算力互联网

一、算力互联网的核心技术架构是怎样的？

1. 三层核心架构

算力互联网整体组网架构分为算网设施层、互联资源层和应用服务层三个逻辑层级。

• 算网设施层：基于现有运营商网络升级，实现高性能、弹性跨域的算力中心组网，包括全光网络、长距 RDMA、弹性网络等技术，为算力传输提供大带宽、低时延、高可靠的网络底座
• 互联资源层：基于算力标识，标准化汇聚跨主体、跨地域、跨架构算力资源，实现异属、异构、异地算力资源的互联、可达、可用、可管、可调度
• 应用服务层：提供多样化算力服务业务，包括算力资源服务、模型服务、通信服务、平台服务等，实现"算力即服务"的按需供给

2. 节点体系架构

采用"1+M+N"节点架构体系：

• 1 个国家算力互联网服务节点：负责全国公共算力资源标识分配、运行监测以及市场信息发布等公共服务
• M 个区域节点：覆盖京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝等重点区域
• N 个行业节点：面向教育、文创、能源、金融等垂直行业提供专业算力服务

3. 关键平台支撑

三大运营商已启动算力互联网试验网建设：

• 中国电信"息壤"平台：构建算力、平台、数据、模型、应用"五位一体"的智能云体系，接入多方跨域异构资源，形成全国算力一张网
• 中国移动"四算合一"算网大脑平台：验证广域高吞吐、算力路由等技术，实现资源全域感知、一体编排与智能调度
• 中国联通"星罗"算力调度平台：通过统一标识体系与跨域调度能力，强化资源全域协同

二、算力互联网如何解决算力供需不匹配问题？

1. 算力调度的核心价值

算力调度是全国一体化算力网的"神经中枢"和"操作系统"，能够突破物理局限、跨越行政边界，在全社会范围内实现算力要素的自由流动与全局最优匹配。

• 解决时空分布不均：东部地区算力需求旺盛但电力成本高，西部地区数据中心充足但本地需求少，通过调度实现东西部算力协同
• 实现削峰填谷：不同行业、不同时间的算力潮汐现象明显，调度可将高峰需求引导至闲置资源，提升整体利用率
• 降低中小企业门槛：中小企业无需自建昂贵的算力集群，可像使用水电一样按需取用、按量付费

2. 跨域调度机制

跨区域算力调度需要考虑多个维度：

• 地理空间距离：网络传输时延随距离增加而增加，调度需权衡地理位置
• 电力资源成本：西部地区风光水电丰富，算力成本更低
• 网络传输带宽：大模型训练等场景对带宽要求极高
• 碳排放指标：算电协同促进绿色能源消纳

3. 市场化运营机制

通过"政府搭台、标准引领、市场运作"的综合模式：

• 建立统一的算力标识和度量体系，让不同厂商、不同架构的算力可在统一框架下被识别、管理和调用
• 构建算力期货等新型交易机制，促进算力供需双方快速匹配
• 推动"联百业、通万企"活动，推行普惠性算力服务

三、算力互联网的关键技术有哪些？

1. 算力标识技术

算力标识是用于唯一标识、描述和定位算力资源的基础性技术，是实现算力互联互通的前提。

• 资源描述：为不同厂商、不同架构的算力资源建立统一标识体系
• 精准寻址：支持跨域、跨架构算力资源的精准定位
• 动态解析：实时反映算力资源的可用状态和性能水平

2. 算网融合技术

将算力与网络深度融合，实现算力资源的智能调度与协同：

• 算力路由：将计算资源状态纳入路由决策体系，动态选择最优路径进行任务分发
• 算网大脑：实现资源全域感知、一体编排与智能调度
• 算力原生跨架构迁移：支持不同芯片架构间的模型迁移和任务调度

3. 高性能传输协议

支撑大规模分布式计算的网络传输技术：

• 长距 RDMA：实现跨广域网络的高效数据传输，支持零复制传输、无损网络传输
• SRv6+FlexE：构建跨域高速算力互联通道，实现微秒级时延保障与带宽按需切片
• 无损 DC-OTN：拉远算效达 98% 以上，支撑 5-20ms 的全国一体化算力网技术愿景

4. 智能编排调度技术

实现异构算力资源的统一纳管与智能调度：

• 多任务统一编排：支持训练、推理等多种任务类型
• 多类资源调度控制：协调计算、存储、网络等多类资源
• 多样化调度策略：支持就近调度、成本优先、性能优先等多种策略

四、算力互联网如何实现异构算力统一调度？

1. 算力并网与池化

将分散在不同公司、不同种类、不同地方的公共算力资源按照统一标准"串联"起来。

• 算力并网：通过网络连接实现异属、异构、异地算力资源高效汇聚，打破算力孤岛
• 智能算力池化：将不同架构的算力资源抽象为统一的共享资源池，实现高效整合和统一调用
• 统一算力标识：建立全国公共算力标识体系，让异构算力资源可在统一框架下被识别和管理

2. 跨架构迁移技术

解决不同芯片架构间的模型迁移难题：

• 算力原生跨架构迁移：支持模型在不同芯片架构间灵活迁移，迁移损失低于 10%
• 异构超融合系统：以跨架构编译器、统一运行时、虚拟化层为核心的软件栈，实现多架构算力协同
• 智能体适配：如 FlagOS 平台实现 Day0 适配，可在同日完成 9 种芯片的模型运行

3. 统一调度平台

通过多级算力互联互通平台实现全局统筹：

• 国家算力互联网服务平台：具备全国公共算力资源标识分配、运行监测、市场信息发布等公共服务能力
• 区域、行业算力互联互通平台：接入通、智、超以及云、边、端等各类公共算力资源，提供标识注册、度量统计、可信验证等服务
• 算力任务万卡调度：支持跨主体、跨架构、跨地域的算力供需调度

五、算力互联网的网络传输技术有哪些要求？

1. 超大带宽

支撑大规模算力集群的互联需求：

• 单波超 1Tbps 传输：通过集群交换技术创新，在算力中心间构建无阻塞的超宽互联通道
• 骨干网 T 级带宽：满足大规模算力调度的网络需求
• 400G/800G/1.6T 技术演进：400G 技术体系基本完善，800G/1.6T 技术标准正在加紧研制

2. 超低时延

满足实时推理、自动驾驶等场景的严苛要求：

• 1ms 城市算网：城域内主要算力中心之间互连时延小于 1ms
• 5ms 区域算力网：区域内算力资源接入时延小于 5ms
• 20ms 跨枢纽节点：国家枢纽节点间时延圈已基本实现
• 微秒级时延保障：通过 SRv6+FlexE 等技术实现端到端确定性时延

3. 高可靠与智能管控

保障算力传输的稳定性与安全性：

• 全光网络（OXC）：实现零丢包、低功耗的高效传输
• fgOTN 细颗粒度光传送：支持带宽按需切片和弹性供给
• AI-OTN 解决方案：实现"OTN for AI"与"AI for OTN"的双向赋能

4. 绿色低碳

响应"双碳"战略，促进算力与能源协同：

• 算电协同：将高能耗计算任务引导至西部风光水电丰富区域
• 液冷散热：高功率 AI 机架采用液冷架构，PUE 值可低至 1.1 以下
• 空芯光纤：损耗逼近 0.1dB/km 量级，支持超低时延传输

六、算力互联网如何保障数据安全与隐私？

1. 密码技术为核心的防护体系

构建覆盖"云-边-端-网"三层的算力网络数据安全防护体系：

• 可信接入：基于国产自主芯片建立"信任根"，实现端到端加密、防篡改与远程可验证
• 链路加密：采用国密算法对传输数据进行加密保护
• 密钥协同调度：实现跨域、跨架构场景下的密钥安全分发和管理

2. 隐私计算技术

在保护数据隐私的同时释放数据计算价值：

• 联邦学习：在本地数据基础上协同训练模型，数据不出域
• 安全多方计算：允许各方在不泄露自身数据的前提下进行协同计算
• 可信执行环境（TEE）：提供隔离的安全计算环境
• 同态加密：允许在加密状态下直接对数据进行计算，实现"加密数据可用"

3. 立体密算体系

以"主动免疫、全栈可信"为特征的下一代安全体系：

• 五层架构：算力与密码能力层、可信基础设施层、可信技术中台层、可信数据空间层、可信 AI 计算层
• 信任共算：实现不同主体间的数据安全协作
• 数据全生命周期保护：覆盖数据采集、传输、处理、存储、销毁全流程

4. 算力网络数据安全框架

采用"三横一纵"体系框架：

• 三横：基础设施层、编排管理层和运营服务层的数据安全保护
• 一纵：组织机构、人员管理、安全制度、安全培训、应急响应等安全管理

七、算力互联网与智算中心如何协同？

1. 超智融合架构

推动超级计算、智能计算、通用计算的深度融合：

• 超算互联网：已联结 14 个省市、30 余家国家级超算与智算中心，提供近 70 类标准化算力服务
• 智算集群：支撑大模型训练、AI 推理等智能计算需求
• 通算协同：通用算力与智能算力协同，满足不同场景的计算需求

2. 算力资源池化

将分散的智算中心资源整合为统一的算力池：

• 统一纳管：通过算力互联网平台接入各类智算中心
• 弹性调度：根据业务需求动态调配智算资源
• 削峰填谷：通过跨域调度实现资源高效利用

3. 典型协同场景

• 大模型训练：超算提供大规模科学计算能力，智算提供 AI 训练加速能力
• 推理服务：智算中心部署推理服务，边缘节点提供就近推理
• 科学智能：超算互联网支撑量子材料、生物制药等科研场景，融合超算和智算能力

八、算力互联网如何支持大模型训练和推理？

1. 训练场景支撑

满足大模型训练对大规模算力集群的需求：

• 万卡集群：通过算力互联网连接万张 GPU 卡，显著缩短训练时间
• 跨中心协同训练：支持万亿参数大模型的分布式训练，实现算力资源的跨域协同
• 存算分离架构：支持大规模模型训练的数据高效存储和访问

2. 推理场景支撑

满足大模型推理对低时延、高并发的需求：

• 弹性推理调度：根据业务负载动态调整推理资源
• 就近推理：通过边缘节点提供低时延推理服务
• 推理分级：不同优先级的推理请求采用不同的资源调度策略

3. Token 级服务

将算力服务细化到 Token 级别：

• Token 规模化生产：构建高并发、高吞吐、高算效的 Token 生产能力
• 按 Token 计费：实现更精细的算力使用计量和成本核算
• 推理效率优化：通过 PD 分离、KVCache 调度等技术，将每百万 Tokens 成本控制在合理范围

九、算力互联网与 6G 网络有什么关系？

1. 通感算智融合

6G 网络的核心愿景是实现通信、感知、计算、智能的深度融合：

• 通感智算一体化：将感知、通信、计算、存储、控制、安全、智能等多要素资源融合进多层次算力网络
• 算网融合：6G 实现"Network for AI"与"AI for Network"的双向赋能
• 端网云协同：6G 将终端侧与边缘侧推理融合，支持 AI 能力的分布式部署

2. 算力网络承载

6G 网络作为算力互联网的重要传输载体：

• 低时延传输：6G 在时延、定位精度与能效指标相较 5G 仍有十到百倍改进
• 高频大带宽：U6G 载波带宽最大可达 400MHz，支持超高速数据传输
• 空天地海一体化：6G 向太空、深海延伸，构建全域覆盖的算力接入网络

3. AI 原生网络

6G 网络本身具备 AI 能力：

• 智能网络管理：利用 AI 技术实现网络的智能运维和资源调度
• 原生智慧平台：6G 从"高速连接管道"向"原生智慧平台"范式跃迁
• 杀手级应用：通感智算融合将催生 XR、车联网、工业互联网等新应用场景

十、算力互联网如何降低企业用算成本？

1. 算力普惠化

推动算力从"奢侈品"变为"日用品"：

• 按需付费：从传统"机柜整租"的长租模式转向按"卡时"灵活购买
• 弹性扩容：业务峰值时快速扩容，低谷时释放资源，避免固定成本浪费
• 共享算力：通过算力互联网平台共享闲置算力资源

2. TCO 优化效果

综合降低企业算力使用总成本：

• 托管模式：同等算力规模下，托管模式 TCO 较自建模式低 38%-52%
• 运维成本：运维成本降低幅度可达 70% 以上
• 硬件折旧：规避硬件迭代带来的折旧损失，随时更换最新配置

3. 典型降本案例

• 西安和其光电：采用超算互联网后，综合 TCO 降低 50%，运维效率提升 40%
• 推理场景：切换低功耗专用 GPU 后，月度电力相关算力成本下降 46%
• 错峰用算：将非紧急任务调度到夜间或闲时，成本直降 30%-50%

4. 算力调度优化

通过智能调度提升资源利用率：

• 资源利用率提升：算力资源平均利用率从 30% 提升至 60% 以上
• 成本优化效果：用户算力使用成本平均降低 25%-30%
• 万卡集群通信优化：all2all 通信占比从 40% 降至 3.5%，大幅提升算力利用率

十、算力互联网如何赋能智慧城市？

1. 1ms 城市算网

以城市或都市圈为单元构建的新型信息基础设施：

• 低时延响应：城域内算力中心互连时延小于 1ms，支撑实时智能应用
• 广调度覆盖：打通算力资源高效流通的"最后一公里"
• 普惠化服务：让算力像水电一样随取随用

2. 智慧城市应用场景

• 城市治理智能化：AI 机器人巡逻、实时视频分析、智能预警
• 政务服务升级：12345 热线诉求处理从"1-2 日"提速至"秒级直达"
• 产业赋能：支撑 23.6 万路物联网设备的实时数据分析
• 能源保供：融合 1ms 城市算网与 5G 电力专网，实现 100% 绿电供应

3. 典型落地案例

• 深圳龙岗 AI CITY：部署昇腾 384 超节点，打造"全域全时全场景"智慧城市新范式
• 杭州智慧能源：构建新一代 AI+智慧能源保供系统，电网供电能力提升 18.5%
• 江西铜业智慧矿山：1ms 网络实现井下破碎锤毫秒级集群控制，年减少井下作业 2000 人次
• 比亚迪智能工厂："工业光网+边缘算力"模式，数百台机器人 AGV 毫秒级协同

十一、如何评估算力互联网的性能指标？

1. 算力度量体系

采用四层三级度量体系：

• 硬件基础指标：算力（FP64/FP32/FP16）、显存带宽、能耗比
• 核心性能指标：算力性能（images/sec、tokens/sec）、通信性能、算子性能
• 网络资源指标：带宽、时延、抖动、丢包率、吞吐率
• 服务质量指标：可用性、稳定性、响应时延

2. 核心评估指标

• 算力度量精度：GPU/NPU 等异构算力度量误差 ≤ 3%
• 时长预估误差：训练时长预估误差 ≤ 10%，推理时长预估误差 ≤ 5%
• 调度响应时间：算力匹配与调度响应时间 ≤ 3 秒
• 资源利用率：算力资源平均利用率从 30% 提升至 60% 以上
• 成本优化效果：用户算力使用成本平均降低 25%-30%

3. 算力算效衡量标准

采用统一的算力算效衡量技术：

• BOPS 指标：每秒完成基本操作数，用于归一化计量异构算力
• FLOPS/TOPS：浮点运算/张量运算能力
• 能效比：单位功耗的算力指标
• 算效指标：计算资源的算效衡量指标、单位功耗的算力指标

4. 城域毫秒用算指标体系

工信部明确的三级量化指标：

• 算力中心毫秒互连：城域内主要算力中心之间互连时延 < 1ms
• 算力资源毫秒接入：产业园区、医疗机构等重点场所接入算力资源时延 < 1ms
• 算力应用毫秒可达：终端侧行业应用调用算力时端到端网络时延 < 10ms