本人就職于國際知名終端廠商，負責modem芯片研發。
在5G早期負責終端數據業務層、核心網相關的開發工作，目前牽頭6G算力網絡技術標準研究。


博客內容主要圍繞：
???????5G協議講解
???????算力網絡講解（云計算，邊緣計算，端計算）
???????高級C語言講解
???????Rust語言講解

文章目錄

• 算力網絡的發展趨勢
• • 政策因素
  • • 國內：
    • 國外：
  • 產業趨勢
  • 技術趨勢
  • • (1) 算力多樣泛在
    • (2) 算網深度結合
    • (3) 要素融合互促
    • (4) 算網一體服務

算力網絡的發展趨勢

政策因素

國內：

???????為推動數字經濟發展，我國陸續出臺了多項政策，正加快構建以算力和網絡為核心的新型基礎設施體系。2021年5月，國家發改委等四部聯合出臺《全國一體化大數據中心協同創新體系算力樞紐實施方案》，明確提出布局全國算力網絡國家樞紐節點，打通網絡傳輸通道，提升跨區域算力調度水平，加快實施 “東數西算” 工程，構建國家算力網絡體系。7月，工信部印發《新型數據中心發展三年行動計劃（2021-2023年）》，明確用3年時間形成布局合理、技術先進、綠色低碳、算力規模與數字經濟增長相適應的新型數據中心發展格局。國務院也曾于2017年7月，發布 《新一代人工智能發展規劃》，將人工智能上升為國家戰略，提出了面向2030年我國新一代人工智能發展的戰略思想、戰略目標、重點任務和保障措施。

國外：

???????各國也在加大對數據經濟的戰略布局和對新型數字化基礎設置的規劃建設。美國于2020年11月發布《引領未來先進計算生態系統戰略計劃》，計劃構建覆蓋政產學研的國家級算力體系，鞏固本國算力優勢。2021年4月提出2萬億美元 “新基建計劃” ，其中投入5000億美元資金用于新型芯片研發，1000億美元用于鋪設覆蓋美國境內的高速寬帶網絡。
???????歐盟于2021年3月發布 “2030數字指南針” 計劃，擬到2030年累計部署1萬個邊緣計算節點，為75%的歐盟企業提供云計算、大數據和人工智能服務，讓所有歐盟家庭實現千兆連接。
???????此外，日本和澳大利亞等國的人工智能應用和云計算發展迅猛，南非、巴西、俄羅斯作為新起步者也紛紛加大算力建設投入。
???????算力和網絡融合發展的新型基礎設施已成為多國的重點關注方向。

產業趨勢

???????隨著新一輪科技革命和產業變革的深入發展，一個以算力為核心生產力的時代加速到來。算力已成為全社會數智化轉型的基石，將直接影響數字經濟的發展速度，直接決定社會智能的發展高度。網絡作為連接用戶、數據、算力的主動脈，與算力的融合共生不斷深入。

???????在算力需求方面，2020年我國算力總規模達到135EFLOPS，同比增長55%，超過全球增速約16個百分點。在網絡需求方面，業務升級對網絡提出了更高速率、更低時延、更廣覆蓋的需求。已無人駕駛場景為例，從2018年到2030年，無人駕駛對算力的需求將增加390倍，未來L4和L5級別對網絡帶寬的需求將大于100Mbps，時延要求達到5-10毫秒的水平；數字貨幣場景下，2030年較2018年算力需求將增長約2000倍；VR游戲的算力需求將增長約300倍，端到端的時延至少需要小于20毫秒。

???????隨著摩爾定律趨近于極限，面對不斷倍增的算力和網絡需求，通過網絡集群優勢突破單點算力的性能極限，提升算力的整體規模，成為了產業界共同關注的熱點。當前產學研正在積極探索，共同推動算力網絡布局。行業層面，依托聯盟形成 “區域協同，政企合作，產研融合” 的算力產業創新體系。企業層面，以運營商為代表，在標準制定和試驗驗證方面取得一定進展。三大運營商均積極投入算力網絡標準化工作。

技術趨勢

???????互聯網、大數據、云計算、人工智能、區塊鏈等技術創新，加速了數字經濟的發展。數字經濟的發展將推動海量數據產生，數據處理需要云邊端協同的強大算力和廣泛覆蓋的網絡連接。多樣性算力、算網融合等成為重要趨勢，具體體現在以下幾個方面：

(1) 算力多樣泛在

???????算力呈現出內核多樣化、分布泛在化的趨勢。除了通用計算外，高性能計算、智能計算的出現，算力內核不斷向GPU、FPGA和NPU等異構化方向發展。近年來，隨著物聯網、邊緣計算的繁榮發展，海量終端接入網絡，算力逐漸向邊緣側和端側延伸，邊緣算力逐漸豐富。算力整體上呈現云邊端三級架構，具備云算力超集中、邊端算力超分布的特征。

(2) 算網深度結合

???????網絡的發展讓算力更易泛在擴展，讓數據更易流動，用戶更便捷使用。算力要發揮極致性能呼喚網絡技術變革創新。通過網絡連接泛在算力，可以突破單點算力的性能極限，發揮算力的集群優勢，提升算力的規模效能，通過對算網資源的全局智能調度和優化，可有效促進算力的 “流動” ，滿足業務對算力隨需使用的需求。同時，伴隨著行業應用對網絡在端到端質量方面的極致要求，網絡需要從盡力而為向端到端確定性保障演進，網絡協議也需創新發展。

(3) 要素融合互促

???????算力將成為多技術融合、多鄰域協同的重要載體。算力內核的極致化和專用化（如GPU/DPU）推動了人工智能、大數據、區塊鏈等技術的性能不斷提升。行業數字化轉型也需要綜合應用組合技術創新。如區塊鏈解決了多方數據可信的問題，大數據為人工智能提供了海量的訓練集，人工智能提升了區塊鏈的效率等。人工智能、大數據、區塊鏈等技術融合和跨鄰域協同，進一步提升算力服務的智能化水平、可信交易能力，推動算力服務向縱深發展。

(4) 算網一體服務

???????算力與網絡的深度融合，推動算網服務向極簡一體化方向轉變。算網服務從過去云+網服務的簡單組合，轉變為算網深度融合、靈活組合的一體化服務。云原生、SDN、SD-WAN、Serverless、FaaS等技術不斷成熟和在網計算、意圖感知等技術的探索，讓服務開始從資源型向任務型發展，跨層次，多形態的極簡一體化能力將更加豐富。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【算力网络】算力网络的发展趋势的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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