作者简介
孙聪
王少鹏
邱奔
论文引用格式:
孙聪, 王少鹏, 邱奔. 算网融合产业发展分析[J]. 信息通信技术与政策, 2023,49(5):48-53.
算网融合产业发展分析
孙聪 王少鹏 邱奔
(中国信息通信研究院云计算与大数据研究所,北京 100191)
摘要:随着业务应用的数字化转型加速,各类数字化场景对算力基础设施专用、弹性、泛在、协同的服务能力要求也在不断提升。算网融合是数网协同、云网融合之后算网供给模式的又一次升级。重点对算网融合业务需求、产业现状、发展趋势进行了分析,并进一步提出了“东数西算”背景下的算网融合发展建议。
关键词:算网融合;业务需求;算网技术;发展趋势
0 引言
近年来,我国数字经济高速发展,各行业数字化转型不断加快,云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术正在广泛应用于社会生产生活的各个方面,社会总体算力需求随之快速增长。算力已经成为推动社会生产效率提升的重要方式,算力的发展对于推动数字化转型、加速数字经济发展具有重要意义。与此同时,随着数字化转型的深入推进,算力需求场景也日益复杂,异构算力互联、云—边—端高效协同等应用需求持续深入,高速敏捷、泛在协同、智能随需成为未来算力服务的基本要求。
算网融合是多元异构、海量泛在的算力设施,通过网络连接形成一体化算网技术与服务体系。算网融合具备算力资源高效集约、算网设施绿色低碳、算力泛在灵活供给、算网服务智能随需[1]等特征,其发展对于提升算力服务水平具有重要意义。笔者从算网融合业务需求出发,明确了算网融合在提升算力服务能力、满足未来业务需求方面的基本要求。在此基础上,对算网融合产业现状、发展趋势进行了分析,并提出了算网融合发展建议。
1 算网融合业务需求
1.1 异构算力协同需求增长
随着数字化转型的深入推进,各类数字化场景对算力的多样化要求逐步增加,单一算力难以满足业务需求,亟需异构算力的融合支撑。从算力服务类型来看,不同数字技术应用场景对算力需求有很大不同,如石油勘探、航空航天、核武器等技术领域需要超算算力支持,无人驾驶、人脸识别、工业机器人等场景需要智算算力支撑,互联网、通信、金融等场景更多以通用算力为主。除此之外,上述应用场景往往并非单一云端集中式算力即可支持,还需要边缘算力的广泛参与[2]。从计算设备来看,不同类型算力需求的增长促进了计算芯片的多样化发展,从以通用中央处理器(Central Processing Unit,CPU)计算为主,逐步向显示芯片(Graphics Processing Unit,GPU)、现场可编程逻辑门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)等异构算力芯片协同发展的态势演进,如图1所示。
本文刊于《信息通信技术与政策》2023年 第5期
主办:中国信息通信研究院
《信息通信技术与政策》是工业和信息化部主管、中国信息通信研究院主办的专业学术期刊。本刊定位于“信息通信技术前沿的风向标,信息社会政策探究的思想库”,聚焦信息通信领域技术趋势、公共政策、国家/产业/企业战略,发布前沿研究成果、焦点问题分析、热点政策解读等,推动5G、工业互联网、数字经济、人工智能、区块链、大数据、云计算等技术产业的创新与发展,引导国家技术战略选择与产业政策制定,搭建产、学、研、用的高端学术交流平台。
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