• 正文
    • 01 - 云計(jì)算忙不過來了
    • 02 - 算力網(wǎng)絡(luò)是什么?
    • 03 - 為什么我們需要算力網(wǎng)絡(luò)?
  • 推薦器件
  • 相關(guān)推薦
申請入駐 產(chǎn)業(yè)圖譜

有了云計(jì)算,為什么我們還需要算力網(wǎng)絡(luò)?

2024/04/19
1551
加入交流群
掃碼加入
獲取工程師必備禮包
參與熱點(diǎn)資訊討論

剛剛,中國移動(dòng)官宣“移動(dòng)云大會(huì)”升級(jí)為“算力網(wǎng)絡(luò)大會(huì)”。對(duì)此,有媒體老師問我,“有了云計(jì)算,為什么我們還需要算力網(wǎng)絡(luò)?”我覺得這是一個(gè)好問題,剛梳理了一下個(gè)人的觀點(diǎn),大致如下:

01 - 云計(jì)算忙不過來了

一個(gè)現(xiàn)實(shí)情況是:在數(shù)據(jù)爆發(fā)式增長的今天,傳統(tǒng)云計(jì)算顯然“忙不過來”了。

云計(jì)算的核心邏輯是通過云服務(wù)模型、云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施和云計(jì)算架構(gòu)的有機(jī)結(jié)合,形成一片計(jì)算云,為用戶提供高效、靈活、可擴(kuò)展的計(jì)算服務(wù),以此來提高資源的利用率,降低用戶的運(yùn)營成本。這種模式下,各類客戶(企業(yè)、個(gè)人)都通過網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程接入云計(jì)算數(shù)據(jù)中心,根據(jù)需求進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)計(jì)算。

但是,隨著各類物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,全社會(huì)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量在爆炸式增長,同時(shí)數(shù)據(jù)產(chǎn)生的地點(diǎn)也開始由集中走向徹底分散,這些數(shù)據(jù)都有存儲(chǔ)和計(jì)算的需求。這樣一來,問題就出現(xiàn)了——

第一個(gè)問題是傳統(tǒng)云計(jì)算架構(gòu)難以滿足日益膨脹的海量數(shù)據(jù)的計(jì)算需求。雖然云計(jì)算架構(gòu)本身具有一定的可擴(kuò)展性,但當(dāng)數(shù)據(jù)量達(dá)到海量級(jí)別時(shí),計(jì)算資源、存儲(chǔ)資源和網(wǎng)絡(luò)資源的需求將對(duì)傳統(tǒng)云計(jì)算架構(gòu)的擴(kuò)展能力提出巨大挑戰(zhàn)。這很難通過云計(jì)算技術(shù)本身的升級(jí)來解決。

第二個(gè)問題是傳統(tǒng)云計(jì)算模式難以滿足實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理訴求。云計(jì)算本質(zhì)是集中計(jì)算以節(jié)省成本,數(shù)據(jù)被終端采集后要先傳輸?shù)皆朴?jì)算中心,完成計(jì)算后返回結(jié)果,這中間將產(chǎn)生一定的響應(yīng)時(shí)間,而這對(duì)某些業(yè)務(wù)場景來說是致命的,比如,無人駕駛、精密生產(chǎn)的智慧工廠等。怎么解決這兩個(gè)問題呢?邊緣計(jì)算出現(xiàn)了。邊緣計(jì)算的核心邏輯是在靠近數(shù)據(jù)源或用戶的地方進(jìn)行計(jì)算和服務(wù)提供,通過在網(wǎng)絡(luò)的邊緣側(cè)(即數(shù)據(jù)源附近)執(zhí)行計(jì)算任務(wù),減少了數(shù)據(jù)傳輸的延遲,提高了響應(yīng)速度。而由于每個(gè)邊緣計(jì)算點(diǎn)的數(shù)據(jù)規(guī)模是可控的,也不會(huì)觸及云架構(gòu)的擴(kuò)展極限。

在邊緣計(jì)算的基礎(chǔ)上,端計(jì)算也出現(xiàn)了。端計(jì)算是指在物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中,各種設(shè)備、傳感器智能硬件等終端節(jié)點(diǎn)上的計(jì)算方式,可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、處理和近實(shí)時(shí)決策。別小看這些零散的算力,海量終端加起來,這也是一個(gè)巨大的算力資源,把這些算力匯聚起來分享給其他場景的計(jì)算需求,就是算力共享。這樣一來,上面兩個(gè)問題都解決了,還順帶解決了客戶數(shù)據(jù)安全性焦慮的問題。

但新問題又出現(xiàn)了——未來算力肯定是泛在的:有集中化的云計(jì)算、有節(jié)點(diǎn)式邊緣計(jì)算,還有無處不在的端計(jì)算。而且這三者的資源比例可能后面兩者的占比會(huì)遠(yuǎn)大于前者,算力的分布將不再集中在數(shù)據(jù)中心,而是廣泛地分布在邊緣或者端側(cè)的任何位置。

問題就是:這些廣泛分布的算力資源將如何被使用、被共享、被調(diào)度、被協(xié)同呢?答案很簡單,把這些算力用網(wǎng)絡(luò)連起來就可以了。這就是算力網(wǎng)絡(luò)的核心邏輯。

先小結(jié)下前文:在新的需求環(huán)境下,傳統(tǒng)的云計(jì)算依然重要,但不再是主角,我們需要一個(gè)全新的操作系統(tǒng),對(duì)各類泛在的計(jì)算資源進(jìn)行抽象和封裝,為用戶提供更簡單、更便捷、更普惠的算力服務(wù)。這個(gè)全新的操作系統(tǒng)就是算力網(wǎng)絡(luò)。

02 - 算力網(wǎng)絡(luò)是什么?

算力網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)全新的算力操作系統(tǒng),那它的核心邏輯是什么?我認(rèn)為可以從下面兩個(gè)層面來理解——

一是資源連接與動(dòng)態(tài)調(diào)度:算力網(wǎng)絡(luò)通過新型網(wǎng)絡(luò)技術(shù)連接地理分布的算力中心節(jié)點(diǎn)。它動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)地感知算力資源狀態(tài),進(jìn)而統(tǒng)籌分配和調(diào)度計(jì)算任務(wù),構(gòu)成全局范圍內(nèi)感知、分配、調(diào)度算力的網(wǎng)絡(luò)。

二是算力的匯聚與共享:算力網(wǎng)絡(luò)在連接的基礎(chǔ)上匯聚算力、數(shù)據(jù)、應(yīng)用資源,實(shí)現(xiàn)資源的共享。通過網(wǎng)絡(luò)的靈活性和算力的可調(diào)度性,算力網(wǎng)絡(luò)可以滿足不同應(yīng)用場景對(duì)算力的需求。

簡單來理解,算力網(wǎng)絡(luò)將實(shí)現(xiàn)云、邊、端三級(jí)計(jì)算的高效協(xié)同工作,形成一張聯(lián)接了所有的計(jì)算節(jié)點(diǎn)的算力資源網(wǎng)絡(luò),甚至我們可以理解為,算力網(wǎng)絡(luò)將所有被連接的計(jì)算節(jié)點(diǎn)的算力匯集到一個(gè)算力池中,實(shí)現(xiàn)算力的“一點(diǎn)接入,即取即用”。

那算力網(wǎng)絡(luò)怎么才能實(shí)現(xiàn)這么宏偉的目標(biāo)?

那就離不開算力網(wǎng)絡(luò)的四大組成部分:算力路由-網(wǎng)絡(luò)能感知算力,并為其提供最優(yōu)算力路由;算力調(diào)度-算網(wǎng)大腦智能編排、彈性調(diào)度全網(wǎng)算力資源;算力交易-基于區(qū)塊鏈的算力可信和算力網(wǎng)絡(luò)交易平臺(tái)。

智能網(wǎng)絡(luò)-實(shí)現(xiàn)云、邊、端全連接的智能IP算力網(wǎng)絡(luò)。算力路由解決了算力感知的問題,算網(wǎng)大腦解決了算力的編排、調(diào)度問題,智能網(wǎng)絡(luò)解決資源的連接和傳送問題,算力交易解決了第三方算力接入的可信問題。上述四大功能的詳細(xì)內(nèi)容大家可以去翻翻中國移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)系列白皮書。

重點(diǎn)提兩句算網(wǎng)大腦,這是算力網(wǎng)絡(luò)的核心。算網(wǎng)大腦在作用在于統(tǒng)一感知、編排、調(diào)度、協(xié)同“網(wǎng)絡(luò)中的算力”。它需要具備“看得見”“調(diào)得動(dòng)”“可組合”“有智慧”等能力——

看得見:全域態(tài)勢感知,獲取全域?qū)崟r(shí)的算、網(wǎng)、數(shù)資源,以及云、邊、端分布情況,構(gòu)建全域態(tài)勢感知地圖。

調(diào)得動(dòng):跨域協(xié)同調(diào)度,將多域協(xié)同的調(diào)度任務(wù)智能、自動(dòng)地分解給各個(gè)使能平臺(tái),實(shí)現(xiàn)算、網(wǎng)、數(shù)的資源調(diào)度。

可組合:多域融合編排,針對(duì)多域融合業(yè)務(wù)需求,基于算、網(wǎng)、數(shù)的原子能力按需靈活組合編排。

有智慧:智能輔助決策,基于不同業(yè)務(wù)的SLA要求、網(wǎng)絡(luò)整體負(fù)載、可用算力資源池分布等因素,智能、動(dòng)態(tài)地計(jì)算出算、網(wǎng)、數(shù)的最優(yōu)協(xié)同策略。(注:引用自華為“算力網(wǎng)絡(luò)”報(bào)告)簡單來說,如果說算力網(wǎng)絡(luò)是一臺(tái)超級(jí)計(jì)算機(jī),匯聚了全網(wǎng)的算力,算力大腦就是要把來自各方各面的計(jì)算需求以最優(yōu)解的方式合理分配到這臺(tái)超級(jí)計(jì)算機(jī)的每個(gè)計(jì)算單元中。

03 - 為什么我們需要算力網(wǎng)絡(luò)?

算力網(wǎng)絡(luò)能解決傳統(tǒng)云計(jì)算無法解決的兩大問題,然而,我認(rèn)為,算力網(wǎng)絡(luò)對(duì)于中國的價(jià)值遠(yuǎn)不止于此。當(dāng)前,人工智能是大國競爭的重要賽道,而人工智能的發(fā)展背后需要得到巨量算力的支撐。英偉達(dá)創(chuàng)始人黃仁勛曾直言,“算力即權(quán)力”,他主張每個(gè)國家都要建立自己的主權(quán)AI基礎(chǔ)設(shè)施。但中國面臨的情況比較特殊,美國商務(wù)部長雷蒙多今年1月公開演講稱,美國正在全力阻止中國獲得用來訓(xùn)練大模型的算力。

從當(dāng)前產(chǎn)業(yè)實(shí)踐層面來看,由于種種主觀的、客觀的原因,國內(nèi)算力資源在規(guī)模和使用成本等方面是無法滿足人工智能的規(guī)?;瘧?yīng)用和快速迭代創(chuàng)新的需要。

算力網(wǎng)絡(luò)可能是中國解決算力問題的最佳方案。前不久,四部委聯(lián)合發(fā)布了《關(guān)于深入實(shí)施“東數(shù)西算”工程加快構(gòu)建全國一體化算力網(wǎng)的實(shí)施意見》,正是國家層面對(duì)于人工智能時(shí)代算力瓶頸問題思考的結(jié)果。

回到前面,中國移動(dòng)把“云計(jì)算大會(huì)”升級(jí)為“算力網(wǎng)絡(luò)大會(huì)”,此舉背后,恰恰正是中國移動(dòng)希望結(jié)合自身過去在算力網(wǎng)絡(luò)上的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),去聯(lián)合產(chǎn)業(yè)界更加聚焦地探索算力網(wǎng)絡(luò)發(fā)展之路。PS. 中國移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)大會(huì)將于4月28-29日在蘇州隆重召開,大家可以去看看中國移動(dòng)的實(shí)踐、聽聽中國移動(dòng)的思考。

推薦器件

更多器件
器件型號(hào) 數(shù)量 器件廠商 器件描述 數(shù)據(jù)手冊 ECAD模型 風(fēng)險(xiǎn)等級(jí) 參考價(jià)格 更多信息
LAN8720AI-CP-TR-ABC 1 Microchip Technology Inc Ethernet Transceiver

ECAD模型

下載ECAD模型
暫無數(shù)據(jù) 查看
TJA1052IT/5Y 1 NXP Semiconductors TJA1052i - Galvanically isolated high-speed CAN transceiver SOP 16-Pin

ECAD模型

下載ECAD模型
$7.84 查看
KSZ8895MLXI 1 Microchip Technology Inc DATACOM, ETHERNET TRANSCEIVER
暫無數(shù)據(jù) 查看

相關(guān)推薦

登錄即可解鎖
  • 海量技術(shù)文章
  • 設(shè)計(jì)資源下載
  • 產(chǎn)業(yè)鏈客戶資源
  • 寫文章/發(fā)需求
立即登錄