从计算机到网络算力

网络化计算模式的演变与发展

赵志为, 电子科技大学
zzw@uestc.edu.cn

计算形态的剧变

一间屋子到一副眼镜

什么原因？

人类的需求：服务随时随地、代价越小越好

随时随地：互联网；代价小：摩尔定律

算网融合是必由的途径

互联网的发展

解释解释什么是互联网

Inter意为 ...之间

Interaction 互动、交流
International 国际的、跨国的
Internet 跨...网的？？

互联网的使命



寻址 & 交换


* 互联网与电信网的区别？

互联的网络

网络类型 带宽分配Mbps 占比%
中国电信 4,537,680 50.72
中国联通 2,234,738 24.98
中国移动 1,997,000 22.32
中国科技网 115,712 1.29
CERNET 61,440 0.69
总计 8,946,570 100

中国科技网

互联网 vs 电信网


  • 互联网愿景：互联（IETF, IEEE）
  • 电信网愿景：业务（ITU, 3GPP）
  • 关系：
    • 后者是前者一部分、前者是后者技术支撑
    • 前者希望容纳更多类型的网络
    • 后者希望将业务扩展到更多类型的设备


* 全球与漂亮国？

互联网的变化

📌 寻址

  • Content Centric Network
  • Named Data Network


🍻 交换

  • Quality of Service
  • Quality of Experience
  • End-to-end Requirements


各网络技术的变化

  • 3G/4G/5G/6G
  • 卫星通信
  • 可见光通信
  • 低功耗物联网

主要强调通信理论与创新及其引发的新型组网技术

移动通信技术

通信技术 传输速率 传输延迟 覆盖范围
3G 2Mbps 100-300ms 2-5公里
4G 100Mbps 100ms 1-3公里
5G 1-10Gbps 1-10ms 50-300米
6G 100G-1Tbps 0.1-1ms 10米级

速率越来越高、覆盖越来越小、移动越来越强

*一辆60Km/h汽车的刹车紧急制动的距离：
50ms为≈1m，10ms为≈20cm，1ms为≈20mm

网络算力的出现

中国：东数西算、新基建

欧美：EuroHPC

企业：算力网络

计算应该像电话系统一样，成为一个公共服务，用户可以随用随取，按用付费

John McCarthy from MIT, 1961

网络计算模式

合久必分分久必合？

* 刘云新. 智能边缘计算中的挑战和机遇.中国计算机学会通讯 2021.09. * 汪学海等. 边缘计算技术研究报告. 中科院计算所 信息技术与信息化前瞻FIAR-02. 2018.02.

不同应用不同阶段

熟果子周期

🌱幼苗期 - 本地出现

充分利用本地计算资源

🍏发育期 - 持续优化

持续优化降低资源需求

🍎成熟期 - 网络执行

需求＜网络化资源
网络化运行

赵志为, 关于网络化计算模式的重新思考, CCCF, 19(1), 2023.

微观计算服务的演变

计算服务 幼苗期 发育期 成熟期
办公软件 Office 初代仅支持i286/i386、Windows系统(1990) 功能逐渐丰富
硬件与系统门槛逐渐降低
网络条件向体验要求逼近		 Office Online
Photoshop PS2.5仅支持当时最新的i386/i486(1990) Photopea
开发软件 Matlab 稳定版V3.5仅支持当时最新的i386/i486(1990) Matlab online
Visual studio 安装需3张CD，要求最新i486或Pentium(1997) VS online
AutoCAD V1.0需要当时最新的IBM CGA 显卡(1982) AutoCAD Web App
3D视频游戏 新型大型3D游戏仅支持最强GPU/CPU 网络运行3D游戏
网页版GTA 网页版射击 网页版极品飞车

网络化计算模式的演变

技术融合的过程

计算与网络的融合

  • 计算改造网络：SDN、NFV
  • 网络改造计算：Cloud、Edge、D2D/D4D

边缘计算

边缘计算是一种计算资源与用户接近、计算过程与用户协同、整体计算性能高于本地和云计算的计算模式，是实现无处不在的“泛在算力”的具体手段。

* 机械工业出版社《边缘计算:原理、技术与实践》（赵志为、闵革勇编著）

实现算力网络的手段

云边端架构

  • 云计算
  • 边缘计算
  • 泛在算力

边缘网络逐步融合计算

  • 2003：EdgeComputing (Akamai & IBM)
    •
  • 20世纪：Amazon为代表的云技术快速普及
    •
  • 2008：Cloudlet的概念出现
    •
  • 2012：Fog Computing的概念出现
    •
  • 2013：ESTI定义Mobile Edge Computing
    •
  • 2015：OpenFog开放雾计算联盟成立
    •
  • 2016：专注边缘计算的国际高水平学术会议
    •
  • 2017：边缘计算产业联盟在北京成立
    •
  • 2018：ESTI将MEC调整为多接入边缘计算
    •
  • 2019：边缘计算产业联盟发布
    •
  • 2020：卫星边缘计算等开始涌现
    •

从Gartner的视角看

年份 关键词 所处位置
2017 Edge Computing Innovation Trigger
2018 Edge AI Innovation Trigger
2019 Edge AI/Analytics Peak of inflated expectations
2020 Low-cost single-board computers at edge Innovation Trigger
2022 Industrial cloud Innovation Trigger

* TinyML, Embedded AI, Lightweight ML, etc.

算力上天入地?

先解决移动性

场景 速度 切换
无人机/车+5G 60 KM/h 5 AP/m
高铁+5G 300 KM/h 25 AP/m
AR/VR+5G 4 KM/h 0.33 AP/m
商场园区行人+WiFI6 4 KM/h 0.33 AP/m

想想看影响在哪?
服务切换、计算协同、系统服务部署、服务发现...

服务爆炸

几乎所有的计算服务都可以放到边缘


  • 边缘资源受限
  • 服务类型异构
  • 服务数量极大
以及大量的系统工作......

真有必要吗?应用需求?

Internet-of-Things

Pervasive computing

Internet-of-Things

IoT发展历程

IoT+AI产生海量需求

智能水杯？

IoT发展催生海量计算需求

AI+IoT=AIoT(智能物联网)

IoT海量的AI需求交给边缘智能

卸载决策 任务传输 运算处理

边缘计算还是云计算?

重要区别：系统与应用场景深度融合

  • 接入卸载：泛在不可靠环境
  • 系统部署：低成本实现服务覆盖
  • 服务架构：分布式+云边端协同

* 感通算融合

回顾

计算需求爆炸：AI/IoT/普适智能

熟果子：本地出现>>持续优化>>网络执行

算网博弈：本地出现>>网络化>>网络原生

现状：5G/6G临界点将催生新一批网络化

趋势：云无法替代，但重心会向边端倾斜

应用：XR/自动驾驶/智慧生活/智能制造



延伸阅读

  • SigComm'18, AuTO: Scaling Deep Reinforcement Learning for Datacenter-Scale Automatic Traffic Optimization
  • SOSR'21, Accelerating Distributed Deep Learning using Multi-Path RDMA in Data Center Networks
  • SigComm'21, MimicNet: Fast Performance Estimates for Data Center Networks with Machine Learning
  • SigComm'20, Interpreting Deep Learning-Based Networking Systems

还有几篇

  • MobiCom'21, EMP: Edge-assisted Multi-vehicle Perception
  • MobiCom'21, Flexible High-resolution Object Detection on Edge Devices with Tunable Latency
  • MobiCom'19, Edge Assisted Real-time Object Detection for Mobile Augmented Reality

一些小视频🚴‍♀️

AI + IoT + Wireless/Mobile

block net: Ad hoc network with computing ability.
remote gesture: real time graph analysis & control.
mole: sensing input with smartwatch.
AutoDrive1, AutoDrive2, AutoDrive3.
gesture1, gesture2: sensing gestures wirelessly.
mobile AR: mobile augmented reality (early), MetaAR.
Cable robot, userview: 360 VR. ChatDog.
mblocks: self learning, sensing and navigating.
pocket edge: low cost edge server using smartphones.
UAV network: Self organizing and target tracking.

谢谢大家，欢迎探讨

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