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【觀點】單志廣:算力網路需要算力、存力和運力的協同最優排程

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【觀點】單志廣:算力網路需要算力、存力和運力的協同最優排程

(圖片來源:視覺中國)

算力對數字經濟至關重要,是核心生產力,近幾年我國資料中心規模快速增長,持續拉動投資。國家也從全國角度一體化佈局,提出‘東數西算’超級工程,工程大刀闊斧地對全國算力資源進行調整配置。“東數西算”是一個將資料資源從分散到集中、從個體運營到國家統籌的過程,對國家治理、國防安全等,具有重要意義。但是從實施角度來看,還面臨多方面挑戰。

本文系盤古智庫學術委員、國家資訊中心資訊化和產業發展部主任單志廣在世界5G大會上的發言,文章來源於“通訊世界

【觀點】單志廣:算力網路需要算力、存力和運力的協同最優排程

東數西算戰略工程,建設“數字強國”之關鍵

據國家統計局測算,2020年,我國算力產業規模已達2萬億元,直接帶動經濟產出1。7萬億元,間接帶動經濟產出6。3萬億元。算力逐漸成為數字經濟時代的新生產力,計算力指數每提高1點,對數字經濟會有3。5‰的貢獻,對於GDP有1。8‰的推動。

2021年底資料中心機架規模超過520萬子架,預計“十四五”期間總投資規模3萬億元,平均年增速>30%。2022年,新開工資料中心專案25個,投資超過1900億元。其中,西部地區投資比去年同期增長6倍,呈現出由東向西轉移的良好趨勢。

2016年我國就提出了構建全國一體化大資料中心的思路,提出要深刻認識網際網路在國家管理和社會治理中的作用,以推行電子政務、建設新型智慧城市等為抓手,以資料集中和共享為途徑,建設全國一體化的國家大資料中心,推進技術融合、業務融合、資料融合,實現跨層級、跨地域、跨系統、跨部門、跨業務(三融五跨)的協同管理和服務。

“東數西算”實現東西互補

“國家從全國角度一體化佈局,提出‘東數西算’超級工程,大刀闊斧地對全國算力資源進行調整配置,既支撐東部算力需求,也帶動西部發展,解決資料中心能耗高、資源利用效率不足、區域發展不協調等問題。”單志廣講道。

東西部互補,為“雙碳”戰略服務。

東部地區能耗指標緊張,但算力訴求很大。西部地區氣候環境適宜,清潔能源使用成本低。東數西算可以使得算力從東部外溢到西部,降低整體碳排放。

增強東西部經濟活力,降低企業成本。

資料中心的電力佔到運維成本的七成,而西部地區的電價具有明顯優勢,是算力“西遷”的原生動力。東部海量資料透過全光網遷移到西部,也帶動西部產業轉型和就業增長。

有利於國家資料的安全。

東部沿海和西部資料中心分散配置,實現資料多點災備,一旦發生地震等災害,資料安全將無後顧之憂。同時,加強東西部資料流動,也能最大化消除東西部在數字化轉型不均衡的問題。

“五力”打造全國一體化大資料中心。

數腦,深化各行業資料智慧應用創新;數鏈,加速資料流通融合打造數字供應鏈;數紐,有效降低算力使用成本和門檻;數網,最佳化資料中心基礎設施建設佈局;數盾,強化對算力和資料資源安全防護。運力是將算力和存力輸送到企業和家庭的關鍵鏈條。

【觀點】單志廣:算力網路需要算力、存力和運力的協同最優排程

最佳化資料中心佈局,確保資源高效利用

原則上,將大型和超大型資料中心佈局到可再生能源等資源相對豐富的區域,最佳化網路、能源等資源保障。在城市城區範圍,為規模適中、具有極低時延要求的邊緣資料中心留出發展空間,確保城市資源高效利用。

(一)資料中心叢集。

引導超大型、大型資料中心集聚發展,構建資料中心叢集,推進大規模資料的“雲端”分析處理,重點支援對海量規模資料的集中處理,支撐工業網際網路、金融證券、災害預警、遠端醫療、影片通話、人工智慧推理等抵近一線、高頻實時互動型的業務需求,資料中心端到端單向網路時延原則上在20毫秒範圍內。貴州、內蒙古、甘肅、寧夏節點內的資料中心叢集,優先承接後臺加工、離線分析、儲存備份等非實時算力需求。起步階段,對於京津冀、長三角、粵港澳大灣區、成渝等跨區域的國家樞紐節點,原則上佈局不超過2個叢集。對於貴州、內蒙古、甘肅、寧夏等單一行政區域的國家樞紐節點,原則上佈局1個叢集。叢集應注重集約化發展,明確資料中心建設規模、節能水平、上架率等准入標準,避免盲目投資建設。

(二)城市內部資料中心。

在城市城區內部,加快對現有資料中心的改造升級,提升效能。支援發展高效能、邊緣資料中心。鼓勵城區內的資料中心作為算力“邊緣”端,優先滿足金融市場高頻交易、虛擬現實/增強現實(VR/AR)、超高畫質影片、車聯網、聯網無人機、智慧電力、智慧工廠、智慧安防等實時性要求高的業務需求,資料中心端到端單向網路時延原則上在10毫秒範圍內。

算力聯網,時延至關重要

多樣化算力資源雖地理位置分散,但透過網路可以整合為“一臺計算機”為使用者提供服務,這就不是簡單的網,而是一張高品質的網實現算力高速互聯,時延至關重要,全光網將是這張網路的最佳選擇。

資料中心叢集:引導超大型/大型資料中心集聚發展,重點支援對海量規模資料的集中處理,支撐科學研究、災害預警、人工智慧訓練、影片渲染等非實時互動的業務場景。資料中心端到端單向網路時延原則上在20毫秒範圍內。

省級/城市資料中心:支援發展高效能、邊緣資料中心,作為算力“邊緣”端,優先滿足金融市場高頻交易、VR/AR、超高畫質影片、智慧工廠、智慧安防等實時性要求高的業務。資料中心端到端單向網路時延在3~5毫秒範圍內,甚至更低。

算力網路需要算力、存力和運力的協同最優排程

資料中心負責提供算力,地理位置上既有集中,又有分散部件。末端企業側作為需求方和使用者,使用者分散;運力上聯算力/存力(供給端),下聯企業家庭(需求端)。建設目標為,需要綜合考慮各地的算力、儲存、演算法等資源,並結合網路資訊(頻寬、時延等),針對不同使用者對算力的不同訴求,提供最優的資源服務與網路連線,為所有使用者提供嚴格目標的業務質量保障。

“算力的使用需要像‘開啟水龍頭,就能用水’一樣,隨用隨取,不需要知道自來水的源頭在哪裡。”單志廣講道。

算力網路對光網路提出了大頻寬超長距、高安全可靠、泛在接入的需求。光網路採用光纖作為介質,不受電磁干擾,不會被監聽;發生故障時,光網路又能在百毫秒內極速恢復;光網路還能做到單纖容量幾十T,是當前業界最大的傳輸容量。光網路將是算力網路的最佳載體。

全國一體化的家大資料中心體系和“東數西算”工程,事關全域性,事關長遠。在推進工作中,要科學謀劃、系統推進、攻堅克難、高質高效、持續發展。堅持網路適度超前建設,全光網打造高品質運力,與算力、存力聯合構築堅實的基礎設施,助力數字經濟參天大樹高質量生長。

“東數西算”的理想與現實

據統計,2020年國內資料中心佔全社會總用量的2。7%,總能耗超過2000億度,而2000公里長距離輸電的損耗是6%左右。“東數西算”能夠減小電能傳輸距離,降低電網功率傳輸損耗;西部地區便宜的電價、地價,充足的空間,能夠抵消資料傳輸增加的硬性成本;西部地區新能源消納以及相應產業調整將帶來的收益等。

此外,“東數西算”網路建設是一個將資料資源從分散到集中、從個體運營到國家統籌的過程,對國家治理、國防安全等,具有重要意義。但是從實施角度來看,還面臨三方面挑戰。

(1)算力網設施的原有節點與新增節點銜接聯動

“東數西算”不是單純地覆蓋原有算力資料,而是要建設新節點,且以自籌為主,如政府機構、BAT、運營商等,但如何管理和統籌新舊節點的聯動關係,以集中式結構為主,還是分散式佈置,尚無定論。

要做好國家規劃佈局的國家算力樞紐節點、國家資料中心叢集與現有的全國各地各型別算力設施的統籌、銜接和配合,形成合理分工、科學聯動、高效協作機制,切實發揮國家佈局的引領和示範作用。

(2)“數”“算”供需匹配度及安全性保障問題

因資料型別多樣、業務需求各異,如何確保“東數西算”的“數”和“算”供需匹配,是由政府牽頭,還是市場調控,尚無合理解決方案。如果資料來自珠三角等東部地區,而算力設施位於寧夏、貴州、甘肅等西部地區,網路效能、算力實時性、資料安全等各方面影響難以評估。

要在業務層面上做好供需匹配和精準對接,解決誰的“東數”由誰來“西算”的問題?沒有業務保障,算力設施就無法發揮應用作用,從而造成設施空置和能源空耗。這種供需匹配可能需要在國家層面、省市級層面、企業層面、業務層面等多層級開展面向效能、價格、效益等多方面的測算,形成真正的應用需求供給和可持續的長效動力機制。

(3)“東數西算”的算力網路的統籌排程和執行機制問題

算力網路並不是簡單的將全國的算力連線起來,而是要實現多目標最佳化控制,進行算力網路雲網邊的排程,業務的排程、價格的排程、安全的排程。

事實上,可利用多目標最佳化控制理念,靈活最佳化算力網路的雲網邊需求,但終極目標是全網排程、實時排程,還是面向業務需要,尚不可知,爆炸式的資料計算甚至有實時最優解不存在的可能。因此,與電力系統完善的分級排程不同,算力網路的排程機制短期內無法建立。

“隨著5G、全光網、SDN等網路技術的發展,網路不再是瓶頸,能夠按需將使用者和資源池連線在一起。5G/6G的發展,可以為更多的地方提供不受限制的高速網路接入,提供更多的網路連線的可能性。”單志廣講道。

算力網路的本質是構建User-aware network ,application-aware network類似智慧城市的城市大腦,把全網當成一臺計算機進行排程理論上說得通,實踐上難度很大,可能存在“狀態空間爆炸問題”,可能需要在整網最優難於獲得的情況下,做系統分解、區域性最佳化、近似最佳化,分而治之,綜合整合。

面向未來,單志廣總結道,全國一體化的大資料中心體系和“東數西算”工程,事關全域性,事關長遠,在推進工作中,要科學謀劃、系統推進、攻堅克難、高質高效、持續發展要避免對近期的發展估計過高,更要避免對長遠的發展估計不足。

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