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新型算力网络架构与部署方案研究

摘要：网络架构算力水平是实施方案合理性和服务效能发挥的重要影响因素，在人工

智能（AI）技术、区块链技术等不断成熟，应用水平不断提升背景下，基于新型技术构建

新型网络架构，实现算力资源的优化利用，是新时期运营商应当关注的重点问题。本文在

简要概述新型算力网络架构认识基础上，提出基于端边云超融合支撑的定制算力网络架

构，说明具体的部署流程及性能分析要求，以此为相关技术应用提供参考。

关键词：算力；网络架构；部署方案

人工智能技术、超级计算机技术、云技术、区块链技术等，在生产生活中的应用不断

拓展，极大改变当前人类社会生产生活方式。以新型技术为支撑，构建更为完善的网络架

构，能够实现组网服务和算力资源的弹性调度，能够充分发挥网络架构的应用价值，能够

为用户群体提供适应性的计算服务，满足不同用户的多样化需求。

1、新型算力网络架构的认识

1.1算力的定义

在计算机及网络服务体系中，算力属于泛在概念，在不同应用场景下，具体含义有所

不同。通常情形下，是指在设备内部状态改变情形下，每秒可以处理的信息数据量。在
[1]

计算机及网络技术快速发展背景下，算力主要包括如下几个分类：逻辑运算能力、并行计

算能力、神经网络计算能力。在实际应用中，应当以算力资源的合理利用，有效的算力支

撑为基础，满足用户群体优质服务需求。

1.2算力评估指标

在智能化、多元化信息需求背景下，高效、低时延、精准的算力服务，是满足用户使

用需求，优化算力服务应用部署方案的基本要求，因此在网络架构建设和优化时，必须要
从技术、应用和管理等层面出发，采用定量分析方式对算力需求和算力水平进行评估，为

具体建设和管理提供参考。通常情形下，具体指标应当包括数据精度、延迟、宽带等方
[2]

面，综合考虑网络整体的任务算力、任务处理需求、计算空间大小、功耗、连接手段等，

根据不同场景，主要应用服务，对算力评价指标细化，最终实现对网络架构适应性、弹性

和价值激励等性能的全面评估。

2、端边云超融合下的定制算力网络架构

2.1基础设施层

基于终端设备、网络边缘、云端及超级计算机等为支撑，以区块链赋能所构建的新型

算力网络，基础设施建设方面与传统网络架构存在较大差异，基础设施应当包括如下组成

部分：一是端设备，如终端传感器、视频采集、交通灯等，能够实时精准采集网络运行数

据，并实现数据的有效传输。二是边缘设备，主要包括AI小站、移动边缘计算基站、智能

家居网关等，负责特定业务需求的推理和训练。三是云&超中心，是最为核心的基础设

施，主要是在满足多数应用场景需求，有效执行大规模数据分析及深度神经网络训练推理

前提下，实现与云计算的有机融合，优化算力网络架构，实现算力性能提升和算力资源的

高效利用。

2.2算力资源池层

算力资源池主要由端节点、边缘计算节点及超算平台组成，在软件定义网络和网络编

排引擎支撑下，满足云管平台统一调度运行需求。在算力资源池运行中，管理器负责从基

础设施层感知物理计算和网络，还需要将各种分散资源进行池化和分组，以满足资源调度

优化需求，确保计算高效、有序运行。同时由于算力贡献者来源较为复杂，为确保架构稳
定运行，算力资源池还应当具备分散算力资源使用情况的追踪，确保网络池运行私密性和

可靠性。

2.3调度优化层

调度优化是新型算力网络架构的核心组成部分，由于用户群体应用类别、应用场景等

方面差异，在实际运行中，需要依据计算需求、网络需求及支付水平等进行分类。通常情

形下，计算类需求主要包括密集型、适中型和轻量型；网络类需求主要包括快速型、适中

型和低速型；支付费用需求分为较高型、适中型和较低型。采用合理的算法对整体目标进

行优化，能够实现需求与底层算力资源的精准匹配，以此更好的提升算力资源优化利用。

2.4AI执行层

AI执行层是以不同的神经网络特征，应用于不同的数据处理方面，完善执行平台运行

方式。例如在文本识别中，可以采用反向传播网络；在语音识别中，可以选用循环神经网

络；在图像识别中，可以选用卷积神经网络。在合理优化神经网络算法基础上，结合不同

形式的学习平台框架，构建完善的执行平台，实现任务的有效执行。

2.5区块链层

在新型算力网络架构中纳入区块链层，主要目的是以防篡改和可追踪方式，构建算力

用户和算力贡献者之间的信任，激励更多的算力提供者加入网络架构。在当前技术体系

下，区块链技术应用具有如下特征：一是分布式账本技术，在多方共同参与制定统一规则

基础上，实现共同决策与维护，提升交易的可操作性和信任度。二是基于共识协议提升
[3]

工作量的优化分配，确保各个参与方在参与顺序上达到一致。三是基于智能合