■张世彭
摘要：本研究通过传统的计算模式下，数据集中在大型数据中心处理。通过架构设计难题、计算能力评估、资源调度管理、安全保障问题、节能减排要求等关键技术挑战。研究提出利用SRv6技术、网络切片、随流检测、云网安一体、多维标识与智能映射等创新方法。算力网络将朝着智能化、高效化、安全化的方向发展，为推动数字经济发展、促进社会进步提供更强大的动力。
一、引言
在数字化时代，我们每天使用的手机导航、视频直播、智能家居等服务，背后都需要庞大的计算能力支撑。就像水电煤气一样，计算能力正在成为新型基础设施。但当前的计算资源分布不均——有的地方服务器闲置，有的地方算力不足。算力网络的出现，就像搭建了一个“计算能力调度中心”，通过智能调配分散在各处的计算资源，让需要算力的地方随时获得支持，就像滴滴打车匹配乘客和司机一样。
二、产生背景
如今，我们正处在数据爆炸的时代。以手机为例，每个人每天都会用手机拍摄照片、录制视频，上传到社交平台，产生大量数据。再看电商行业，每逢促销活动，平台的订单量会呈几何倍数增长，产生海量交易数据。这些数据的处理对计算能力提出了很高的要求。
传统的计算模式下，数据集中在大型数据中心处理。这种模式在数据量小的时候还能正常运行，但随着数据量不断增加，问题逐渐暴露。比如，在自动驾驶场景中，汽车行驶时会产生大量传感器数据，若将这些数据传输到远处的数据中心处理，往返时间过长，汽车可能无法及时对突发路况做出反应，存在严重的安全隐患。
算力网络的出现，改变了这一局面。它把计算能力融入网络中，在更靠近数据产生的地方进行处理。例如在智慧工厂里，车间的边缘计算设备能实时处理生产线上的数据，及时调整生产参数，提高生产效率，降低次品率。
三、发展现状
目前，全球算力呈现出数据总量稳定增长、算力规模持续提升、算力结构深刻变革等特征。我国在算力网络建设方面取得了显著成效，形成了通用算力、智能算力、超算算力、边缘算力等多元算力形态并存的良好格局。国家部委、地方政府和行业各方积极推动算力产业建设，算力应用也加速向各行业渗透。例如，“东数西算”工程的实施，有效优化了全国算力布局，促进了东西部的协同发展。同时，我国在算力芯片、智能建设、绿色低碳等方面也取得了重要进展。然而，算力网络的发展仍面临技术融合、安全风险和资源优化等挑战。
四、关键技术挑战
1.架构设计难题。当前算力网络建设面临的首要问题是如何设计一个科学合理的整体架构。就像建造一栋大楼需要精心设计结构一样，算力网络也需要考虑各种计算资源的分布特点和使用需求。主要困难在于：不同类型的计算设备差异很大，有的擅长快速响应（如边缘服务器），有的适合处理复杂任务（如云端超级计算机），需要找到最佳组合方式；计算资源分布广泛，从手机、电脑到大型数据中心，如何让它们协同工作是个难题，既要保证计算速度，又要控制成本，就像既要马儿跑得快又要马儿少吃草，需要巧妙平衡。
2.计算能力评估。要让计算资源得到合理利用，首先需要准确评估它们的实际能力。如同组建球队时，需要清楚每个队员的特长和状态。遇到的困难包括：计算设备种类繁多，性能差异大，很难用统一标准衡量；同一台设备的计算能力会随着使用情况波动，就像运动员的状态会有起伏；目前行业缺乏公认的评估标准。
3.资源调度管理。算力网络的核心挑战是如何把合适的计算任务分配给合适的计算资源，就像高峰时段调度出租车一样需要精准匹配。主要问题体现在：计算需求瞬息万变，需要在极短时间内做出最优决策；既要考虑任务紧急程度，又要兼顾资源使用效率；当大量任务同时到来时，容易造成系统拥堵，就像节假日高速公路大堵车；需要预测计算需求变化，提前做好准备，类似天气预报对出行计划的帮助。
4.安全保障问题。随着算力资源共享范围扩大，安全问题变得越来越重要，就像开放小区既要方便出入又要保障住户安全。主要风险包括：数据在传输过程中可能被窃取或篡改；计算设备可能被黑客攻击而瘫痪；不同用户之间的数据需要严格隔离，避免信息泄露；需要建立可靠的身份认证机制，防止冒用计算资源。
5.节能减排要求。在追求计算能力提升的同时，还必须考虑环境保护，就像汽车发展既要动力强劲又要节能减排。面临的环保挑战：大型数据中心耗电量巨大，相当于中小城市的用电规模；设备运行产生大量热量，需要高效的散热方案；需要合理利用各地能源优势，比如在风电丰富地区建设计算中心；通过智能调度让计算设备“错峰工作”，提高资源利用率。
这些挑战相互关联，需要统筹考虑。算力网络的建设需要从全局出发，找到最优解决方案。虽然面临诸多困难，但随着技术进步和管理创新，这些问题正在逐步得到解决。
五、创新方法
算力网络是一种新型信息基础设施，通过整合云、边、端的计算资源，实现资源的高效管理和调度。以下是算力网络在提升算力效率方面的几个主要创新方法，包括它们的原理、应用场景以及在实际应用中的效果。
1.SRv6技术。SRv6利用IPv6的扩展性，支持灵活的路径编程和流量工程，从而提高网络的可扩展性和灵活性。中国移动使用SRv6为5G急救车单独分配低时延通道，确保医疗数据优先传输；阿里云通过SRv6实现智能选路，将上海用户请求动态导向杭州或深圳的数据中心，降低时延30%；腾讯云在光纤中断后，通过SRv6在10毫秒内将流量切换至备用路径，保障游戏业务不中断。
2.网络切片。允许在同一张物理网络上创建多个虚拟网络，每个网络切片可以独立配置和优化，以满足不同业务的需求。海尔青岛工厂通过5G切片实现产线自动化，时延控制在10ms以内；杭州亚运会期间，公安、医疗等关键业务使用独立切片，与公众网络隔离；央视春晚8K VR直播与场馆安防传感器共用5G网络，互不干扰。
3.随流检测。通过在真实业务流中插入特定的“染色比特”，实现对网络的实时监控和智能运维。腾讯云在《王者荣耀》海外版中部署随流检测，动态优化跨国传输路径，将卡顿率降低60%；三一重工通过机床控制流的异常染色模式，提前48小时预测刀具磨损故障；中国移动在IPTV业务中实现4K视频卡顿的秒级定界定位。
4.云网安一体。通过在不同位置（云、网、端）部署不同的安全设备，实现安全设备之间的兼容和联动。招商银行通过“云端威胁情报+网络流量清洗+终端U盾”的三层联动，成功阻断针对手机银行的APT攻击；中国电信在MEC平台部署云网安一体化方案，为智慧工厂提供毫秒级响应的本地化安全防护。
5.多维标识与智能映射。通过为每个计算任务和资源分配多维标识，并利用智能算法进行资源映射和调度，实现资源的最优分配。商汤科技通过“计算密度+显存需求”双维度标识，将Stable Diffusion训练任务智能映射到配备A100显卡的西部数据中心，降低30%训练成本；贵州枢纽为高频访问数据打“热数据”标识优先本地处理，冷数据自动映射到宁夏存储，节省40%带宽；Meta为虚拟演唱会观众视线焦点区域打“高渲染优先级”标识，实时调度最近边缘节点提供8K画质。
算力网络通过一系列创新技术，如SRv6、网络切片、随流检测、云网安一体、多维标识与智能映射等，显著提升了算力效率。这些技术在不同的应用场景中展现出强大的应用潜力，通过优化资源管理和调度，算力网络不仅提高了资源利用效率和服务质量，还推动了各行业的数字化转型和创新发展。
六、结束语
算力网络作为数字时代的重要基础设施，拥有巨大的发展潜力和广阔的应用前景。尽管当前在技术发展过程中，面临着算力资源分配、网络与计算协同、安全和隐私保护以及标准规范等多方面的挑战，但随着科技的不断进步，这些问题有望逐步得到解决。未来，算力网络将朝着智能化、高效化、安全化的方向发展，为推动数字经济发展、促进社会进步提供更强大的动力。
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（作者单位：山东科技大学电子信息工程学院）
