作者:中國(guó)聯(lián)通研究院 張雪貝 隋騰飛 曹暢等
摘要
移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)是算力網(wǎng)絡(luò)在移動(dòng)接入場(chǎng)景下的具象化,通過(guò)管理和分配分布式計(jì)算資源,提高網(wǎng)絡(luò)與計(jì)算協(xié)同的效率。文章首先介紹中國(guó)聯(lián)通提出的6G網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu),強(qiáng)調(diào)“超越連接”的設(shè)計(jì)理念,并由此引出移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)的總體框架設(shè)計(jì)和潛在關(guān)鍵技術(shù)研究,接下來(lái)介紹移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)典型場(chǎng)景的應(yīng)用探索。最后,總結(jié)梳理其在國(guó)內(nèi)外標(biāo)準(zhǔn)化組織的相關(guān)研究進(jìn)展,并建議持續(xù)推動(dòng)移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)研究和標(biāo)準(zhǔn)化工作,呼吁業(yè)界共同構(gòu)建移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)體系,推動(dòng)面向6G及下一代網(wǎng)絡(luò)的算網(wǎng)融合的深入研究和探索。
關(guān)鍵詞
6G;移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò);網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
引言
算力網(wǎng)絡(luò)是一種新型的信息基礎(chǔ)設(shè)施,通過(guò)管理和分配分布式的計(jì)算資源,實(shí)現(xiàn)計(jì)算任務(wù)的并行執(zhí)行和負(fù)載均衡,提高計(jì)算效率和性能。隨著移動(dòng)終端算力發(fā)展迅猛、端邊網(wǎng)云移動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展多樣、網(wǎng)絡(luò)內(nèi)生算力服務(wù)需求日益增長(zhǎng),6G移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的持續(xù)演進(jìn)成為必然。
移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)是算力網(wǎng)絡(luò)在移動(dòng)接入場(chǎng)景下的具體體現(xiàn),它在傳統(tǒng)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上增強(qiáng)了內(nèi)生計(jì)算能力,并通過(guò)管控機(jī)制實(shí)現(xiàn)連接資源與算力資源的協(xié)同。移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)拓展增強(qiáng)了算力網(wǎng)絡(luò)的云邊端算力協(xié)同能力,兼顧算力與移動(dòng)性需求。
6G移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)研究背景
算力網(wǎng)絡(luò)是指利用分布在云、邊、端上的計(jì)算資源,通過(guò)網(wǎng)絡(luò)連接協(xié)同工作,按需分配和靈活調(diào)度計(jì)算資源、存儲(chǔ)資源以及網(wǎng)絡(luò)資源的新型信息基礎(chǔ)設(shè)施。通過(guò)有效地管理和分配分布式計(jì)算資源,將計(jì)算任務(wù)分發(fā)到合適的設(shè)備上進(jìn)行處理,提供高效、靈活、可擴(kuò)展的計(jì)算能力,以滿足不同應(yīng)用場(chǎng)景的需求,實(shí)現(xiàn)任務(wù)的并行執(zhí)行和負(fù)載均衡,提高計(jì)算效率和性能。
隨著近兩年AI大模型的迅猛發(fā)展,從單模態(tài)到多模態(tài)技術(shù)的演變,催生如ChatGPT、SORA等AI應(yīng)用的規(guī)模落地;同時(shí)伴隨著XR設(shè)備、智慧汽車等終端算力的快速增強(qiáng),和無(wú)人機(jī)、車聯(lián)網(wǎng)等端邊網(wǎng)云協(xié)同的移動(dòng)業(yè)務(wù)的發(fā)展,帶來(lái)了對(duì)運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)的算力、顯存、帶寬等的巨大需求,激發(fā)著通信網(wǎng)絡(luò)的新一輪變革[1-2],移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)需要具備提供內(nèi)生的算力服務(wù)的能力,推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)由外掛智能向內(nèi)生智能轉(zhuǎn)變[3],6G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)從單一的提供連接服務(wù),向提供超越連接的多維服務(wù)演進(jìn)[4-5]。
算力網(wǎng)絡(luò)前期的研究主要關(guān)注承載側(cè)的算網(wǎng)資源感知調(diào)度,隨著6G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的深入研究,IMT2030網(wǎng)絡(luò)組發(fā)布的《6G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)展望白皮書》[6]中,提出把計(jì)算功能引入6G網(wǎng)絡(luò),將算力網(wǎng)絡(luò)的概念延伸到移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)。移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)是算力網(wǎng)絡(luò)在移動(dòng)接入場(chǎng)景下的具象化體現(xiàn),以傳統(tǒng)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)及其提供的連接服務(wù)為基礎(chǔ),在保障業(yè)務(wù)連接質(zhì)量要求的同時(shí),增強(qiáng)了移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的泛在算力(如終端、邊緣、核心側(cè)等算力資源)能力,并兼顧算力與移動(dòng)性需求,通過(guò)管控機(jī)制來(lái)協(xié)同連接資源和算力資源,從而實(shí)現(xiàn)在移動(dòng)網(wǎng)內(nèi)提供按需的計(jì)算服務(wù),拓展了算力網(wǎng)絡(luò)云邊端協(xié)同的能力。
中國(guó)聯(lián)通6G移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
中國(guó)聯(lián)通繼承CUBE-Net3.0的技術(shù)理念和架構(gòu)設(shè)計(jì),于2023年發(fā)布了《中國(guó)聯(lián)通6G網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)白皮書》[7],提出了面向6G“新網(wǎng)絡(luò),新服務(wù),新生態(tài)”的層次化數(shù)智化服務(wù)使能平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)。其設(shè)計(jì)理念可概括為以下三個(gè)方面。
1)面向“超越鏈接”:打造超越連接的“新網(wǎng)絡(luò)”,網(wǎng)絡(luò)提供的服務(wù)從單一的連接服務(wù)擴(kuò)展到智能、感知、數(shù)據(jù)、計(jì)算、安全新服務(wù),構(gòu)筑智能泛在的綜合型數(shù)字信息基礎(chǔ)設(shè)施。
2)面向“多元用戶”:創(chuàng)新面向多元用戶的“新服務(wù)”,網(wǎng)絡(luò)從為終端用戶提供服務(wù)轉(zhuǎn)變?yōu)橄蛐袠I(yè)用戶、OTT應(yīng)用、子網(wǎng)絡(luò)等泛在用戶提供綜合服務(wù),滿足千行百業(yè)差異化需求和智算融合需要。
3)面向“平臺(tái)即服務(wù)”:構(gòu)建平臺(tái)賦能的“新生態(tài)”,網(wǎng)絡(luò)從提供單邊的連接管道服務(wù)變成面向多元用戶提供多邊服務(wù)的使能平臺(tái),以促進(jìn)云網(wǎng)邊端業(yè)協(xié)同和產(chǎn)業(yè)生態(tài)繁榮發(fā)展。
基于上述網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計(jì),面向“超越連接”的設(shè)計(jì),網(wǎng)絡(luò)提供的服務(wù)將從單一的連接服務(wù),擴(kuò)展到智能、感知、數(shù)據(jù)、計(jì)算、安全新服務(wù)。主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面。
1)內(nèi)生:現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),以大帶寬、低時(shí)延的連接功能為主,其他功能的引入和實(shí)現(xiàn),主要通過(guò)外掛式的方式完成,無(wú)法滿足6G多樣的業(yè)務(wù)需求和動(dòng)態(tài)復(fù)雜環(huán)境需求。因此,6G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)需要注入多種功能內(nèi)生和融合基因,從網(wǎng)絡(luò)功能、接口、協(xié)議棧等方面端到端支持智能、算力、安全等內(nèi)生能力。
2)協(xié)同:現(xiàn)有面向連接的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),提供了基于會(huì)話的管控和連接QoS保障機(jī)制。當(dāng)6G網(wǎng)絡(luò)需要超越連接提供各類新業(yè)務(wù)時(shí),需要提供超越會(huì)話的協(xié)同機(jī)制,在網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)層面引入新的管控量綱,基于任務(wù)協(xié)同新業(yè)務(wù)所需要的連接、數(shù)據(jù)、計(jì)算多個(gè)維度資源,以此實(shí)現(xiàn)新業(yè)務(wù)的管控和QoS保障。
3)分布:6G多樣化新業(yè)務(wù)所需的連接、計(jì)算、數(shù)據(jù)等能力來(lái)源于不同區(qū)域、不同資源池、不同組織,6G網(wǎng)絡(luò)需要調(diào)度和聯(lián)接上述多種不同的網(wǎng)絡(luò)能力,提供用戶就近、隨用戶移動(dòng)的、分布式的網(wǎng)絡(luò)服務(wù),滿足用戶對(duì)6G融合業(yè)務(wù)的訴求。
因此,圍繞這一設(shè)計(jì)理念,本文基于中國(guó)聯(lián)通6G網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)架構(gòu)開(kāi)展了深入細(xì)化的研究,在功能層引入計(jì)算功能,作為打造超越連接的“新網(wǎng)絡(luò)”,構(gòu)筑智能泛在的綜合型數(shù)字信息基礎(chǔ)設(shè)施的重要一環(huán)。并持續(xù)開(kāi)展移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的研究探索,提出了中國(guó)聯(lián)通6G移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)的總體框架,通過(guò)在移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中引入內(nèi)生的計(jì)算功能,增強(qiáng)傳統(tǒng)控制面支持計(jì)算會(huì)話、移動(dòng)性管理、算網(wǎng)協(xié)同等全局控制,提供靈活調(diào)度和QoS保障,實(shí)現(xiàn)算網(wǎng)服務(wù)的按需高效供給。該架構(gòu)在服務(wù)管控層、功能層和資源層三個(gè)層面分別做了內(nèi)生計(jì)算的增強(qiáng)擴(kuò)展。6G移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)總體框架如圖1所示,主要包括算網(wǎng)服務(wù)編排、算網(wǎng)資源管理、移動(dòng)算網(wǎng)控制調(diào)度等關(guān)鍵模塊,在3.1章節(jié)展開(kāi)詳述。
圖1 6G移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)總體架構(gòu)
中國(guó)聯(lián)通6G移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)模塊設(shè)計(jì)及關(guān)鍵技術(shù)
移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)模塊設(shè)計(jì)
面向超越連接的設(shè)計(jì),未來(lái)面向6G的網(wǎng)絡(luò)將不再只提供單一的連接服務(wù),而是集成了連接服務(wù)、計(jì)算服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)等的多業(yè)務(wù)使能平臺(tái),面向移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)與算力底座協(xié)同的6G移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)將是實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的核心;谇拔奶岢龅囊苿(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)總體架構(gòu),本章節(jié)圍繞涉及的關(guān)鍵模塊和技術(shù)展開(kāi)詳細(xì)闡述。如圖1所示,移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)基于《中國(guó)聯(lián)通6G網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)白皮書》[7]里的6G系統(tǒng)架構(gòu)做了以下幾方面細(xì)化擴(kuò)展。
1)在服務(wù)和管控層,增加了算網(wǎng)服務(wù)編排功能和算網(wǎng)資源管理功能。其中,算網(wǎng)服務(wù)編排功能主要負(fù)責(zé)算網(wǎng)服務(wù)標(biāo)識(shí)、需求及生命周期管理,服務(wù)分解和資源映射,以及跨域算網(wǎng)服務(wù)信息的獲取;算網(wǎng)資源管理功能則通過(guò)算網(wǎng)編排單元(CO)統(tǒng)一管理底層計(jì)算/存儲(chǔ)/網(wǎng)絡(luò)等資源信息,實(shí)現(xiàn)算網(wǎng)資源的感知、注冊(cè)、建模等,以及跨域的算網(wǎng)資源交互等。
2)在功能層,主要包括控制面功能、用戶面功能、計(jì)算功能等。其中,在控制面功能中增加了算網(wǎng)控制單元(CC),用于實(shí)現(xiàn)算網(wǎng)聯(lián)合的路徑規(guī)劃和QoS保障,并增強(qiáng)現(xiàn)有控制面對(duì)計(jì)算會(huì)話的管控能力,為UE動(dòng)態(tài)選擇最優(yōu)算網(wǎng)資源及連接資源等;在計(jì)算功能部分,在終端/邊緣/核心側(cè)嵌入算網(wǎng)執(zhí)行單元(CE),在統(tǒng)一編排控制下按需執(zhí)行分布式算網(wǎng)服務(wù),并通過(guò)如通告方式實(shí)現(xiàn)資源和服務(wù)感知;在用戶面功能部分,則主要關(guān)注現(xiàn)有用戶面協(xié)議棧的演進(jìn)、計(jì)算會(huì)話通道協(xié)議,以及跨面/跨域隧道協(xié)同[8-9],如GTP-U與承載側(cè)SRv6的融合、對(duì)MoQ等特定業(yè)務(wù)傳輸協(xié)議的支持、增強(qiáng)對(duì)業(yè)務(wù)SLA感知能力,實(shí)現(xiàn)針對(duì)不同業(yè)務(wù)和服務(wù)類型的多樣化傳輸,用戶面可編程能力、跨域隧道的打通等,與承載側(cè)算力網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)協(xié)同和統(tǒng)一調(diào)度。
3)在資源層,則在原先頻譜資源的基礎(chǔ)上,增加了計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等多維資源納管。
基于面向超越連接設(shè)計(jì)的6G移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)總體框架,通過(guò)在移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中引入內(nèi)生的計(jì)算功能,增強(qiáng)傳統(tǒng)控制面支持計(jì)算會(huì)話、移動(dòng)性管理、算網(wǎng)協(xié)同等全局控制,提供靈活調(diào)度和QoS保障,實(shí)現(xiàn)計(jì)算服務(wù)的按需高效供給。
移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)潛在關(guān)鍵技術(shù)
根據(jù)3.1章節(jié)的功能模塊設(shè)計(jì),移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)的潛在關(guān)鍵技術(shù)主要面向算網(wǎng)業(yè)務(wù)編排、算網(wǎng)融合感知、計(jì)算會(huì)話的控制調(diào)度等三個(gè)方面。
1)在算網(wǎng)業(yè)務(wù)編排方面,需要增強(qiáng)對(duì)算網(wǎng)業(yè)務(wù)需求的識(shí)別分析和編排調(diào)度能力,考慮引入服務(wù)功能鏈等能力,實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)在不同功能計(jì)算節(jié)點(diǎn)的按序服務(wù)和路徑規(guī)劃,提供更高效率的按需計(jì)算服務(wù),并研究算網(wǎng)服務(wù)的開(kāi)放使能。
2)在算網(wǎng)融合感知方面,研究移動(dòng)網(wǎng)內(nèi)泛在異構(gòu)計(jì)算資源的感知度量,增強(qiáng)NFV域內(nèi)對(duì)泛在異構(gòu)的算網(wǎng)資源的統(tǒng)一納管能力,研究用戶面融合SRv6等新協(xié)議的演進(jìn),提升網(wǎng)絡(luò)可編程能力,增強(qiáng)對(duì)承載側(cè)算網(wǎng)信息的交互能力,優(yōu)先考慮聚焦邊緣側(cè)實(shí)現(xiàn)算網(wǎng)融合,打通跨域的算網(wǎng)業(yè)務(wù)路徑、資源調(diào)度和跨域協(xié)同。
3)在計(jì)算會(huì)話的控制和調(diào)度方面,研究計(jì)算服務(wù)會(huì)話的管控機(jī)制,包括研究移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)典型場(chǎng)景相關(guān)的計(jì)算服務(wù)增強(qiáng)QoS需求和計(jì)算會(huì)話的融合調(diào)度、服務(wù)連續(xù)性保障等機(jī)制,高效支撐多元異構(gòu)計(jì)算節(jié)點(diǎn)間協(xié)作的計(jì)算會(huì)話管控,同時(shí)也關(guān)注與用戶面等的協(xié)同能力,研究適應(yīng)6G計(jì)算面與用戶面協(xié)同的演進(jìn)路線,提升端網(wǎng)業(yè)協(xié)同能力,保障移動(dòng)場(chǎng)景下的計(jì)算服務(wù)連續(xù)性和業(yè)務(wù)路由最佳,從而實(shí)現(xiàn)通信與計(jì)算更深度的融合。
移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)典型應(yīng)用場(chǎng)景及標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)
典型應(yīng)用場(chǎng)景探索
基于上述移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)總體框架,本文介紹在移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用場(chǎng)景上的一些實(shí)踐探索,包括車路云一體化智能網(wǎng)聯(lián)、移動(dòng)終端算力上移、潮汐調(diào)度等場(chǎng)景,展示了移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)在不同領(lǐng)域的應(yīng)用潛力。
1)車路云一體化智能聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景。通過(guò)構(gòu)建端—邊—云協(xié)同的計(jì)算架構(gòu),根據(jù)車聯(lián)網(wǎng)不同業(yè)務(wù)對(duì)算力和時(shí)延的差異化需求,實(shí)現(xiàn)車聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的分級(jí)部署和協(xié)同調(diào)度編排,賦能車路云一體化的智能網(wǎng)聯(lián)業(yè)務(wù)需求。目前重點(diǎn)關(guān)注的兩類典型場(chǎng)景如圖2所示:一個(gè)是面向局域的移動(dòng)自主泊車場(chǎng)景,引入移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)為車輛調(diào)度合適的計(jì)算服務(wù)節(jié)點(diǎn),在車輛移動(dòng)時(shí)保障UPF和計(jì)算節(jié)點(diǎn)的聯(lián)合調(diào)度;另一個(gè)是面向廣域的OTA升級(jí)場(chǎng)景,通過(guò)引入移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò),驗(yàn)證非UE發(fā)起的計(jì)算會(huì)話控制能力,按需選擇合適的計(jì)算節(jié)點(diǎn)為UE傳輸/處理所需數(shù)據(jù)。其他典型的車聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)還有十字路口調(diào)度、邊端協(xié)同駕駛決策等場(chǎng)景。
圖2 車路云一體化智能聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景
移動(dòng)終端算力上移場(chǎng)景:沉浸式業(yè)務(wù)(AR、VR)等應(yīng)用強(qiáng)依賴算力支撐,受限于終端算力以及有限的電池容量和存儲(chǔ)空間,無(wú)法滿足大模型、大數(shù)據(jù)量的計(jì)算。由云服務(wù)器完成圖像計(jì)算,無(wú)法滿足時(shí)延要求,影響用戶體驗(yàn)。因此,如圖3所示,可以借助移動(dòng)算網(wǎng)提供近端算力服務(wù),并通過(guò)實(shí)時(shí)感知算網(wǎng)資源狀態(tài),實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)進(jìn)行算力路徑的調(diào)度切換。
圖3 移動(dòng)終端算力上移場(chǎng)景示意圖
潮汐調(diào)度場(chǎng)景:主要是從綠色節(jié)能角度考慮,應(yīng)對(duì)隨著算力下沉邊緣部署帶來(lái)的算力潮汐效應(yīng)等額外問(wèn)題。如圖4所示,以車聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景為例,在交通早晚高峰時(shí)期,算力高負(fù)載運(yùn)行,移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)將碰撞告警、十字路口動(dòng)態(tài)調(diào)度等實(shí)時(shí)性敏感的業(yè)務(wù)就近調(diào)度到邊緣節(jié)點(diǎn),實(shí)現(xiàn)就近的計(jì)算處理和時(shí)延保障;而在非高峰期,邊緣算力節(jié)點(diǎn)低負(fù)載運(yùn)行,通過(guò)統(tǒng)一的算網(wǎng)協(xié)同機(jī)制,實(shí)現(xiàn)固移融合的調(diào)度,將固網(wǎng)接入用戶的圖形渲染等算力任務(wù),調(diào)度到低負(fù)載的邊緣算力節(jié)點(diǎn)處理,提高算力節(jié)點(diǎn)的能效。
圖4潮汐調(diào)度場(chǎng)景示意圖
移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)化思考
在移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)化方面,本文梳理總結(jié)了國(guó)內(nèi)外各主要標(biāo)準(zhǔn)組織相關(guān)的研究報(bào)告和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn),圍繞構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)與計(jì)算深度融合的下一代新型泛在一體化基礎(chǔ)設(shè)施的標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)提出了思考和建議。
在5G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)演進(jìn)階段,IMT-2020(5G)推進(jìn)組發(fā)布了《面向5G-A的移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)需求及關(guān)鍵技術(shù)展望》研究報(bào)告[10],指出采用云—邊—端和邊—端協(xié)同的多層統(tǒng)一管理與協(xié)同調(diào)度機(jī)制,主要面向5G-A場(chǎng)景,難以滿足未來(lái)6G新型業(yè)務(wù)和架構(gòu)演變需求。國(guó)內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)組織CCSA也發(fā)起了圍繞移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)總體技術(shù)研究的討論,指出在5G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)演進(jìn)階段重點(diǎn)需要開(kāi)展基于5G-A的移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)和技術(shù)研究。
在6G研究階段中,IMT-2030(6G)推進(jìn)組也先后發(fā)布了《6G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)愿景與關(guān)鍵技術(shù)展望白皮書》《6G 前沿關(guān)鍵技術(shù)研究報(bào)告》《算力網(wǎng)絡(luò)協(xié)同的場(chǎng)景及需求研究報(bào)告》[11-13]等多本白皮書和研究報(bào)告。白皮書和報(bào)告里均有提到要構(gòu)建計(jì)算與網(wǎng)絡(luò)深度融合的新型泛在一體化基礎(chǔ)設(shè)施,提供“隨時(shí)、隨心、隨愿”的觸手可及的算力網(wǎng)絡(luò)服務(wù);將移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)作為6G的關(guān)鍵組網(wǎng)技術(shù)之一,強(qiáng)調(diào)移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)是實(shí)現(xiàn)6G的關(guān)鍵組網(wǎng)技術(shù),需要探索通算融合控制、計(jì)算服務(wù)會(huì)話管控、智能服務(wù)感知、移動(dòng)算網(wǎng)編排等潛在關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展態(tài)勢(shì)和引入的可能性;并通過(guò)開(kāi)展廣泛的討論和原型樣機(jī)測(cè)試等工作,推動(dòng)業(yè)界在逐步形成通算融合架構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)的共識(shí)。
在國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)組織方面,雖然3GPP對(duì)引入算力一直保持較為審慎的態(tài)度[14],但是可以看到從R19階段也在用戶面增強(qiáng)[15]、邊緣服務(wù)發(fā)現(xiàn)、XRM等多個(gè)研究課題中有涉及引入算力考量的潛在研究方案和提案:在FS_UPEAS用戶面增強(qiáng)研究課題中關(guān)注用戶面的服務(wù)化能力增強(qiáng),在新的潛在技術(shù)方案中提出定義新參數(shù)來(lái)指示UPF非標(biāo)準(zhǔn)化能力,如CPU、NIC等;在FS_eEDGE_5GC[16]邊緣增強(qiáng)研究課題中則重點(diǎn)關(guān)注增強(qiáng)移動(dòng)網(wǎng)發(fā)現(xiàn)邊緣應(yīng)用服務(wù)EAS,包括新增EAS負(fù)載、計(jì)算能力等來(lái)綜合選擇合適的邊緣應(yīng)用,推動(dòng)邊緣算網(wǎng)融合形成共識(shí);在XRM標(biāo)準(zhǔn)課題中,研究UPF作為Relay功能支持內(nèi)容緩存實(shí)現(xiàn)媒體內(nèi)容入網(wǎng),增強(qiáng)移動(dòng)網(wǎng)中的存儲(chǔ)能力和用戶面全互聯(lián)能力。在面向未來(lái)6G標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)的R20階段,也建議面向6G持續(xù)開(kāi)展移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)典型場(chǎng)景的需求分析以及通算融合等關(guān)鍵技術(shù)的研究。
此外,在底層算力資源的管理和編排方面,則主要在ETSI展開(kāi)討論。ETSI的網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化NFV組主要關(guān)注底層計(jì)算/存儲(chǔ)/網(wǎng)絡(luò)資源的統(tǒng)一納管,建議考慮在NFV體系中增強(qiáng)算網(wǎng)資源管理、算網(wǎng)業(yè)務(wù)編排能力,增強(qiáng)對(duì)NFV域的異構(gòu)算力節(jié)點(diǎn)統(tǒng)一納管編排能力和對(duì)異構(gòu)計(jì)算資源的建模;擴(kuò)展定義算力資源模型,建立端到端網(wǎng)絡(luò)模型等。
可以看出,移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)從5G-A萌芽,未來(lái)在6G將著重發(fā)力。建議未來(lái)在移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)及NFV框架中引入算網(wǎng)管理編排、控制調(diào)度、用戶面路徑可編程等相關(guān)技術(shù)研究和標(biāo)準(zhǔn)化工作,共同構(gòu)建移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)體系,助力未來(lái)為多樣化算網(wǎng)融合業(yè)務(wù)提供按需服務(wù)。
結(jié)語(yǔ)
伴隨著移動(dòng)終端算力發(fā)展迅猛、端邊網(wǎng)云移動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展多樣、網(wǎng)絡(luò)內(nèi)生算力服務(wù)需求日益增長(zhǎng),運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)的算力、顯存、帶寬等的需求劇增,激發(fā)著通信網(wǎng)絡(luò)的新一輪變革。本文從移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)的研究背景切入,深入分析了開(kāi)展面向6G及下一代網(wǎng)絡(luò)的移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)研究的緊迫性和必要性,之后以中國(guó)聯(lián)通提出的6G網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)為基礎(chǔ)展開(kāi)擴(kuò)展細(xì)化,引出了面向“超越連接”的6G移動(dòng)算力絡(luò)的架構(gòu)設(shè)計(jì)和關(guān)鍵技術(shù)研究,并對(duì)移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)的典型應(yīng)用場(chǎng)景展開(kāi)探索嘗試,最后梳理了國(guó)內(nèi)外移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)組織研究進(jìn)展,并呼吁業(yè)界圍繞面向6G及下一代網(wǎng)絡(luò)的多樣化算網(wǎng)融合業(yè)務(wù)和移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)技術(shù)展開(kāi)進(jìn)一步的探討研究。
參考文獻(xiàn)
[1] 吳建軍,鄧娟,彭程暉,等.任務(wù)為中心的6G網(wǎng)絡(luò)AI架構(gòu)[J].無(wú)線電通信技術(shù),2022,48(4):599-613
[2] 彭程暉,鄧娟,吳建軍,等.6G通算融合網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)[J].無(wú)線電通信技術(shù),2022,48(4):583-591
[3] IMT-2030(6G)推進(jìn)組.6G智能內(nèi)生網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)研究報(bào)告[R].2022
[4] 岳毅,張雪貝,王立文,等.面向6G的核心網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)研究[J].郵電設(shè)計(jì)技術(shù),2023(5):7-11
[5] 張雪貝,岳毅,楊文聰,等.6G數(shù)據(jù)及其功能研究[J].郵電設(shè)計(jì)技術(shù),2023(5):19-24
[6] IMT-2030(6G)推進(jìn)組.6G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)展望白皮書[R].2023
[7] 中國(guó)聯(lián)通.中國(guó)聯(lián)通6G網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)白皮書[R].2023
[8] 張雪貝,王立文,楊文聰,等.面向5G-A及6G的用戶面演進(jìn)研究及趨勢(shì)分析[J].信息通信技術(shù)與政策,2022(9):64-70
[9] 薛妍,楊立,謝峰.6G時(shí)代新用戶面設(shè)計(jì)和關(guān)鍵技術(shù)[J].移動(dòng)通信,2022,46(6):1-7
[10] IMT-2020(5G)推進(jìn)組.面向5G-A的移動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)需求及潛在關(guān)鍵技術(shù)研究報(bào)告[R].2023
[11] IMT-2030(6G)推進(jìn)組.6G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)愿景與關(guān)鍵技術(shù)展望白皮書[R].2021
[12] IMT-2030(6G)推進(jìn)組.6G前沿關(guān)鍵技術(shù)研究報(bào)告(網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域)[R].2023
[13] IMT-2030(6G)推進(jìn)組.算力網(wǎng)絡(luò)協(xié)同管理的場(chǎng)景及需求研究報(bào)告[R].2023
[14] 3GPP. 3GPP TS 22.261 v19.6.0: Service Requirements for the 5G system; Stage 1[S]. 2024
[15] 3GPP. 3GPP TS 29.892 v16.0.0: Study on User Plane Protocol in 5GC[S]. 2019
[16] 3GPP. 3GPP TS 23.548 v18.6.0: 5G System Enhancements or Edge Computing; Stage 2[S]. 2024