Labs 导读
随着云计算、大数据、人工智能等技术的发展，计算资源的需求不断增加，传统的计算模式无法满足未来大量计算资源的需求，在此背景下，算力网络应运而生。算力网络旨在将全网闲置的算力通过网络连接汇聚成统一的计算资源，并进行管理和调度，通过网络的形式将计算资源提供给用户，为多种场景的应用和服务提供一个可伸缩、高效且经济的解决方案。
一、算力网络的基本概况
1.1 算力网络的基本概念
算力与网络的定义：算力是指设备根据内部状态的改变，每秒可以处理的信息数据量。简单来说，算力就是计算能力，不论是用算盘计算，还是计算器服务器芯片的高速运转，本质上都是对数据进行运算处理。信息时代的根基是计算能力，从使用智能手机发微信消息、订购外卖的生活场景，到使用数据信息进行大数据处理的政企应用场景，归根结底都是对数字信息的运算处理。总的来说，算力的载体从远古到至今发生了多次重大的变化，每次变化都对计算能力带来了跨越式的提升。
网络通过电磁波、网线和光缆，将不同的联网设备连接起来，实现互相联通。结合算力和网络的定义，算力网络就是搭建一张可以连接算力的网络，使得网络的需求侧可以共享网络中的算力供给。
算力网络：目前计算资源相对离散化，单个站点计算资源有限，而站点间无法相互感知进行协同工作，导致全网计算资源利用率比较低。为满足使用者对算力需求的多元化，算力网络应用而生。算力网络将全网闲置的算力能力，汇聚成一张基于区块链技术的全球化、去中心化的计算资源共享网络，这些计算资源包括提供信息传输的网络基础设施和CPU、GPU、FPGA等计算设备。计算形式也发生了多元化的变化，由云计算代表的“中心计算”进一步发展为云进行大体量的复杂计算、边端进行相对简单的实时计算、终端感知交互，云、边端、终端协同计算的形式。
算力网络基于客户的算力需求，综合考虑计算资源的实时情况，提供符合用户需求的算力资源服务。
举个简单的例子：某个科技公司需对一批数据信息分析处理，按照传统的方式，科技公司将花费大量的财力采购一批高性能的CPU、GPU、存储设备等硬件实现数据计算分析。假设这个研发项目只是一次性项目或者项目使用采购资源分析处理数据的频率不太高，那么资源的浪费率相对比较高。如果公司可以按次使用付费，通过算力网络调用接入网络的算力资源，既可满足项目数据分析处理的需求，也能降低各类成本。
1.2 算力网络研究进展
算力网络与云计算的区别：在我国，基础运营商持有网络宽带资源，是算力网络发展的主力军。算力网络由运营商主导，虽然与互联网公司主导的云计算概念相似，但还是存在一定的区别，云计算强调云，算力网络则强调网络。云计算着眼于云网自身服务的整合，算力网络着重于实现业务级互联，提供的是算力路由服务，通过智能网络感知算力分布拓扑，通过算力路由匹配用户的算力需求。资源供给模式相应由分散独立的资源供给模式发展为以网络为中心的融合资源供给模式。
运营商的算力网络架构：总结来说，算力网络的核心是运营商通过先进通信网络技术实现分布式数据中心内算力供应的网络。电信运营商们对于算力网提出了不同的定义，中国移动通信集团有限公司将算力网络定义为一种算为中心、网为基础的新型计算信息基础设施，以及深度融合发展的网、云、数、智、安、边、端、链等技术，并将算力网络战略发展目标设定为“算力泛在、算网共生、智能编排、一体服务”；中国电信集团有限公司提出了云网融合的业务发展方向，坚持以“网是基础、云为核心、网随运动、云网一体”为基本原则，致力于开发面向行业客户的算力网络综合运营服务技术；中国联合网络通信集团有限公司将联接、计算与智能相融合，推动网络建设从“云网融合”向“算网一体过渡”。基于算力网络技术，电信运营商们提出了各自的算力网络架构，网络架构图如下：
三大运营商算力网络架构图虽然存在一定差异，但本质是相同的：
算力网络基础设施构成：边缘计算节点和网络设备组成的网络资源，CPU、GPU、FPGA等算力资源，构成了算力网络的基础设施，为计算资源编排和调度提供网络基础。
算力网络编排管理：算力网络的核心内容是调度和编排算力资源，实现功能如下：获取全域实时算、网、数资源以及云、边、端分布情况，构建全域态势感知地图；协同调度，将多域协同的调度任务智能、自动地分解给各个使能平台，实现算、网、数的资源调度；融合编排，针对多域融合业务需求，基于算、网、数的原子能力按需灵活组合编排；综合考虑网络整体负载、可用算力资源池分布等因素智能计算算、网、数的最优协同策略。
能力开放：给上层应用提供管控算力网络的接口，向上提供算力网络的能力开放。
由电信运营商的算力网络技术结构图可知，算力网络着重于通信、网络技术的实现。算力网络架构图为运营商算力网络发展聚焦了创新技术方向，电信运营商从运营“云网”逐步转变为运营“算网”。
二、算力网络的优势
算力网络的优势包括：
1️⃣弹性计算：算力网络可以满足多样化的算力需求，根据计算资源的实时情况，动态分配符合用户需求的计算资源，为用户提供了强大的可扩展性。根据实际需求进行算力资源调整，提高全网计算资源利用率。
2️⃣降低成本：一方面算力网络可以使用价格相对低的硬件设备来构建，相比构建传统的高性能计算集群，成本降低不少；另一方面用户可以根据实际算力需求灵活租用全网闲置的计算资源，用户不需要承担昂贵的硬件成本。
3️⃣去中心化：算力网络将全网闲置的算力能力，汇聚成一张基于区块链技术的全球化、去中心化的计算资源共享网络。基于区块链技术，实现了去中心化的算力交易和分配。
4️⃣大规模的计算能力：算力网络汇聚了全网的计算资源，支持大估摸的计算任务。同时，算力网络基于云+边端+终端协同工作的计算模式，可以支持更加复杂的计算任务，如机器学习、数据挖掘等。
三、算力网络的应用场景
算力网络可以应用于计算密集型场景，包括以下应用场景：
➤ 人工智能：深度学习、机器学习等人工智能技术需要大量的计算资源进行模型训练和行为预测，算力网络可以提供高性能的计算资源和分布式计算能力，为AI研究和应用提供强大的计算支持。
➤ 科学研究：气象、生物、天文等领域的科学研究需要大量计算资源，如气象学研究需要处理大量的气象数据，进行复杂的气象模拟和预测，生物学研究需进行大量的基因测序和分析等，算力网络可以支持多领域的科学研究。
➤ 大数据处理：随着大数据技术的发展，企业和组织需要处理的数据量急剧上升，算力网络能够支持大规模数据处理。算力网络可以提供高性能的计算资源，用于处理各种大数据任务，帮助企业挖掘数据背后的价值。
➤ 渲染与仿真：影视制作、游戏设计等行业需要进行大量的渲染和仿真计算，以生成高质量的视觉效果，算力网络能够满足这些需求。
➤ 区块链：一些区块链需要进行大量的计算任务，如加密算法、哈希算法等。算力网络可以支持这些计算任务的高效完成。
四、未来发展趋势
随着技术的不断进步和应用的不断拓展，算力网络将提供更高的计算性能和计算效率，以满足复杂度和性能要求更高的计算任务，同时算力网络将结合人工智能技术，使计算资源的管理和调度更加智能化和自动化。中国移动自2019年陆续发布了多本白皮书，积极推动算力网络的标准指定，并贯彻落实国家战略部署和“算力泛在、算网共生、智能编排、一体服务”战略发展目标，通过“融网络、融服务、融终端”满足家庭用户的多场景需求。在未来，我们有理由相信，中国移动的应用场景会不断扩展，进一步满足用户的多领域需求。
