隨著科技的不斷進(jìn)步，算力的運(yùn)用越來(lái)越受到人們的關(guān)注。特別是依托網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行算力的分配與運(yùn)用，這已成為一個(gè)關(guān)鍵且極具潛力的領(lǐng)域。在這個(gè)過(guò)程中，如何高效地整合各方算力資源，提高資源使用效率，成為了至關(guān)重要的價(jià)值所在。

算力并網(wǎng)提升利用率

社會(huì)上算力資源眾多，卻分散在各個(gè)運(yùn)營(yíng)主體手中。比如超算中心和智算中心等，各自為政只會(huì)導(dǎo)致資源浪費(fèi)。而中國(guó)移動(dòng)具備網(wǎng)絡(luò)、市場(chǎng)和客戶運(yùn)營(yíng)能力，能夠?qū)⒉煌愋偷乃懔Y源納入其體系。這就像將多個(gè)小型的算力資源庫(kù)整合在一起，可以發(fā)揮出更大的效能。通過(guò)整合分散的算力資源，可以有效提高社會(huì)整體資源的利用率，減少不必要的算力閑置。

不同程序和企業(yè)對(duì)算力的需求各不相同。若能實(shí)現(xiàn)并網(wǎng)服務(wù)，必須考慮算力的合理分配。以科研單位為例，進(jìn)行高強(qiáng)度計(jì)算模擬時(shí)，需要大量的智算資源。相對(duì)而言，一般企業(yè)可能只需普通的通算資源。

以網(wǎng)強(qiáng)算的兩大邊界

網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的算力至關(guān)重要，首先它能極大拓展算力性能的極限。借助網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的連接和運(yùn)算能力，算力不再受限于個(gè)體運(yùn)算的極限。以前，由于網(wǎng)絡(luò)限制，復(fù)雜工程計(jì)算速度緩慢。如今，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，運(yùn)算速度實(shí)現(xiàn)了顯著提升。

再者，我們要擴(kuò)大算力服務(wù)的覆蓋范圍。網(wǎng)絡(luò)使得算力服務(wù)能夠觸及那些原本難以觸及的區(qū)域。比如，那些偏遠(yuǎn)地區(qū)的小微企業(yè)，以前很難接觸到高端的算力服務(wù)，而現(xiàn)在通過(guò)網(wǎng)絡(luò)，它們可以輕松地獲得這些服務(wù)。這種對(duì)服務(wù)邊界的拓展，正推動(dòng)我們向算網(wǎng)一體化的最終目標(biāo)不斷前進(jìn)。

算力網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的分層

算力網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)分為三層，其中最底層是算網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施層，這里匯聚了眾多元素。從中國(guó)移動(dòng)的立場(chǎng)來(lái)看，其云、邊、智算中心的算力構(gòu)成了核心。不僅如此，公司還主動(dòng)引入第三方算力資源。例如，一些地區(qū)的專業(yè)智算中心和超算中心加入，豐富了資源庫(kù)。更進(jìn)一步，公司開始嘗試將量子算力云服務(wù)融入現(xiàn)有體系。

在網(wǎng)絡(luò)的領(lǐng)域，云專網(wǎng)負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)所有計(jì)算設(shè)備之間的連接。我國(guó)的中國(guó)移動(dòng)，憑借其4G、5G等強(qiáng)大網(wǎng)絡(luò)能力，以及與云專網(wǎng)的便捷對(duì)接，為用戶提供了便利的算力接入方式。這就像架設(shè)了一座橋梁，讓用戶能夠輕松地通往算力服務(wù)的道路，進(jìn)而獲取所需的算力資源。

滿足AIGC需求的全棧服務(wù)挑戰(zhàn)

AIGC場(chǎng)景需求的復(fù)雜性給算力網(wǎng)絡(luò)帶來(lái)了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。在資源建設(shè)層面，需要投入大量資源，比如增加儲(chǔ)存設(shè)備和提升智算中心容量。技術(shù)研發(fā)方面，必須融合多種技術(shù)，研發(fā)新的解決方案。一個(gè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)若想開發(fā)出適用于AIGC的算力程序，就必須精通人工智能和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等多領(lǐng)域知識(shí)。

在市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域，云計(jì)算的運(yùn)營(yíng)模式亟需進(jìn)行深度轉(zhuǎn)型。進(jìn)入AI時(shí)代，AI平臺(tái)與模型的運(yùn)營(yíng)變得尤為關(guān)鍵。這些挑戰(zhàn)中孕育著機(jī)遇，若能妥善應(yīng)對(duì)，便能在市場(chǎng)中取得有利地位，并在AIGC的潮流中占有一席之地。

網(wǎng)絡(luò)方面的技術(shù)打造

網(wǎng)絡(luò)環(huán)節(jié)正努力打造高端技術(shù)方案。其中，端網(wǎng)一體的RDMA方案，能夠顯著提高運(yùn)算效率。在具體應(yīng)用中，它能加快大規(guī)模數(shù)據(jù)傳輸?shù)乃俣取４送猓袊?guó)移動(dòng)在探索GSE全調(diào)度的以太網(wǎng)方面也取得了重要技術(shù)突破。這些探索為網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展開辟了新的方向，并作出了積極貢獻(xiàn)。

文件存儲(chǔ)的高性能研究同樣至關(guān)重要。它直接影響到數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與快速檢索。自主開發(fā)的高性能文件存儲(chǔ)技術(shù)，有助于攻克算網(wǎng)存領(lǐng)域的核心難題，從而為算力網(wǎng)絡(luò)的整體穩(wěn)定與高效運(yùn)行提供堅(jiān)實(shí)的支撐。

算間互聯(lián)及相關(guān)服務(wù)成果

智算服務(wù)平臺(tái)的模型倉(cāng)庫(kù)提供了多種多樣的模型資源，包括開源的大模型、中國(guó)移動(dòng)自主研發(fā)的九天模型，以及商用的大模型等。這些模型共同構(gòu)成了移動(dòng)云模型服務(wù)的生態(tài)系統(tǒng)。用戶能夠通過(guò)算間互聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)，便捷地連接到智算中心，獲取所需的模型。

算力并網(wǎng)技術(shù)體系現(xiàn)已相當(dāng)成熟，運(yùn)營(yíng)層對(duì)接順暢，不同運(yùn)營(yíng)主體得以高效交流與合作；編排管理層對(duì)接確保了算力資源有序。此外，通過(guò)云原生等對(duì)接方式，中國(guó)移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)在視頻監(jiān)控服務(wù)領(lǐng)域表現(xiàn)卓越。眾多“通信塔”已成功轉(zhuǎn)變?yōu)椤皵?shù)字塔”，為廣大用戶提供海量信息服務(wù)。

算力網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展前景，需要眾多人的齊心協(xié)力。對(duì)于未來(lái)的算力網(wǎng)絡(luò)發(fā)展，大家普遍好奇：是技術(shù)研發(fā)的難題更為嚴(yán)峻，還是市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)的挑戰(zhàn)更加艱巨？期待大家的點(diǎn)贊、轉(zhuǎn)發(fā)和寶貴意見。