务。

    全光高速互联

           全光高速互联是为满足算力节点100GE、400GE、800GE的超宽端口连接需求,而提供的200G、400G和800G光传输系统。为保持光传输距离不变,实现容量翻 番,需要不断突破高速光调制技术和器件、超宽放大、新型光纤技术,频谱需从传统80波C波段向120/24 0波C++/C+L波段扩展,未来进一步扩展至C+L+S波段,助力骨干基础设施全面升级,实现算力网络全光高速互联。

    全光灵活调度

           全光灵活调度基于OXC光电联动全光组网技术,可实现大容量波长级业务的光层 调 度 和 小 颗 粒 子 波 长 级 业 务 的 电 层 调度,支持全颗粒业务的组网调度。通过引入SDN管控机制、光层OAM协同光层、电层调度、全光网数字孪生、AI智能分析等关键技术,可以满足业务全颗粒、低时延、高效率全光调度需求,建立全光网络与算力协同联动机制,打造一跳入云、确定性时延、绝对物理安全、绿色节能的新型光电联动全光网络底座。


    打造云边端全连接的智能IP网

           面向算力资源的灵活承载和调度需求,算力网络需构建以算力为中心的IP网络基础设施。通过引入SRv6/G-SRv6、确定性网络、新一代SD-WAN、应用感知、无损网络等技术,中国移动持续打造可编程、确定性、可感知、业务随选和智能化的IP网络,实现算网灵活、敏捷、高效供给。

    SRv6/G-SRv6

           SRv6/G-SRv6是利用IPv6及源路由技术实现网络可编程的新型协议体系,全面定义了包含数据面、控制面、OAM、故障保护等在内的多类协议,具有良好的扩展性 和可编程性。G-SRv6在原生SRv6基础上提升了封装效率,并具备统一协议承载、拓扑无关的ms级保护、业务级可视、三级可编程 、 平滑演进等多方位技术优势 。G-SRv6能够为算力资源提供覆盖省网、骨干和数据中心的端到端按需调度能力,并通过灵活的业务链使能丰富的增值业务,是实现算网融合的核心技术。

    确定性网络

           确定性网络通过资源预留 、 流量整形、网络切片、路径规划等技术的结合,实现可预期、可规划的流量调度,将时延、抖动和丢包率控制在确定的范围内,满足高带宽、低时延、高可靠的新型业务需求。一方面,可以通过网络切片、资源隔离等技术,提升网络整体性能,保障云游戏等非严格的确定性业务需求;另一方面,可以通过精细的时间同步、队列调度等机制,实现微妙级的时延和抖动,满足工业控制等严格的确定性业务指标。同时,还需要兼顾无线资源预留,跨网络域的控制面协同和转发面互通,保障端到端的网络确定性。

    新一代SD-WAN/智享WAN

           智享WAN是融合Overlay和Underlay网络的新一代SD-WAN。该技术可利用 SRv6/G-SRv6实现端到端网络可编程,利用应用感知能力实现差异化的网络服务,利用随流检测进行SLA闭环控制实现网络质量可靠保障。智享WAN结合网络和应用需求提供统一编排、统一管理的能力,为算力资源的分发提供质量可保障的连接服务。

    应用感知

           应用感知利用IPv6的可编程空间,在用户侧将应用信息和需求内嵌在业务报文中,在网络侧进行标记识别和应用质量保障,使算力网络有效且低成本地感知应用差异化需求,提供应用级网络服务。同时,应用感知还可以结合业务链技术实现灵活丰富的算力增值服务能力。

    无损网络

           无损网络通过AI增强的RoCE技术,解决了以太网在丢包、保护和即插即用方面的问题,有效支撑了存储和高性能计算的低时延和无损需求。无损网络技术可实现通用计算、存储及高性能计算的融合,统一数据中心网络架构,极大的提升网络容量、性能和运维效率,最大化释放数据中心算力。



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  • 在5G早期负责终端数据业务层、核心网相关的开发工作,目前牵头6G算网络技术标准研究。 博客内容主要围绕:        5G协议讲解        算...

    本人就职于国际知名终端厂商,负责modem芯片研发。
    在5G早期负责终端数据业务层、核心网相关的开发工作,目前牵头6G算力网络技术标准研究。


    博客内容主要围绕:
           5G协议讲解
           算力网络讲解(云计算,边缘计算,端计算)
           高级C语言讲解
           Rust语言讲解


           算力网络的发展需要技术的坚实支撑,这其中既有现有技术的加速创新,也有交叉技术的跨界创新,更有原创技术的引领创新。算力网络为技术创新提出了巨大需求和应用空间,是技术创新的发展机遇,也是重大挑战。
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    绿色与安全关键技术


    低碳节能构筑绿色算网

           算力网络的发展要以绿色低碳为目标贯穿始终,通过引入芯片封装优化、处理器动态功耗调节、服务器液冷、数据中心节能等技术方案,从芯片、设备到数据中心进行端到端的系统级能效优化,有效降低数据中心PUE,实现双碳目标,推动经济社会可持续发展。

    芯片节能

           在芯片层面,随着工艺、材料等的技术遇到瓶颈,节能技术逐步向封测和降频方向发展。在封装技术节能中,原有二维平台封装逐渐转变为3D立体封装,通过基于封装内的裸芯片堆叠和封装堆叠,降低寄生性电容和电感的能耗。在处理器降频节能技术中,工作负载降低后,多核处理器会对全部或部分处理核心的工作状态进行控制,通过降频、降电压、关时钟等方式,降低芯片的实际功耗。

    液冷技术

           目前数据中心大都采用传统的风冷散热模式,尽管使用了冷热隔离、精密空调等节能方式,但仍面临能耗和PUE偏高的问题。同时,随着功率密度的逐步攀升,风冷的冷却能力正趋向于极限,液冷技术为我们提供了新的解决方案,可有效提升设备的能效水平。

    数据中心节能

           新型“数智低碳”数据中心向建筑装配化、制冷低碳化、供电简洁化等多方面演进。推进仓储式数据中心,通过模块化、标准化、装配化,实现灵活部署、柔性匹配, 简化配电架构,推行机房机电分级建设。同时,可通过引入结合业务调度和业务负载特点的全栈自动化协同优化技术,实现一体化数据中心的高能效。
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    安全可信护航算网服务

           安全可信方面,算力网络涉及多源、泛在算力节点,无法保证每个节点的安全可靠,数据分散到多方算力节点进行计算的模式,会使算网服务面临网络攻击和数据 隐私泄露等严重安全风险,需要引入创新安全理念,借助隐私计算、数据标记、全程可信、审计溯源、内生安全等技术,达到节点隐身“不可知”、攻击威胁“不可达”、算网系统“不被控”的一体化安全防护效果,推动算网安全从单点可控迈向全程可信。

    隐私计算

           隐私计算是借助安全多方计算、同态加密等技术,在不泄露敏感数据前提下,对数据进行分析计算的技术。引入隐私计算,可依托多方算力,分治计算任务,融合中间数据得到最终计算结果,实现算力服务对数据的“可用不可见”,为用户提供安全的计算服务。

    数据标记

           数据标记技术是通过在网络层对数据流转节点、数据操作、数据流向等信息进行编码标记,构建跨系统跨节点的数据流转标记和预授杈能力,实现数据出网可管 控、数据流转可感知。引入数据标记技术,能够及时发现数据安全威胁,做好对数据的管控。

    全程可信

           全程可信是指通过建立可信认证,构建从物理设备、操作系统、关键应用、关键数据间的逐级信任传递,确保业务可信接入,保障数据安全传输、网络有效隔离,提升算力网络抵御未知威胁的能力,实现算网安全全程可信。

    审计溯源

           审计溯源是指基于数据治理和访问控制规则,对算力网络中重要数据(包括系统数据、配置参数、业务数据和用户数据等)的访问行为进行记录和审计,并追溯指定数据的各处理环节。借助区块链的智能合约、多方共识等技术在算力网络中实现对行为的审计溯源,能够提升算力网络数据处理环节的公信力。

    内生安全

           内生安全是指以算网自身安全能力为基础,以智能分析、灵活编排为手段,形成主动免疫、协同弹性的内生安全能力,满足网络行为可预期、强管理、端到端极度差异化的安全需求。近期主要借助安全算力编排技术,高安全隔离技术、算力安全对抗技术等,构建算力网络内生安全体系,实现算力网络的自免疫能力。
           技术的发展不断迭代更新,上述技术图谱是目前提出和关注的重要技术。后续随着算力网络的发展、技术的演进、原创技术的深化及国际国内标准的进展进行滚动更新。



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    博客内容主要围绕:
           5G协议讲解
           算力网络讲解(云计算,边缘计算,端计算)
           高级C语言讲解
           Rust语言讲解


           算力网络的发展需要技术的坚实支撑,这其中既有现有技术的加速创新,也有交叉技术的跨界创新,更有原创技术的引领创新。算力网络为技术创新提出了巨大需求和应用空间,是技术创新的发展机遇,也是重大挑战。
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    编排管理关键技术

           面对高复杂度的算网环境,以及按需定制、灵活高效的需求特性,在编排管理层需构建一体编排 、融数注智的 “算网大脑”。通过引入一体编排、算力解构、泛在调度等技术,协同调度算网各域资源。同时与AI、大数据等技术深度融合,探索算网自智、数字孪生、意图网络等新方向,不断增强算力网络自动化、智能化能力,满足客户灵活、动态、多样的业务需求,并提供智能闭环的保障能力。

    一体编排

           算网一体编排是针对多样化、定制化的算网融合服务需求,基于算力和网络的原子能力进行灵活组合、一体编排,设计产品服务模型,并以模板的形式固化所需的资源、服务、策略及配置,实现流程、模型等因子的通用化、标准化,实现算网业务统一编排、部署和保障。

    算力解构

           算力解构是将多样化、大粒度、复杂的算力需求,根据业务逻辑、资源需求、性能需求、服务持续性、业务流粘性、资源节点统一性等因素,分解成小粒度、简化的算力需求,使业务可以分布式地部署在云边端多级算力节点上,来克服单设备资源能力有限的瓶颈,实现业务的灵活部署,资源的高效利用。

    泛在调度

           泛在调度在算力网络充分吸纳全社云边端多级泛在的算力资源的基础上,综合考虑网络的实时状态、用户的移动位置、数据流动等要素,实现了对算力资源的统一管理、跨层调配和应用的敏捷部署、动态调整。用户可在不关心算力形态和位置的情况下,实现对算力资源的随取随用。

    算网自智

           算网自智是指一种使网络具备自服务、自修复、自优化等特性的技术能力,使算力网络面向消费者和垂直行业客户,能够提供全自动、零等待、零接触的创新网络服务。算网自智通过对高复杂度的算网环境进行通用化数学建模,利用智能核心算法,实现一系列智能控制和决策。

    数字孪生

           算网数字孪生是以数字化方式创建物理算网实体的虚拟孪生体,并支持与物理算网实体之间进行实时交互映射。通过构建算网数字孪生平台,可在数字空间进行建模、仿真、控制等操作,同时基于算网孪生平台的结果反馈,优化物理空间中各资源要素的配置,进而有效降低维优成本,提升算网运行可靠性。

    意图网络

           意图网络是一种可以在任何时间内完成算力选择、算网资源整合、持续交付服务意图的网络从当前以人驱动为主实现网络管理自动化的模式,逐渐过渡到更灵活的,可自愈、零接触的意图驱动的管理模式



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