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面向异构算力网络调度的研究

1,213

张慷桑洁丽吴美希

(1.200120;

中国电信股份有限公司上海分公司,上海

2.天翼云科技有限公司上海分公司,上海200085;

3.100191)

中国信息通信研究院云计算与大数据研究所,北京

摘要:在“东数西算”工程背景下,算力基础设施迎来了飞速发展,产生了大量异构算力资源。云—边—端

的算力与网络协同,能够满足多种异构算力资源与众多应用场景的高效匹配。基于异构算力网络调度

展开研究,为异构算力网络融合调度技术提供研究思路,系统性地分析了技术发展现状、算力网络融合

调度关键技术与挑战,提出了众多应用场景。但实际应用中异构算力网络调度更为复杂,仍面临许多不

确定性挑战,需要不断完善。

关键词:异构算力;算力网络;高效调度;算力应用

中图分类号:TN929.11文献标志码:A

引用格式:张慷,桑洁丽,吴美希.面向异构算力网络调度的研究[J].信息通信技术与政策,2023,49

(5):42-47.

DOI:10.12267/j.issn.2096-5931.2023.05.007

0引言术的发展,海量数据逐渐扩散到网络边缘[3],加速了

算力从数据中心向网络边缘转移,甚至向终端设备

目前,数据处理对于算力的需求日益剧增,数据中

扩散。

心或终端设备已无法满足业务对算力的需求。通过协算力网络是一种根据业务场景需求,在云—边—端

调广泛的云—边—端的算力与网络来满足日益增长的之间按需调度算力、网络和存储资源的新型信息基础

数据处理需求,成为算力网络协同发展的方向。借助设施。企业客户或者个人用户通过算力网络,灵活地

算力网络来调度和纳管异构计算能力,构建云—边—端进行算力调度。同时超级计算中心、人工智能计算中

一体化的异构数据算力网络调度机制,更好地满足涵心、通用数据中心等都已融入算力网络,算力与网络正

盖大部分场景的需要,如边缘计算、人工智能以及高性走向融合。

能计算。实现算力网络调度的重点在于算力调度与运营

1算力网络调度内涵的结合,对用户的各种需求匹配合适的资源,根据不

同业务场景对多样性算力资源进行自动的需求匹配

在5G技术到来之前,大规模的算力应用集中出和调度。同时,算力网络调度的场景和范围比较广

现在单点设备上[1]。一些具体的应用场景对数据中泛,需要在多云之间、云和数据中心之间、云网之间

心的并发计算能力、网络吞吐量能力、存储能力提出进行协同,在跨行业、跨地区、跨层级等复杂场景中

了特定的要求[2]。随着5G、大数据、人工智能等新技进行调度。

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