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  • 视联动力:2024年V2V算力网建设白皮书V1.0(28页).pdf

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261520174视联战略研究院伴随着数字中国建设步伐,经济社会数字化转型和国家治理现代化对计算的要求全面升级,生产端、流通端、消费端对高效算力资源的共性需求呈现指数级增长,涵盖先进计算软硬件系统产品供给体4、系、算法算力平台基础设施、“计算+”赋能行业的算力经济展现出旺盛活力。如同农业经济的核心竞争力是建立在从劳动力人口到大规模水利设施再到机械化持续提升生产效率的基础上一样,算力的规模和效率也已经成为发展数字经济的核心竞争力。在此背景下,支撑算力高效流动的算力网成为数字经济时代的重要基础设施。5视联战略研究院WWW.VISIONVERA.COM浪潮信息、国际数据公司(IDC)和清华大学联合推出的2021-2022 全球计算力指数评估报告指出,随着全球数字经济持续稳定增长,数字经济占比预计到 2025 年有望达到 41.5%。同时,国家计算力指数与 GDP 的走势呈现出了显著的正相关。15 个重点国5、家的计算力指数平均每提高 1 点,国家的数字经济和 GDP 将分别增长 3.5和 1.8,预计该趋势在 2021 年至 2025 年间将继续保持。并且,一个国家的计算力指数越高,该指数提升对经济的拉动作用变得更加显著。在数字经济时代,算力已经成为拉动国家经济增长的核心引擎。其中,算力网是算力经济的重要基础设施,安全、稳定、高效的算力网对于国家算力经济的发展至关重要。(一)算力网定义算力是集信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体的新型生产力,主要通过算力中心、算力网等算力基础设施向社会提供服务。算力网是数字化时代的资源网,是以计算为核心,通过网络实现连接,通过感知实现匹配与调度的服务。算力网的6、核心理念是推动算力成为水电一样,可“一点接入,即取即用”的社会级服务,实现算力协作化、集约化、普惠化。在全球算力需求暴涨的同时,因为芯片复杂度和芯片材料技术的限制,摩尔定律演进速度却在减慢,硬件技术进步的红利见底,单芯片的算力提升空间越来越窄,成本越来越高。单芯片摩尔定律的失效,以及全球可持续发展目标下对于碳减排的要求,一方面迫使未来的数据中心必须在更优的计算架构,以及更低的能耗下产生更大的算力;一方面需要盘活现有的算力资源,解决算力不足,算力网应运而生。算力网能够提升算力整体利用率,从而解决算力需求急剧膨胀下全网算力供给不足的核心问题。(二)政策背景2021 年 5 月 24 日,多部委联合7、发布的全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案提出“建设全国一体化算力网络国家枢纽节点,发展数据中心集群,引导数据中心集约化、规模化、绿色化发展。国家枢纽节点之间进一步打通网络传输通道,加快实施 东数西算 工程,提升跨区域算力调度水平。”2021 年 12 月 12 日,国务院印发“十四五”数字经济发展规划,提到“加快构建算力、算法、数据、应用资源协同的全国一体化大数据中心体系。加快实施东数西算工程,推进云网协同发展,提升数据中心跨网络、跨地域数据交互能力,加强面向特定场景的边缘计算能力,强化算力统筹和智能调度。”2022 年 2 月 18 日,多部委联合印发通知,同意在京津冀、长三角8、、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏 8 地启动建设国家算力枢纽节点,规划了 10 个国家级数据中心集群,全国一体化大数据中心体系完成总体布局设计,“东数西算”工程正式全面启动。2023 年 1 月 11 日,在立体化推进“东数西算”工程研讨会上,与会专家表示,算力网是新型信息基础设施,是数字经济时代的生产力布局,“东数西算”作为推进算力基础设施化的第一步,应坚持整体性能和综合成本最优的算力产业发展道路,布局建设城市算力网、行业算力网,促进算力使用的低成本、低门槛,真正实现算力像水电资源一样“随用随取”。2023 年 10 月 8 日,工信部等六部门印发算力基础设施高质量发展行动计划9、,针对算力、运载力、存储力以及应用赋能四个方面提出明确的目标,要求到 2025 年,计算力方面,算力规模超过300EFLOPS,智能算力占比达到 35%;运载力方面,国家枢纽节点数据中心集群间基本实现不高于理论时延 1.5 倍的直连网络传输;应用赋能方面,每个重点领域打造 30 个以上应用标杆。一、算力网建设背景6视联战略研究院2023 年 12 月 25 日,国家发展改革委、国家数据局、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局联合印发了深入实施“东数西算”工程 加快构建全国一体化算力网的实施意见(以下简称实施意见),标志着全国算力网建设进入快车道,各省、市正在加速布局算力产业。实施意见提出“到10、 2025 年底,综合算力基础设施体系初步成型。1ms 时延城市算力网、5ms 时延区域算力网、20ms 时延跨国家枢纽节点算力网在示范区域内初步实现。算力电力双向协同机制初步形成,国家枢纽节点新建数据中心绿电占比超过 80%。用户使用各类算力的易用性明显提高、成本明显降低,国家枢纽节点间网络传输费用大幅降低。算力网关键核心技术基本实现安全可靠,以网络化、普惠化、绿色化为特征的算力网高质量发展格局逐步形成”。“东数西算”作为继“西气东输”“西电东送”“南水北调”后又一项国家重要战略工程,是国家层面算力产业的一次大范围、超大项目的落地,是建设数字经济新基座、畅通经济循环新通道、培育经济增长新动能11、的一次重大战略部署,其内涵是发挥西部清洁能源充沛的优势,通过构建数据中心、云计算、大数据一体化的新型算力网体系,将东部算力需求有序引导到西部,优化数据中心建设布局,促进东西部协同联动,不仅有利于促进区域和产业的平衡充分发展,也有利于提升产业链整体抗风险能力,还能通过算力基础设施建设撬动上层应用创新,带动全国数字经济协同发展。依托国家算力网枢纽节点高质量的算力供给,联动可再生能源丰富地区及算力需求旺盛地区,将形成横跨东西、联通南北、全国一体化的算力“一张网”,成为促进国家范围内高比例、大规模的通用计算、智能计算、超级计算等多元算力一体化并网调度的新型数字基础设施和数字中国建设的重要基座,能够为全12、社会生产生活提供普惠易用、绿色安全、规模弹性的算力资源和融合创新环境。(三)建设必要性近年来,我国算力产业规模快速增长,年平均增速超过 30%,截至 2023 年 6 月底,全国在用数据中心机架超过 760 万标准机架,算力总规模达到 197EFLOPS,排名全球第二。但在我国算力规模保持强劲增长的同时,也面临着复杂严峻的发展环境,迫切需要集中力量加强算力基础设施建设,突破关键制约。1.算力需求与能源资源错配问题亟须解决我国东西部数据中心布局存在较大不平衡,与能源资源和生产力等布局之间失配、错配矛盾较为突出。土地和能源等资源日趋紧张的东部地区集中了全国绝大部分数据中心,难以继续大规模发展数据中13、心,而能源和土地等资源相对富集的西部地区、经济欠发达地区的数据中心在全国占比相对较低,具备发展数据中心、承接东部算力需求的潜力。这种不平衡的数据中心布局,不仅难以满足实现碳达峰碳中和目标的要求,不利于区域协调发展,也造成能源、资源等极大浪费。因此,实施“东数西算”工程,推动算力资源有序向西转移,构建全国一体化算力网络国家枢纽节点,可以充分发挥区域比较优势和我国体制机制优势,优化资源配置,增强国家整体算力效能,促进绿色发展,扩大有效投资,推动区域协调发展,释放算力资源“乘数效应”和数据要素“倍增效应”。2.提升“算力效率”至关重要算力是重要的战略资源,但算力绝非无限的,不仅一方面受制于硅、稀有金14、属、电力、水等自然资源储量的限制,还受摩尔定律等自然规律的限制,在当前技术条件下,各类科技材料和手段已不断迫近各自指标的物理极限(如粒子大小等),同时更受美西方技术封锁、产业链畅通与否等因素的影响。因此,衡量算力效能意义重大,不仅可以科学评估建设成效,而且对于有的放矢提升整体算力网效率意义重大且势在必行。而这一切的前提,是科学测算出算力效率大小。那么,算力效率怎么计算?总体看,算力效率与单芯片效率、算内网效率、广域网效率和能源成本四大因素密切相关。四者的关系类似宏观经济学上的“乘数效应”,各个指标的变动都能形成跃迁式的组织带动作用,效能和影响呈现放大效应和连锁反应。因此,初步看,四者之间可构成15、以下关系,即可以衡量算力效率。7视联战略研究院WWW.VISIONVERA.COM算力效率指数能源成本芯片效率 x 算内网效率 x 广域网效率=(1)芯片效率:指服务器中的单芯片或组合芯片组的能力大小,即每秒浮点运算次数(FLOPS),又称每秒峰值速度,每秒浮点运算次数越高代表计算速度越快,意味着芯片的算力越强劲。(2)算内网效率:算力中心内部效率,衡量服务器内的芯片间、服务器之间、数据中心域内机架间、机房间的算力调用、数据传输效率和数据传输损耗大小。该效率与单卡内芯片效率、多卡并行效率、机架通信效率正相关。当前有研究表明,现有技术条件下的算内网效率损失高达 40%。(3)广域网效率:算力中心16、之间、跨省市、跨域的算力调用、数据传输效率以及相关损耗大小,有关指标包括宽带利用效率、时延、丢包、抖动等。当前有研究表明,广域网延时每增加 10ms,整体算力效率将降低 50%,丢包每增加 0.5%,算力效率将降低 50%。(4)能源成本:指为支持服务器、数据中心、传输网等各个算力网组成部分有效运转所需耗用的能源,包括电力、液冷用水等资能源,其中电力成本占绝大部分。据国家统计局,2021 年我国居民平均电价为 0.596 元/度,工业平均电价为 0.61 元/度,而日本 1.74 元/度,美国 0.859 元/度,英国为 1.76 元/度。相较之下,我国电力成本优势明显,为提升算力效率、推动算17、力网发展奠定了基础。算力效率指数说明了什么?一是芯片不是影响算力效率的唯一因素。单个芯片的算力不能决定一切,在“缺芯少核”的情况下,通过优化其他因子,依然可以有效提升算力网整体效率。二是传输效率意义重大。算内网、广域网会影响 40%80%的算力网整体效率,在算力网全国一盘棋的背景下,单一节点效率降低,其影响都将随着范围等比例放大,影响区域甚至全国算力调度和数据传输效率。三是应高度重视能源成本。数字经济时代和AI智能时代近在眼前且必将到来,得算力者似乎将得天下,而算力最终需要各类资源支撑。能源成本与算力效率负相关,更低的能源成本将有更高的算力效率。相同投资金额,能源成本居高不下将大大影响算力效率18、,进而影响国家间的算力竞争。3.确保算力产业安全发展成为构建国家核心竞争力的重要任务算力作为数字经济时代集信息计算力、数据存储力、网络运载力于一体的新质生产力,呈现多元泛在、智能敏捷、绿色低碳的发展趋势,已成为赋能科技创新、助推产业转型升级的关键新动能,加速渗透到传统第一、二、三产业,推动各行各业开展数字化、网络化、智能化转型升级,并带动了全球数字经济总量的爆发式增长,重塑着全球经济结构和竞争格局。随着大模型训练、大数据处理和大算力驱动的新型产业加速发展,算力已成为发达国家在科技领域竞相争夺的关键制高点,对数字技术创新和数字经济发展的制约正迅速扩大。同时,国际形势复杂多变,在中美战略博弈大背景19、下,以自主可控的先进安全技术确保我国算力产业8视联战略研究院健康发展显得尤为重要。提升算网基础设施的建设水平,保障算力产业安全发展,已成为构建国家核心竞争力的重要任务,不但必要,而且紧迫。(四)算力网架构从算力网的技术架构上看,从下到上可分为基础资源层、算网调度层和算网运营层,同时算网运维和算网安全贯穿全程,形成“三横两纵”的支撑形态,支撑上层产业应用。1.基础资源层:整合算网资源,构建算网基座算力网基础资源层主要围绕算力资源与网络资源的整合,以及为进一步提升算网资源利用率,构建绿色、可持续发展的数据中心展开建设。在算力层面,针对基础算力(CPU 为主)主要采用硬件加速的措施;针对异构算力(G20、PU 为主)和高性能计算可以更多地利用云原生技术以实现算力资源效用最大化。在网络层面,算力传输对网络速率、确定性等方面提出更高要求,同时,更强调软硬协同,在不断完善网络基础设施的同时,利用软件技术进一步优化对网络资源的管理和调度。最后,数据中心作为算网底层资源的载体,需要通过智能化来支持算网资源能力的发挥,也需要满足可持续发展的要求。2.算网调度层:保障算网资源精确匹配终端需求算网调度层作为算力网的神经中枢连接着算网资源和应用,向下对接底层算力资源并进行注册和标识,向上解析终端业务场景的算力需求并智能分解至各个使能平台。算网调度层以算力感知、算力编排和算力路由为核心,现处于探索和初步实施阶段。21、其中:算力感知需要对底层异构资源进行统一标识和纳管,是算网调度的基础,也是连接资源供需方的关键环节,目前仍缺乏技术标准体系支撑;算力编排需要统筹数据、技术和行业经验进行逻辑编排和架构建设;算力路由正推进通告管理路径的图 1:算力网三横两纵架构来源:艾瑞咨询 图/视联战略研究院制图9视联战略研究院WWW.VISIONVERA.COM建设和探索,同时基于底层算力虚拟化技术实现更灵活的调度。3.算网运营层:建设商业模式完善且安全可信的交易市场算网运营是以成熟的算网编排调度技术为前提,形成的连接算力供给方、算力需求方和合作伙伴的可信算力交易服务体系。算力交易平台向上对接算力需求方,通过意图网络解析终端22、用户算力需求,并基于多量纲和算力封装为用户提供无感切换的算网使用体验;向下对接算力供应方与算力调度中枢,通过算力并网和算力路由将算力需求与供给连接起来。目前算力交易平台处在探索和试点阶段,相比体系化运营管理平台的搭建,算力交易的商业模式和计费标准的统一更为重要。4.算网安全层:建设以数据安全为中心的算网安全体系大数据环境下,海量数据汇聚时往往存在数据量大、结构复杂等问题,数据安全成为算力经济可持续发展的核心。采集、存储、流通、交换、共享、使用等数据全生命周期中的安全保障都面临着巨大挑战。算力网将进一步模糊传统安全边界,需要在确保安全的前提下实现资源共享和明确资源权限,确保算力网中的供需双方可以23、合理合法地利用算网资源。算力网加速了数据的流通,提升数据溯源难度,更多样的企业业务和分散的数据对数据全生命周期各环节管理均提出更高要求。同时,还需要从底层硬件着手,提升自研能力与软硬件安全适配性。5.算网运维层:协同各要素,提升可视化与智能化水平算力网对运维的广度与深度均提出了新的要求。首先由于算力网服务规模广,内容庞杂,因此其运维需要智能化的运维管理平台,以实现对资源的集中管理,并将资产和资源更好地可视化,进而兼顾管理的全面性和细粒度。此外,算力网各环节连接紧密,出现潜在问题需要采用灵活多样的处理方式,及时高效地解决问题,以避免因某一要素变化对全局产生影响。图 2:算网安全特征与需求资料来源24、:艾瑞咨询 图/视联战略研究院制图10视联战略研究院二、算力网发展现状及发展趋势(一)我国算力产业概况近年来,我国算力规模持续壮大。从基础设施侧看,我国数据中心、智能计算中心、超算中心加快布局。根据工信部数据,2022 年我国基础设施算力规模达到 180EFlops,位居全球第二。从设备供给侧看,2022 年我国计算设备算力总规模达到 302EFlops,全球占比约为 33%,连续两年增速超过 50%,高于全球增速。其中,基础算力规模为 120EFlops,增速 26%,在我国算力占比 40%;智能算力规模达到 178.5EFlops,增速为 72%,在我国算力占比达 59%,成为算力规模快速25、增长的驱动力;超算算力规模为 3.9EFlops,连续两年增速超过 30%。随着全国一体化算力网络国家枢纽节点的部署和“东数西算”工程的推进,我国算力产业应用亦保持快速发展。据工信部介绍,2022 年我国算力核心产业规模达 1.8 万亿元;以计算机为代表的计算产业规模达2.6万亿元,约占电子信息制造业的20%以上;计算技术国内有效发明专利数量位列各行业分类第一,产业高质量发展新格局正加快构建。从需求端看,产业数字化加速对算力的“量”要求不断提升,专业科研和技术进步对算力的“质”提出了更高要求;从供给端看,算力在自发性迭代,一方面算力基础设施逐步向边端渗透,另一方面异构芯片的研发让算力形态越发多26、元。图 3:我国算力规模及增速资料来源:中国信息通信院、IDC、Gartner、TOP500、HPC TOP100。视联战略研究院制图11视联战略研究院WWW.VISIONVERA.COM图 4:我国各行业算力应用分布情况资料来源:中国信息通信院、IDC。视联战略研究院制图从应用领域看,我国算力应用已加速从互联网、电子政务等传统领域,向服务、电信、金融、制造、教育等行业拓展。在通用算力领域,互联网行业仍是算力需求最大的行业,占通用算力 39%的份额;电信行业加大算力基础设施投入力度,算力份额首次超过政府行业,位列第二。在智能算力领域,互联网行业对数据处理和模型训练的需求不断提升,占智能算力 527、3%的份额;服务行业快速从传统模式向新兴智慧模式发展,算力份额占比位列第二。从支撑能力看,算力应用场景向工业制造、城市治理、智能零售、智能调度等领域延伸,激发了数据要素驱动的创新活力,“工业大脑”和“城市大脑”建设初具规模。以中文大模型为代表的办公生产力应用加速推进,2023年3月百度发布文心一言,4月华为发布盘古大模型,阿里发布通义千问大模型,商汤科技公布日日新大模型体系,5 月科大讯飞发布星火大模型,多家上市公司亦开始布局,助力 AI 大模型产业化。12视联战略研究院(二)各地算力发展现状根据不完全统计,目前全国至少有 40 座城市已经建成或正在建设智算中心,这还不包括企业自主建设的智算中28、心。在这些城市中,既拥有超算中心,又拥有智算中心的城市包括天津、太原、济南、西安、长沙、成都、重庆、广州、深圳、无锡、昆山等 11 座城市。2023 年年底,国家发展改革委、国家数据局等五部门联合印发实施意见,城市算力网、国家枢纽节点等基础设施建设有望进一步增质提速。根据中国信通院发布的各省市算力发展指数,京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝双城经济圈等区域算力发展水平处于领先。北上广及周边省份依托雄厚经济基础、把握算力发展机遇,在先进计算关键技术创新、算力产业提振、算力基础设施建设、算力发展环境优化、算力创新应用推广等维度均取得突出成果,整体算力发展指数领先。北京、上海等地以政策为导向积极推动29、算力整体发展,先后出台了加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地实施方案(2023-2025)新型数据中心“算力浦江”行动计划(20222024 年)等政策,围绕人工智能算力发展和算力基础设施等领域加快算力发展布局。中西部核心省份算力发展日益崛起,发展环境有望进一步优化。中西部省份绿色能源充足,西北部省份气候条件优越,随着国家“东数西算”工程的全面推进,贵州、内蒙古、甘肃、宁夏等核心省份算力发展优势突出,随着“东数西存”“东数西训”“东数西算”等链条并行发展,技术创新、算力应用、产业基础等制约算力发展的条件将不断得到改善。贵州加快建设面向全国的算力保障基地,开放“十二大应用场景”,打造大数据30、产业集群,着力培育算力发展核心竞争力。内蒙古加快绿色算力升级和算力应用赋能,建设一批绿色算力中心,提升云渲染、云游戏、云视频等算力服务能力,有效落实了国家“东数西算”战略。图 5:2022 年中国部分省份算力发展指数资料来源:中国信息通信院。视联战略研究院制图13视联战略研究院WWW.VISIONVERA.COM(三)我国算力网发展挑战目前,我国算力产业在新型基础设施建设、应用场景拓展及技术研发方面取得了一定成绩,但面对更广泛行业领域、更多方参与、更高品质要求的数据流通和应用场景,现有算力产业在基础设施、关键技术等方面仍有不少短板,算力产业及算力网发展仍面临挑战。1.没有充足的能源支撑,算力难31、以“动”起来数据中心是公认的高耗能行业。根据国际能源署(IEA)发布的 电力2024到2026年的分析与预测,2022 年数据中心、人工智能(AI)和加密货币行业的全球电力消耗占比为 2%,预计到 2026 年将翻倍至1000 太瓦时以上。此外,一项去年十月发表在焦耳杂志的研究预测,到 2027 年,全球新制造的服务器与 AI 相关的电力消耗可能增至 85.4 至 134.0 太瓦时,占全球当前用电量的 0.5%。数据中心的电力需求预计将以 13%至 15%的复合年增长率快速上升。聚焦国内,据生态环境部发布的数据显示,2021 年我国数据中心总耗电量达到 2166 亿千瓦时,占全社会用电量的 32、2.6%,碳排放则占全国碳排放量的 1.14%左右。2022 年全年,全国数据中心耗电量达到2700 亿千瓦时,占全社会用电量约 3%。预计到 2025 年,全国数据中心用电量占全社会用电量的比重将提升至 5%,到 2030 年全国数据中心耗电量将接近 4000 亿千瓦时。在需求旺盛的现状下,数据中心行业如何在“保发展”的同时,实现“碳中和”,是当下数据中心行业,乃至整个算力产业需要面临的“大考”。与此同时,能源的空间供需不平衡和跨区域调度的挑战尤为突出。我国“东数西算”战略的目标之一就是利用大型数据中心,消纳西部风光发电资源。但由于西部远离经济中心和负荷中心,无法解决低时延需求,往往只能实现33、温冷数据的“东数西存”。“东数西算”工程面临着网络带宽低,跨省数据传输费用高、效率低等难题。随着各行业数字化转型升级进度加快,全社会数据总量呈现爆发式增长,数据资源存储、计算和应用需求大幅提升,迫切需要推动数据中心合理布局、供需平衡、绿色集约和高效互联互通,促进数据要素高效流通应用,实现数据中心绿色高质量发展。2.没有高安全的网络,数据不敢“送”过来安全是算力经济发展的基础。大数据环境下,一旦国家级的数据中心和算力基础设施发生网络安全事件和数据泄露,不仅影响公民和组织的合法权益,甚至将对国家安全、社会稳定造成严重的威胁。依靠固化边界防护理念的传统防护方式在数据安全防护方面缺乏安全能力、灵活调度34、及统一运营机制,难以适应云架构环境下的业务流、数据流的融合变化。同时,数据交换和业务跨网需求攀升,云、网、端、用户、数据资产之间界限愈发模糊,任一环节存在漏洞或风险,都将危害信息系统整体安全。当前,算力中心仍严重缺乏有效的网络和信息安全保障能力,导致政府和企业用户不愿将敏感信息交给远程运算,他国亦不愿进行跨国远程运算。3.没有自主可控的技术,服务难以“走”出去目前,我国大量关键信息基础设施的通信网络基于 IP 协议体系构建,且 IP 协议体系已被证明存在大量公开和未披露的协议漏洞,相关漏洞被人为阻断共享或恶意利用。网络核心技术仍掌握在西方国家手中,我国底层核心网络协议技术存在安全短板,受制于西35、方发达国家,无法在网络层为数据要素流通提供安全可信的环境,难以有效防御和根除潜在的网络攻击和威胁。算力网作为我国数字经济发展的基础设施,从软硬件到通信协议的自主可控尤为重要,应尽量采用国产化技术构建自主可控的信息技术底层架构和全周期生态体系,解决网络核心技术的“卡脖子”问题。4.没有低时延的网络,应用无法“活”起来算力网传输对时延要求极高,所有单元都完成计算后才能进行下一轮运算。业界实验发现,时延增加10ms,算力将下降 50%;丢包率每增加 5%,算力将下降 50%。标准以太网络采用尽力而为的工作机制,天然有丢包的特性,对存储的性能稳定性带来了极大的影响。传统网络面对数据流量的剧增,凸显出时36、延14视联战略研究院高、带宽小、网络拥塞等严重问题,网络和算力发展脱节,难以支撑海量数据低时延高可靠的传输需求。目前算力中心的实际效率普遍在 30%左右,极大地浪费了投资。对于广域网来说,东西部节点之间网络传输能力不足,目前分布在东西部的 8 个国家级枢纽节点及10 个数据集群之间缺少过渡性的合作桥梁,导致算力资源未能得到充分利用。从数据中心内部“算内网”来看,人们期望通过规模部署 GPU(加速器),采用分布式内存的并行机制,来避免单一内存的限制,但在GPU之间的数据通信瓶颈更加明显。传统的网络无论是带宽还是协议,难以应对千亿甚至万亿参数(神经网络)大模型训练所需要的大带宽、高利用率以及零丢包37、的性能要求。综上,无论是广域网还是算内网,传输能力成为制约算力应用的重要因素,高宽带、低延时、无损化的网络是打破传输瓶颈,提升算力效率的关键。具体来讲,在算力网传输方面,目前存在以下问题:高性能应用的瓶颈:在传统数据中心内,业务主要是基于 Web 服务的调用,业务特征在数学上属于基于时间的宏观统计复用,交换网络普遍采用 TCP 作为主要传输协议,通过 10G100G 交换设备构建逐级收敛的 Tree 网络。TCP 网络的时延由于丢包重传等因素,时延大概在毫秒级水平。随着技术发展以及制造工艺的迭代,数据中心高性能应用的器件性能得到了高速发展。存储场景中,已经从 HDD 发展到 SSD,介质的访问38、时延从1ms 下降到 10us,而 SCM 存储技术的出现,将介质访问时延进一步压缩到百纳秒的水平。随着存储介15视联战略研究院WWW.VISIONVERA.COM质不断发展,访问时延大幅降低。网络成为阻碍数据中心算力发挥的最大瓶颈。超大规模组网的障碍:在生成式大模型训练时,数据并行、流水线并行和张量并行同时存在。数据并行和流水线并行所需的“参数面大网”需要跨服务器通信,规模可达十万甚至百万级别的卡数,具有超大规模、高网络容量以及高接入带宽等特点。而实现张量并行的“参数面小网”则通常局限于单个服务器范围内,具有规模小、容量超大以及高接入带宽等特点。超高带宽的限制:机内通信中 GPU 间的 Al39、lReduce 集合通信数据量可达百 GB 级别。机间 GPU 通信涉及多种并行模式,产生大量集合通信数据,这就要求高速互联网络具备高单端口带宽、多链路及总带宽。同时,高速串行计算机扩展总线标准(PCIe)的总线带宽限制了网卡性能的发挥,需适配更高带宽的总线技术以提升机间通信效率。流控与拥塞控制技术仍不完善:数据中心网络广泛采用基于优先级的流量控制(PFC,Priority-based Flow Control)机制来避免因缓存溢出而丢包。然而,PFC 机制在保证无损传输的同时带来了队头阻塞、拥塞扩散和死锁等负面影响。当交换机入端口被其缓存队列第一个数据包的出端口暂停时,将导致队列中发送到其他40、出端口的数据包也被阻塞。更严重的是,当网络中某个交换机发生拥塞,PFC 逐跳流控机制最终会使得与该拥塞无关的上游交换机都会接收到拥塞信号并暂停数据包的转发。拥塞不断向源端扩散会造成高排队延时和低网络吞吐率,大大增加了流传输时间。对于千亿参数模型来说,通信的端到端耗时占比仅为 20%,而对于万亿参数模型,占比增加至 50%。RDMA 技术种类繁多:远程内存直接访问技术(RDMA)正在被越来越多地应用到数据中心来获得更优异的性能表现。RDMA 技术允许应用绕过远端 CPU,直接访问远端机器的内存,并且通过将网络协议栈卸载到网卡和内核旁路的方式提供超低的延迟和更高的网络带宽。目前,RDMA 技术在超41、算、AI 训练、存储等多个高性能场景大量部署,已形成广泛应用。但是 RDMA 技术路线种类繁多,用户及各家厂商对于 RDMA 技术路线的选择也不尽相同。当前的 RoCE 技术难以满足业务需求:在 RDMA 的多种技术路线中,RoCE 技术的应用最为广泛。然而受限于传统以太网络的性能瓶颈,一般的 RoCE 应用在高性能业务中,仍然存在拥塞丢包、延迟抖动等性能损失,难以满足高性能计算和存储的需求。在 HPC 应用中,传统以太消息封装能力较弱,查表流程复杂导致转发时延较高,网络的传输损失会造成处理器空闲等待数据,进而拖累整体并行计算性能。计算的稳定性要求自动化运维:当 GPU 集群规模达到一定量级后42、,保障集群系统的稳定高效运行就成为大模型工程化实践中极其重要的环节。与单点 GPU 故障相比,网络故障会影响数十个甚至更多 GPU 的连通性。高性能网络的自动化部署、一键式故障定位和业务无感自愈,将决定整个集群的计算稳定性。(四)算力网发展趋势为了满足海量数据处理的需要和爆发式增长的计算场景,算力网需要在云、边、端之间按需分配和灵活调度分散的计算资源、存储资源以及网络资源,让“算力”基于“网络”被共享、被调度、被使用、被16视联战略研究院协同并最终实现“网络无所不达、算力无所不在、智能无所不及”。所以,对于算力网来说,一张具有超大带宽、超低时延、海量连接、多业务承载的高品质网络是关键。1.“确43、定性”是数据中心网络的必要条件从数据中心内部看,高宽带、低延时、无损化的“确定性网络”,才能够支撑存算网络融合、资源池化的数据中心一体化架构。首先,在人工智能、大数据、机器学习,以及高清视频、AR、VR 等技术和业务的驱动下,数据中心对网络的带宽需求将继续呈加速发展的趋势。超高带宽和超低延时的网络正在将本地存储和网络存储的界限变得模糊,为数据中心一体化架构奠定基础。其次,构建高性能网络,提高数据在计算、存储之间的搬运效率(运效),最重要的是在数据包转发过程中实现无损化,即不允许出现数据包的丢失,“尽力而为”的传统网络已然成为过去。从广域上看,对分布在不同地域的异构算力中心进行高速网络互联,实现44、多中心间的资源共享、自主协作与统一服务,需要网络具备超大规模、超低时延、超大带宽、超高可靠性等关键特征。如何突破地理服务区的物理边界制约,实现跨区域的“横向泛协作”,成为下一代云数据中心架构势在必行的重要发展趋势。同时,“东数西算”工程体系庞大,且各级算力枢纽分散在不同地方,通过“超高带宽、超低时延、超低抖动和丢包”的“确定性网络”,实现算力网节点互联互通,探索打造区域数据安全可信流通体系,让“网”更好地服务于“算”,是当前“算网”建设的核心。确定性网络是算力网全效运营的基础,只有建设确定性网络才能确保数据跨区域传输的安全性,保障数据要素在数字经济条件下的高效配置,充分释放生产力。2.内生安全45、的网络安全防护体系是数据中心的保护盾随着数字化、智能化程度的加深,网络安全风险也在成倍增加,网络攻击越来越常态化。面对越来越严峻的网络安全风险挑战,传统被动式的网络安全建设方法已经不能满足现有安全形势的需要。新时代和新形势对数据防护提出了新的安全保障需求,数据中心基础设施需要构筑硬件加软件的全生命周期网络安全防护体系,为数据中心的安全可靠运行保驾护航。网络安全必须从“面向合规”转向“面向能力”,从“单点防护”转向“系统防控”,从“静态防护”转向“动态防御”。网络安全不是产品的简单堆砌,也不是一两个漏洞的发现,建设自主可控、具备主动安全特性的基础网络,保障网络与数据全生命周期安全,成为当前算力产46、业发展必须解决的问题。内生安全的数据中心网络有三个关键发展趋势:一是全面摆脱西方技术,打造从底层协议到软硬件全面自主可控的网络基础设施;二是采用主动性安全的通信技术,打破传统网络被动防御的固有思维,破除TCP/IP 协议的安全瓶颈,从通信机制层面实现对外部攻击的主动防御;三是结合密码算法、可信计算等技术,进一步加固网络内生安全性。3.算力网与能源网络的高度耦合是能源问题的解药中国拥有全球最大规模的特高压输电网,有效实现了电力的远距离输送和区域互补,展现出在应对电力供需不平衡方面的独特优势。然而,长距离能源转移的损耗和技术挑战不容忽视,因此,长远来看,推动区域内的可再生能源生产和消费,实现就近消47、纳,才是最优解。早在 2020 年,发改委就出台了关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见提出要探索电力网和数据网联动建设、协同运行机制。2021 年,工信部出台新型数据中心发展三年行动计划(20212023 年)鼓励企业探索建设分布式光伏发电、燃气分布式供能等配套系统,引导新型数据中心向新能源发电侧建设,就地消纳新能源。人工智能尤其是大模型训练阶段的新增算力需求需要集中布局,而且需要可以根据能源情况调整计算资源,比较适合在西部水、电资源丰富地区重点布局。但短期内快速增长的人工智能算力需求,特别是靠近需求侧的推理阶段需求,仍然有大量需要在东部解决,实现 1ms 时延城市算力网、548、ms 时延区域算力网。这就需要重新思考在数据网和电力网的分布式联动与微观布局协同。一方面需要引导数据中心向西部布局靠近发电侧,同时也要在已经布局的数据中心和算力中心附近,积极布局分布式可再生能源。整个算力网、输电网络、分布式能源网络的高度耦合,实现“算电一体化”也许才是解决我国未来能源问题的终极解药。17视联战略研究院WWW.VISIONVERA.COM(一)视联网技术优势1.采用自主可控技术实现协议级内生安全保障全国一体化算力网是国家战略,要求具备独立自主可控的关键技术体系,增强产业链供应链韧性和自主可控能力。国内完全掌握 V2V 协议的核心技术,包括通信协议、地址资源、域名解析体系和根服务49、器的控制权,具备协议级国密加密算法保护能力。整套网络所采用的协议、芯片、设备、操作系统、应用软件均实现了国产化,符合信创要求。同时,V2V 协议有效解决了 TCP/IP 协议栈导致的数据多级转发产生的安全问题,并通过对多项网络通信、加密芯片和国密算法等技术的融合应用,实现在通信寻址机制、信息传输机制、数据加密机制和可信认证管理机制等方面的创新。V2V 协议采用主动性安全理论,通过“先管理、后通信”的工作机制对每次服务单独进行通信许可,实现设备终端与用户数据的完全隔离,配合对 SM2 非对称密码算法、SM3 摘要算法以及 SM4 对称密码算法等多项国产加密算法的组合应用,完全抵御 IP 网络攻击50、与渗透的同时,消除 TCP/IP 协议的“先通信,后管理”工作机制所带来的制约,最大程度地降低传统网络通信技术的安全风险。2.创新交换机制实现高稳定性和超低延时首先,基于MAC地址通信的视联网V2V协议,三、V2V 视联网在算力网建设中的应用视联网是采用我国自主研发的“V2V”视联网协议和国产化设备构建的确定性网络,国内完全掌握其核心技术,包括通信协议、号码资源、域名解析体系和根服务器的控制权。视联网技术具备超低延时、超大宽带、高兼容性、高安全性、非 IP 协议、自主可控六大特征。通过其创新的通信寻址机制、通信节点交换机制,可达到逼近电路和光纤物理特性极限的数据交换的实时性和低延时性。结合实施51、意见要求,国内各行业领域在 V2V 视联网协议技术的研发、试点和应用方面开展了持续探索,取得了阶段性成效,为下一阶段算力网建设、应用与发展提供了科学依据和示范借鉴。图 6:视联网六大特征突破了 TCP/IP 对网络地址数量的限制,强化了对物理层网络的需求。各节点间通过以太网二层 MAC 地址通信,连接方式为网线直连、光纤直连或经多级以太网桥间接相连,MSTP/SDH 等点对点专线传输机制满足了 V2V 业务对稳定性的需求。其次,传统的 TCP/IP 是分组路由方式对数据包进行处理分发,是非实时交换网络,容易出现数据包抖动、丢包、延时等情况。视联网交换服务器采18视联战略研究院用基于门电路的嵌入52、式硬件设计,数据面的转发采用类似电路交换的硬件方式,数据包传输过程中不需任何格式转换、全程不打开、不修改、不做任何处理,取消了不必要的流量整形和数据缓冲,实现了即使网卡和链路带宽达到100%满载时,视联网交换服务器的数据转发时延都小于1ms,从而使得由视联网交换服务器、光纤、线速交换机组成的通信系统能够快速完成数据转发,达到了逼近电路和光纤物理特性极限的数据交换的实时性和低延时性。国家一体化算力网要求的延时为 1ms/100km。信通院和泰尔实验室对视联网系统实测数据表明:视联网 4800km 的传送时延仅 30ms,抖动仅 2us,具有超低时延和极高确定性,技术指标领先。在新疆重庆的算力网测53、试中,视联网 6240km 的传输距离时延仅 41ms;在新疆北京的算力网测试中,视联网9360km 的传输距离时延仅 65ms。视联网的超低时延、超低抖动完全符合国家算力网要求。采用 V2V 协议构建的算力网,在 90%高重载环境下仍然保持极高的确定性指标,较同等传送能力和服务质量的IP网络,带宽利用效率提高了10倍以上,投资成本仅为传统网络的1/10,大幅提升了网络传输效率。3.跨域传输能力带来实时算力应用范围扩大视联网系统支持横向并联和纵向级联扩展,支持八层级组网,最大能够接入 2128个通信节点,支持超图 7:V2V 与 TCP/IP 网络的传输机制对比图 8:视联网超低时延、超低抖动54、符合国家算力网要求19视联战略研究院WWW.VISIONVERA.COM大规模组网。在 V2V 协议支持下的视联网能够发挥其分层自治、多层级联、节点即服务等技术特性和优势,满足跨域大规模数据传输需求。在数据中心互联、集群互联等场景下,依托视联网强大的融合能力,能够解决现有各数据中心相互独立、距离分散、部署复杂、维护困难的问题,建立专属视联网传输隧道,提供低延时、高可靠、广覆盖的端到端数据传输服务,在一个协议、一个网络、一套平台实现数据跨域跨资源池传输、数据安全承载。在超远距离传输场景下,采用 V2V 协议构建的算力网 3000km 传送时延仅 20ms,6000km 传输时延40ms,900055、km 传输时延 60ms。视联网可以无感地将西部地区的算力资源输送至东部超远距地区,同时满足低时延任务和中高时延任务的使用需求。利用视联网技术建设算力网,可以促进算力资源对外输出和消纳,提高用户体验,避免“数字烂尾楼”问题。同时,高可靠的算力传输网络,能够高效支撑“算电一体化”建设,支撑数据中心向能源侧布局,以算力传输替代电力传输,降低能源损耗,推动数据中心绿色化发展,赋能我国“双碳”目标实现。4.低成本、高效率推动算力入企入园入校入户,创新应用模式高确定性视联网技术与流化笔记本相结合,可以帮助 3000km 半径范围的政府、企业、园区、院校和家庭用户在不改变用户使用习惯的前提下,获取先进计算56、集群提供的应用服务,打造典型应用场景,获得与传统PC 胖终端、本地工作站一致的业务体验。能够大幅压减采购、运维成本,且安全性更高,可管理性更强。图 9:视联网超远距离低时延传输示意图(假设以重庆为中心)20视联战略研究院(二)视联网在算力网各层级中的应用视联网能够作为可信安全的算力网新型基础设施参与到“东数西算”等国家级工程,从算力网各层级多维支撑算力网建设,提供确定性网络传输能力,实现跨资源池数据安全调度,构建自主可控一体协同的数据安全防护体系,保障数据全生命周期安全。1.网络资源层:确定性网络提供超快速度、超大规模传输能力确定性网络技术是算力网整体支撑体系中最核心的一环,利用确定性技术建设57、算力网才能保障算力与网络的有效融合,推动算力网调度能力提升,从而真正地提供“算力网服务”。不同于传统网络“尽力而为”的算力调度机制,作为确定性网络的一种,视联网具备提供面向连接的QoS服务质量保障业务的能力,能够高效、灵活、按需进行组网,满足新时代网络部署所需要的高承载能力、大规模调度能力、强互联互通性、高网络安全性、高技术成熟适用性、传输实时性和系统高度稳定性。如果把传统网络比作“普通马路”,它面临延时、抖动、丢包等不稳定因素,那么视联网就好比“高铁”,更加稳、准,时延抖动是可定制的,能够高效保障算力资源的超远距离传输,实现城市间算力资源合理调度,可按用户需要提供服务,从根本上解决“算力贵、58、算力难”等问题。V2V 算力系统在近 5000 公里的视联网 10G 大带宽重载确定性关键指标测试中,万兆端口速率实网通信在 90%网络负载率条件下,传输延时仅 28 毫秒,超低抖动 2 微秒。相当于每千公里时延 5 毫秒左右(接近光纤理论极值),满足跨地域、跨国家枢纽节点算力网的确定性要求。视联网技术能够为跨行业、跨区域、跨领域的数据要素流通提供高安全、高效率、可信赖的流通环境,满足连接、算力、安全、合规等方面的共性需求。案例 1:视联网算力网确定性传输线建设目前网络问题仍是掣肘“东数西算”的主要障碍之一,因此需要积极推进低时延、高带宽、低抖动的新兴网络技术在“东数西算”工程中应用,提升网络59、传输的确定性,打通国家枢纽节点与非国家枢纽节点间网络主干道。视联网算力网确定性传输线建设主要包括:图 10:视联网的确定性网络能力21视联战略研究院WWW.VISIONVERA.COM推动部署直连网络体系:采用国密算法加密的创新国产通信协议,在光纤以上实现非 IP 化,具备低时延、低抖动、低丢包率等“确定性”网络指标,同时创新算力资源并网调度和经营管理体系,布局网络基础设施,建成高速敏捷、普惠易用、智能安全的直连算力网体系;强化与骨干网络衔接:通过技术手段完成与骨干网络通道的无缝对接,并通过多级算力网整合各级数据中心,为各类算力资源提供确定性网络传输支撑,同时将算力基础设施延伸到实体经济和社会60、民生中触手可及的“最后一米”,推动算力基础设施、网络基础设施、商业化应用协同发展。(1)东数西算底座网络充分发挥视联网技术优势和现有网络覆盖优势,在“东数西算”国家总体布局框架下,以及在地方政府对城市算力网的发展规划下,配合有关部门以最少量资金投入、最快速建成算力网底座网络,基于视联网技术全局资源按需调配和服务保障能力,以及对设备、用户、应用的细粒度管控策略,实现“视频通信网”“算力网”“电子政务外网”以及用于电网通信及调度的“电力光纤网”等“多网合一”“一网多用”,通过网络资源的共享复用,降低算力网建设成本、综合使用成本和管理维护成本,提升融合高清视频通信应用与数字政府、企业服务、社会公众服61、务等城市算力网应用的高效协同、互联互通与按需管理调配能力。具体操作上,利用视联网建设枢纽节点数据中心集群之间、集群和主要城市之间,以及城市内部提供社会服务的算力传输网络,近端满足高频实时交互型业务需求,远端满足离线分析存储备份等非实时算力需求。基于视联网协议建设的北京至广州往返估算超过 6000 公里的确定性网络,实测传输时延接近理论极限的 38 毫秒,超低抖动小于 16 微秒,各项技术指标处于领先水平。采用视联网技术构建的确定性网络已覆盖京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝,以及贵州、内蒙古、甘肃、宁夏等地的算力枢纽城市,以及国内全部地市和大部分县(区),较其他同类技术具有更好的覆盖基础。发挥62、视联网技术优势和现有网络覆盖优势,能够以最少资金投入、最快速建成一张服务“东数西算”工程的广域算力网。图 11:视联网算力网确定性传输线总体架构22视联战略研究院(2)省市级城市算力网充分发挥视联网纵向覆盖省市县乡村,横向覆盖各政府部门以及学校、医院、产业园区等社会场所的“横到边、纵到底”的全域去中心化的快速布网能力,通过复用升级改造,进一步实现与各级算力节点的相互融合,构筑联通“东数西算”国家枢纽、省内算力中心枢纽和城市边缘算力中心的三级高确定性超低时延算网融合体系。并基于“分级承载,就近调度”的原则,实现高速智联的算力资源接入能力,可按需提供“东数西算”广域算力网绿色能源算力调度,以及城市63、算力网上下游生态企业高实时性业务的就近算力调度的智能、高效、安全的算力服务,同时最大化降低投资建设的资金和时间成本,以及运维管理成本。采用“分级承载,就近调度”的原则,将各级算力节点与视联网底座相互融合,构筑国家枢纽、省/市枢纽、末端用户三级高确定性超低时延算力调度系统,打造泛在多样化算力(集中+边缘,通用+多样)、高速智连的网络接入能力,为本省/市提供安全、高效的算力服务。2.算网调度层:整合异构算力,实现跨资源池数据安全调度通过算力调度,系统能够合理利用计算资源,用户可以方便地使用不同区域、不同企业提供的算力资源,提高计算效率和资源利用率。算力调度平台一方面离不开 AI 技术支撑及算网大脑64、算法模型的搭建,另一方面需要保障算力资源跨厂商、跨地区、跨架构的安全传输。视联网具备内生安全能力,能够支撑超大规模数据跨资源池的安全流动。利用视联网技术建立算力资源调度平台,汇聚通用算力、智能算力、高性能算力、边缘算力等多元算力资源,针对通用、智算、超算等不同客户的不同需求,设计异构资源池调度引擎,将实现跨资源池/跨架构/跨厂商的异构算力互联互通、安全调度。另一方面,视联网上集合了政务服务、远程医疗、法律服务等丰富的民生服务资源,将这些资源集合到图 12:视联网省市级城市算力网系统架构23视联战略研究院WWW.VISIONVERA.COM图 13:视联网算力调度平台架构视联算力网上,用户可购买65、和调用服务资源。“视联网+算力”组合之下,企业、高校、园区还能在“以租带建”的形式下,按需开通算力资源服务,让服务和算力资源同时在算力网上自由流动,建立一点接入、即取即用、灵活配置、按需收费的算力服务新模式,实现客户云服务、AI 模型研究、园区一体化管理等应用,大幅降低ICT 建设成本。案例 2:视联网算力资源并网调度系统视联网算力调度平台整合多个算力中心的资源形成统一的分布式资源池,为数算一体化应用系统提供共性的、基础支撑,按需分配和调度所需的算力资源,主要实现通用算力并网与调度、超算算力并网与调度、智算算力并网与调度,以及多云IaaS并网与调度,并能够提供算力资源的统一度量和自动化监测和运66、维服务。通用算力并网调度:对通用算力,即以 CPU 为主的算力资源,实现并网和调度,支持 X86、ARM 等主流通用算力架构,能够对裸金属或虚拟机形态的通用算力资源实现并网和调度。能够并网高新区域内裸金属或虚拟机通用算力集群。超算算力并网调度:对超算算力资源实现并网和调度,能够并网域内超算算力集群,支持对接典型的超算服务系统。智算算力并网调度:对智算算力资源实现并网和调度,能够并网域内智算算力集群,支持对接典型的智算服务系统。云计算资源并网调度:对公有云、私有云等多云 IaaS 资源实现并网和调度,包括主流公有云供应商的平台,也能够支持开源 OpenStack 云平台。算力度量服务:对异构的 67、CPU、GPU 等类型的算力资源实现用户侧单一度量,并给异构的算力定义度量单位,实现多态异构算力的标准化,满足算力消费计量需求。3.算网运营层:打造安全流通环境,助力算力交易平台建设构建算力网交易平台的前提是数据要素和算力资源的自由流通。在参与构建算力与数据流通关键基础设施时,基于 V2V 协议与传统 TCP/IP 协议的技术差异,视联网技术独特的数据封装、传输方式配合国密算法,能构建一套满足各类涉密、非密数据传输需求的“隐秘”网络,并在保障网络和数据双重安全的前提下,构建跨地域、跨设备、跨平台的互联互通传输通路,有效解决数据要素和算力资源流通过程中的“孤岛”问题,为算力交易提供安全可靠的网络68、环境。24视联战略研究院案例 3:视联网算网服务经营管理系统经营系统对接数算一体化应用系统,并将用户计算任务需求提交至调度系统进行处理;同时对接用户需求侧,为“四入”(算力入企、入园、入校、入户)的各类用户提供场景服务,降低用户使用门槛;并能够面向算力应用开发者提供在线服务,构建应用生态;此外,还面向运营管理人员提供管理平台,为算力网运营提供管理服务。经营管理系统提供算力网门户网站,面向企业、园区、学校和家庭用户提供各类在线服务,以及面向算力网运营人员提供在线运营管理功能;对接数算一体化应用系统,实现算力产品管理和交易结算管理;对接第三方支付及发票系统,满足市场化交易结算需求;对接算力应用终端69、,实时获取设备状态,并提供针对流化笔记本终端设备的各类在线服务;以及对接算力并网调度系统,实现精细化运营管理和自动化、可视化运维服务保障。4.算网安全层:构建自主可控一体协同的数据安全防护体系作为自主创新的通信协议,视联网协议拥有自己的根服务器、地址号码体系和基于 MAC 地址的寻址机制等核心网络资源。在安全保障上,视联网协议采用主动性安全理论,通过“先管理、后通信”的工作机制对每次服务单独进行通信许可,可免疫现有通信网络中所存在的所有黑客、木马、病毒攻击。通过国产协议+国密算法,视联网能够打造自主可控、全国产化的“数盾”防护体系,缝合“撕裂”开的安全边界,从根本上隔离外部风险。案例 4:视联70、网“天玑”数据安全防护系统视联动力打造的“天玑”网络&数据安全防护系统(以下简称“天玑”系统),是针对当前网络安全形势和数据要素流通确定性趋势而设计的。该系统采用自主可控的网络通信协议,搭建起数据要素流通的“管道”,从“云、网、端”三大层面对数据进行全方位、全流程、全天候的保护。利用视联云应用网关、一网两线体系、VVoE 等技术产品,建立层层递进、纵深防御的数据安全防护系统。通过“天玑”系统实施云与数据中心安全加固,实时感知阻断非法访问,防止数据丢失;通过视联网异构传输链路为现有通信网络提供异构安全通道,图 14:视联网算网服务经营管理系统架构25视联战略研究院WWW.VISIONVERA.C71、OM保护通信网络和端到端数据交换安全;通过对局域网内的办公电脑等终端设备实施可信加固,确保终端设备、用户身份、应用服务不可仿冒,非法设备不能联网,病毒木马等恶意代码不能启动。该方案可提升云网端体系化安全防护能力,确保访问来源可信、业务连接受控、数据交互安全,各类威胁隐患可识别、可封堵,有效抵御内外部攻击,最大程度规避数据窃密与泄露的风险。结合一体化安全运营服务,面向数据共享调度需求,实现数据安全监管、安全态势感知与联动防御协同,全面提升数据安全防护能力。视联网技术及其“天玑”系统,不仅从协议层面免疫木马、病毒等“战术级”攻击,更可通过“一网两线”等解决方案对网络链路进行异构灾备、安全加固,实现72、“战役级”和“战略级”防护,不惧“断网”威胁。2023 年年初,数字广东与视联动力联合举办“数据安全挑战赛”,基于“天玑”系统搭建场景,面向全社会悬赏攻破视联网系统的方式和手段。在 1 月 19 日至 2 月 5 日的赛期中,举办方共监测到攻击行为1802.9 万次,其中高风险 348.1 万次,中风险 880 万次,低风险 574.8 万次。攻击手段汇集了 SQL 注入、目录遍历、命令注入、跨站脚本、HTTP_FLOOD 扫描、应用越权访问、服务器端请求伪造、端口扫描探测等业内几乎全部主流攻击方式。面对千万量级的攻击,视联网技术组建的高确定网络“天玑”系统保障了数据传输系统始终稳固,最终无人73、挑战成功,系统内靶标数据无一丢失。5.算网运维层:建设端到端监控体系,保证数据全生命周期安全结合视联网在网络态势感知平台搭建等方面的实战经验,构建端到端数据监控体系,建设算力网智能化运维管理平台,完整覆盖中心、区域、边缘等广泛区域,将算网体系关键要素紧密连接,可以保证数据全生命周期安全,保障运维效果。平台可对算力网上广域分布式的算力资源实现统一自动化运维管理,降低算力网的运维门槛,提高算力网运行保障水平,及时发现算力资源运行过程中的异常和故障,并提供实时告警和辅助排障手段,并能够自动对交换机、防火墙、VPN、堡垒机等设备进行配置,支持日常运维管理;同时实时采集和分析算力网运行过程中的各类监控指74、标,并提供领导驾驶舱作为算力网的中控中心,掌握算力网的整体运行和应用情况,给领导和运行管理人员提供决策支持。此外,依托视联网覆盖全国的运维团队,实现智力与人力运维的协同,提升运维效率。图 15:视联网“天玑”网络&数据安全防护系统26视联战略研究院四、总结与展望回顾信息通信技术产业的发展历史,每一次跃升都是矛盾驱动的结果。过去三十年,超大宽带与成本约束的矛盾推动了联接产业的高速发展,5G、F5G 等改变世界;未来三十年,将是超强算力与资源约束的矛盾推动计算产业的高速发展,AI、云计算等重塑世界。可以预见,应对算力需求和资源约束的主要矛盾,系统级和架构级的技术、产品和方案创新必将涌现,也将成为未75、来算力网发展的主旋律。针对通算、智算、超算多样化算力高速发展,数据量和数据处理的复杂性呈爆炸性增长。多样化泛在算力需求使得数据的生产端、处理端和使用端彼此交错,数据流通量剧增。传统的 TCP/IP 网络拥塞控制、丢包重传等技术,难以满足广域高吞吐网络传输的性能需求。自主创新的新一代网络技术视联网技术,具备低延时、低抖动、高安全的“确定性”特征,能够实现超大规模数据低延时、高安全、高品质的传输应用,保障卡卡互联、机架互联、数据中心互联、集群互联、超远距离传输场景下的端到端安全可信。在算力主干网以及数据中心内部网络建设中,视联网都能够发挥其技术优势。一方面,全面支持我国“东数西算”工程建设,搭建大规模算力骨干网络,在保障安全的前提下,实现大量数据的快速无感传输,承载数据要素在全国范围内安全调度,支撑超大规模算力集群,提升我国算力资源利用率;另一方面,作为数据中心内部的互联网络,保障端到端的大宽带、低延时、安全稳定传输,提升我国算力设施性能和效率,支撑推动数据中心集约化、规模化、绿色化发展。作为算力网的底层基础设施,视联网有望成为未来数字经济社会的“枢纽”,高效赋能数字能源、智慧城市、元宇宙等前沿领域,全面支撑数字中国建设,并最终改变人们的生活方式。

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