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中國工程院院士劉韻潔:我國算力網發展前景及挑戰

“東數西算”是我國為促進數字經濟發展、建設數字中國而推動實施的一項國家戰略工程。算力和網絡的發展日益呈現一體共生趨勢,網絡從連接算力演進為動態感知算力、可定制承載算力,實現在網計算隨需隨算,算力無處不在。

數字經濟發展對算力網絡提出重大挑戰

ChatGPT的出現讓“算力網絡”這一概念受到越來越多的關注,但美國通過限制相關技術和高端芯片的出口不斷對我國進行擠壓,企圖通過5納米、7納米等高端GPU(圖形器處理)芯片對中國禁運,讓中國的算力尤其在智能算力方面永遠落后于美國。面對這種情況,我們不僅要盡快突破算力網絡關鍵核心技術,更要找到適合自身國情的算力網絡發展路徑。

以ChatGPT-3為例,它有1750億個參數,其訓練使用了微軟的人工智能計算系統,該系統由1萬個V100GPU和28.5萬個CPU組成,每個GPU服務器擁有400Gb/s的網絡性能,這樣才能滿足訓練所需約3640PF-days(即假如每秒計算一千萬億次,需要計算3640天)的算力。由于美國高端人工智能芯片禁售,我國若要滿足如此龐大的算力需求,除阿里、騰訊等大算力中心有這樣的能力外,對于普遍需要大模型訓練的單位而言,比較現實的路徑就是把多個分散的數據中心通過網絡連接起來,形成算力集群,開展協同計算、并行計算等來彌補單個數據中心算力不足的劣勢。

然而,數據中心之間的連接和海量數據的傳輸又對網絡提出更高的要求,即要能實現超長距離無損數據傳輸。國際上做過相關試驗,在算力網絡條件下,如果丟包率大于1%,傳輸效率將下降50%;如果丟包率大于2%,傳輸效率則將接近于0。這對我們實現數據遠距離無損傳輸提出很大挑戰,因此,我們建議利用確定性網絡,并結合RDMA(遠程直接數據存取)等無損傳輸技術來提升國家整體算力和網絡資源效能。

確定性網絡技術成為推動算力網絡發展的關鍵

確定性網絡技術得到國際同行的認可,相關研究也有很多。例如,IETF(國際互聯網工程任務組)在2015年10月成立DetNet(確定性網絡)工作小組,側重研究為網絡層數據傳輸提供確定性延遲、丟包、抖動以及高可靠性的標準和能力;3GPP(第三代合作伙伴計劃)于R16、R17、R18標準先后支持IEEE(電氣與電子工程師協會)TSN (時間敏感網絡)協議的5G網絡系統,確立5G系統的確定性機制并進行標準化;美國能源部、國際電工委員會(IEC)等組織也都制定了相關標準。國內方面,中國信息通信研究院聯合國內多家網絡相關單位共同組建的網絡5.0產業和技術創新聯盟,開展DIP(確定性IP)研究;工業互聯網產業聯盟啟動“時間敏感網絡(TSN)產業鏈名錄計劃”。

確定性網絡正成為未來網絡產業發展的核心,也是我國在網絡領域實現“換道超車”的重要歷史機遇。那么,如何實現網絡的確定性服務能力呢?這就需要一個新的網絡體系架構。基本思路就是把網絡軟硬件設備進行解耦,將網絡資源盡量開放,功能細化,變成可重構、可調度的模塊,實現網絡資源的靈活調度控制和按需配置。基于此,我們在全球率先提出“服務定制網絡(SCN)新型網絡體系架構”,在網絡承載、網絡控制、網絡服務三個平面實現多項核心技術突破,改變傳統互聯網TCP/IP協議僵化和不可控問題,實現互聯網核心技術的自主可控和發展主動權。

而這個架構的實現需要有一個大網的操作系統,它就像網絡的“超級大腦”一樣,能對整個網絡資源進行實時數據采集和分析,對網絡進行融合控制,從而確保網絡服務能力確定性可控。我國具有自主知識產權的大網操作系統目前已在400多個城市、1100多個節點的骨干網上穩定運行了5年。

在大算力場景下,確定性網絡在滿足數據高速、遠距離、無損傳輸需求方面具有明顯的優越性。從未來網絡試驗設施(CENI)現網測試數據可以看出,基于確定性網絡技術的傳輸效率遠遠優于傳統網絡技術,如相較于FTP(文件傳輸協議)效率可提升36倍,相較于QUIC(快速UDP網絡連接)效率可提升15倍,且對于線路延時、丟包的魯棒性更好。因此,確定性網絡將成為支撐大算力應用高速傳輸的堅實底座。

確定性網絡正在助力數字經濟高質量發展

實際上,目前相關團隊正在規劃將確定性網絡應用在“東數西算”工程項目中,依托未來網絡試驗設施建設連接“東數西算”八大樞紐節點數據中心的“確定性新總線”,項目完成后將極大地提升我國算力資源使用效率,為電力、氣象、能源等重大應急安全領域提供安全、可靠、高效的網絡支持能力,助力我國數字經濟高質量發展和碳達峰、碳中和目標的實現。

ChatGPT的出現加速了人工智能大模型時代的到來,未來每個行業,甚至每個企業都可以擁有自己的大模型,這要求網絡能夠提供全域確定性服務能力。目前,我國已基于未來網絡試驗設施構建了覆蓋全國35個城市的廣域確定性網絡,可實現跨一萬公里數據傳輸,端到端的時延抖動小于50微秒,做到零丟包、不亂序,可為將來不同行業、不同場景下的大模型訓練提供確定性網絡支撐能力,大大提升了大模型的生成效率。

此外,確定性網絡還可為工業互聯網、能源互聯網、元宇宙、科學研究等典型場景提供高效的網絡支撐能力。以“中國天眼”——500米口徑球面射電望遠鏡(FAST)為例,當前,FAST每小時產生超過7TB的巡天數據,這對網絡傳輸、數據存儲、計算處理能力都帶來嚴峻挑戰。項目團隊依托未來網絡試驗設施,建立算網融合的FAST巡天科研環境,協助FAST團隊突破海量科學原始數據的快速傳輸、高通量計算難題,極大地提升了技術創新效率。

面對互聯網下半場發展,即從消費領域進入實體經濟的歷史機遇期,確定性網絡有望解決傳統互聯網擁塞無序的問題,推動互聯網從“盡力而為”到“確保所需”的技術體系變革。希望我們能抓住這一重大機遇,不斷突破確定性網絡核心技術,不斷發展完善確定性網絡相關產業生態,實現核心標準、芯片、設備的自主可控,引領算力網絡技術和應用的發展。

[責任編輯:潘旺旺]