算力服務網絡：一場多元融合的系統革命
東數西算工程啟動小半年后，算力服務網絡的概念正在加速升溫，頻頻成為行業論壇上的討論焦點，參與者也越來越多。
按照一些算力白皮書中的說法：要推動算力像水電一樣，可以“一點接入、即取即用”。想要達成“算力無所不在、網絡無所不達、智能無所不及”的遠大愿景，就需要算為中心、網為載體、多要素融合的算力服務網絡。
“算力服務網絡”的本質似乎并不復雜，即通過系統化的方式解決算力的需求和供給問題。只是在算力成為水電一樣的基礎設施的過程中，仍然有很多待解的問題，有很多棘手的挑戰，很多未知的探索和試錯。
而能否找到一條正確的路徑，直接關系著算力服務網絡的底色。
01 單一算力or多元算力
算力服務網絡的概念很熱，可外界對算力服務網絡的定義尚未統一。
不同企業對算力服務網絡的定義并不相同。有人理解為人工智能算力中心的聯網調度，也有人將算力服務網絡視為云化網絡的演變……現階段仍處于自圓其說的“狹義”階段，潛移默化地混淆了算力服務網絡的認知。
算力服務網絡作為一個新興概念，上下游的參與者不計其數，不排除一些企業或個人存在認知上的局限性，遵循傳統的思維定式去理解新事物。可回到算力服務網絡的初衷，左右行業潮向的可能不是哪一家企業，甚至不是哪一個機構，而是真實存在的市場需求，市場需要什么樣的計算服務，深切影響著算力服務網絡的內涵。
中石油BGP處理中心原總工程師賴能和在2022中國算力發展研討會上，談及油氣勘探的算力需求：油氣勘探簡單地說就是給地表做CT，一個項目的原始數據往往超過100TB，甚至有些項目的原始數據超過1個PB，就需要巨大的算力作為支撐。由于油氣勘探是個龐大的系統工程，流程常常由幾百個模塊組成，整體的算力要求很高，且每個模塊的算力需求、運行精度等也有所不同。
賴能和在石油勘探中遇到的問題，無疑為算力服務網絡服務提供了一個重要啟示：在真實的應用場景中，對算力的需求絕非是單一的，而是多元算力的融合，涉及到不同的計算場景、不同的計算架構。
有別于電力服務中的統一標準，不同行業、不同領域、不同場景、不同企業對算力的需求并不完全相同，以至于算力需求可以細分為幾百上千種。同時CPU算力、GPU算力、專用芯片產生的算力，不僅計算架構不同，算力的精度也不同。算力服務網絡的出現，絕不是基于算力屬性的連網，而是輸出多元融合的算力。
倘若只是將單一的智算或超算編織成網，或許可以滿足客戶在特定場景下的需求，可不同算力平臺的接口不規范、調用方式不統一、互相不兼容，等同于人為制造了一個個新的煙囪系統，客戶需要花費額外的精力進行適配打通，以解決底層數據的互聯互通問題，儼然違背了算力服務網絡的初衷。
也就是說，算力服務網絡的正確理解應該是多元算力的融合，是一項AI、Big Data、HPC深度融合調度的系統工程。一個算力服務網絡既要容納多元化的算力，滿足不同業務場景的算力需求，也要改變傳統的服務范式，按需按量為客戶提供計算、應用、數據、調優、咨詢、運營、運維等一站式服務。
02 算力服務網絡的“三座大山”
厘清了算力服務網絡的價值，還需要正視算力服務網絡面臨的挑戰。
就像水電之所以在日常生活和工業生產中扮演了不可或缺的角色，離不開國家電網等企業鋪設的一張張密密麻麻的電力網。算力服務網絡所肩負的使命，正是讓客戶能夠像購買電力一樣購買算力服務“套餐”。
算力服務網絡的愿景不可謂不明確，可想要將理想中的愿景變成現實，現階段至少存在三個方面的挑戰。
首先是算力分布的不均衡。
算力不是基礎的自然資源，對電力有著極高的依賴性，而國內的電力資源又有著東西部分布不均衡的特點。再加上不同行業、不同領域對算力的需求不同，導致數據中心的分布出現了行業、區域、領域的分布不均，國內計算產業的復雜程度和局限性，已然超過了水和電。東數西算工程想要解決的就是這一問題，也因此經常與西氣東輸、南水北調等大型工程相提并論。
然后是算力資源的不標準。
電力服務中雖然存在380V、220V、110V等不同的電壓，仍然可以用“多少度電”描述對電力的需求量，但算力服務中類似的標準還比較模糊，用戶很難精準把握需要多少FLOPS的算力。算力服務網絡需要同步解決標準化的問題，不斷優化算力的度量衡，結合傳輸、存儲等服務的不同需求，對波峰波谷不同時間的算力差異化定價。同樣是一個非常復雜的系統級工程。
再次是算力供需的不匹配。
隨著數字化轉型的持續深入，算力需求正在加速迭代：數據量負載從單一負載轉向混合負載、應用場景也在經歷簡單到復雜的演變。即使是工程量不算龐大的圖像訓練，就包括數據轉發、壓縮存儲、加密解密、文件系統、數據查詢、圖像渲染等對個計算模塊，涉及到多種芯片的算力，一些長尾且剛需的計算場景，可能還需要提供定制的專屬服務。
做一個總結的話，將分布在國內各地的數據中心進行統籌和連接，不過是算力服務網絡的第一步，能否通過算力調度系統合理調配、協調一致地提供算力服務，能否基于場景需求向市場輸出算力、算法、數據、應用高度協同的一體化資源，同樣是算力服務網絡服務商必須要應對的問題。
算力服務網絡的根基不在于有多少家企業參與，而是有沒有專業的機構或團隊對算力服務網絡進行標準化、精細化的管理，跳出某項業務升級為算力服務網絡的思維陷阱，通過專業的算力服務為數字產業提速增效。
03 算力生態正照進現實
沿循這樣的邏輯，算力服務網絡的進化可以粗略分為兩個階段。
第一個階段是平臺化，目的是降低算力服務的成本和門檻，就像是一條條高壓線將電力輸送給一家家工廠；第二個階段是生態化，也是目前計算市場所處的階段，目的是產業鏈協同釋放計算服務的內生力量。第一階段解決了算力服務網絡的“可用”問題，第二階段則是算力服務網絡“好用”的不二法門。
借用中國信通院云計算與大數據研究所所長何寶宏的觀點：算力的資源描述、管理、調度和分配，不單單是技術問題，要構建面向市場的經濟型的生態，如果沒有面向市場的激勵機制，沒有經濟運算系統，這個事情是做不成的。目前已經有企業在做算力的輕結算，也出現了一些方法和工具，仍然有很多問題需要探討。
中科曙光副總裁曹振南有著同樣的洞察：光有算力并不能產生價值，只有把應用支持好、服務好才能發揮它的價值。比算力平臺更重要的是做好算力生態，譬如建立上下游互利共盈的商業模式。
這些業內專家的觀點，傳遞出的不僅僅是一線參與者對算力服務網絡的思考，也再度印證了ABC融合的趨勢，即算力服務網絡整合的除了多元化的算力，還應包括存儲、網絡、數據等分散性的資源，以資源池的方式重構算力服務的基礎設施，并通過開放API等方式鏈接上下游伙伴形成廣闊的生態。
其中的底層邏輯在于，算力想要進一步和生產力劃上等號，勢必要和應用產生更加緊密的聯系。農業時代的水力、工業時代的電力、信息時代的網絡……這些在人類文明史中留下了濃墨重彩的通用技術，無不依賴于形形色色的應用。
算力“網絡”在某種程度上解決了算力的需求和供給，但在算力交付給用戶并產生價值的過程中，需要算力提供商、基礎軟件提供商、應用軟件開發商、數據提供商、設計方、用戶等上下游的共同參與，尤其是那些有能力將算力服務開放出去的實力派，不應缺席對應用場景的滲透。
其實也為我們提供了一個新的視角，在算力服務網絡方興未艾的當下，衡量一家企業競爭力的標準，應該上升到多元化算力的調度能力、一體化的算力運營力以及生態整合的綜合能力，這是連接算力價值的必備因素，也是算力服務網絡爭奪賽的勝負手。
當然，任何生態都不是一朝一夕形成的，現階段算力服務網絡被討論最多的可能還是“削峰填谷”技術為核心算力按需調度，但對賽場上的玩家們來說，需要有腳踏實地的耐心，也需要有仰望星空的信心。
04 寫在最后
按照中國信通院的測算，算力發展指數每提高一個點，GDP增長約為1293億元，占到整個GDP的1.3‰。算力規模和經濟增長所呈現出的正相關關系，無疑為計算產業的蓬勃發展埋下了伏筆。
何況十四五規劃和2035年遠景目標中早已明確提出：“加快構建全國一體化大數據中心體系，強化算力統籌智能調度。”在國內經濟換擋增長的窗口期，一場系統性的計算服務革命幾乎是可以預期的結果。
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