通算一体驱动的算力内生网络技术与应用

doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2023153

电信科学 ›› 2023, Vol. 39 ›› Issue (8): 127-135.doi: 10.11959/j.issn.1000-0801.2023153

• 专栏：算力网络 • 上一篇

通算一体驱动的算力内生网络技术与应用

孙杰, 马雷明, 杨爱东, 叶晓舟, 吕鹏, 王志刚, 欧阳晔

亚信科技（中国）有限公司，北京 100193

修回日期:2023-08-07 出版日期:2023-08-01 发布日期:2023-08-01
作者简介:孙杰（1983- ），男，现就职于亚信科技（中国）有限公司研发中心云网规划部，主要研究方向为通信与5G网络智能化
马雷明（1985- ），男，现就职于亚信科技（中国）有限公司网络与网管产品研发中心，主要研究方向为 5G 专网、算力网络、算力内生网络
杨爱东（1984- ），男，博士，亚信科技（中国）有限公司通信人工智能实验室首席数据科学家，主要研究方向为 5G 无线通信、大数据挖掘、机器学习及其应用
叶晓舟（1980- ），男，博士，亚信科技（中国）有限公司通信人工智能实验室主任，主要研究方向为通信人工智能和未来网络技术
吕鹏（1980- ），男，亚信科技（中国）有限公司 5G 无线网络产品研发总监，主要研究方向为无线网络和网络智能化技术
王志刚（1979- ），男，亚信科技（中国）有限公司 5G 网络产品研发总监，主要研究方向为核心网和网络智能化技术
欧阳晔（1981- ），男，博士，IEEE Fellow，亚信科技（中国）有限公司首席技术官、高级副总裁，主要研究方向为移动通信、人工智能、数据科学、科技研发创新与管理

Computing native network (CNN) technology and application driven by joint communication ＆ computing (JC＆C)

Jie SUN, Leiming MA, Aidong YANG, Xiaozhou YE, Peng LYU, Zhigang WANG, Ye OUYANG

AsiaInfo Technologies (China) Co., Ltd., Beijing 100193, China

Revised:2023-08-07 Online:2023-08-01 Published:2023-08-01

摘要/Abstract

摘要：

全球通信业均开展 6G 潜在技术架构与关键技术的研究与探索，其中通过通算一体更好地赋能各项6G网络新技术和新业务，从而进一步实现6G智能普惠愿景已成为业界共识。因此，如何实现通信与计算的深度融合与实时协同，以满足动态复杂网络环境下的新业务超低时延与算力实时响应等需求，成为通算一体的挑战与关键。提出一种通算一体驱动的算力内生网络，其通过算力时分复用与智能通算调度技术实现了基站的通信与计算算力解耦、算力池化与算力智能调度，从而实现基站同时支持通信与计算业务。该技术已经过验证并试点应用，实验与试点结果表明，算力内生网络技术可有效提升无线网络的算力效率，并实现基站同时支持通信与计算业务，助力6G通算一体演进。

关键词: 通算一体, 算力内生网络, 感知单元, 智能通算调度

Abstract:

The global telecom industry is carrying out research and exploration of potential 6G technical architectures and key techs, of which it has become a consensus in the industry to further realize the vision of 6G smart inclusion by better enabling all new 6G network technologies and services through joint communication ＆amp; computing (JC＆amp;C).Therefore, how to realize the deep integration and real-time collaboration of communication and computing to meet the needs of ultra-low latency and real-time response of new services in dynamic and complex network environments has become the challenge and key of JC＆amp;C.A computing native network (CNN) driven by JC＆amp;C was proposed, which realized the decoupling of communication and computing of base station or multiple base stations, computing pooling and intelligent JC＆amp;C scheduling through computing time division multiplexing and intelligent JC＆amp;C scheduling, thus realizing the base station to support communication and computation services simultaneously.The technology has been technically verified and piloted, and the experimental and pilot results demonstrate that CNN can effectively improve the computing utilization rate of wireless networks and realize the base station to support communication and computing services simultaneously, facilitating the evolution of 6G JC＆amp;C.

Key words: joint communication ＆computing, computing native network, awareness unit, intelligent JC＆C scheduling

中图分类号:

TP393

孙杰, 马雷明, 杨爱东, 叶晓舟, 吕鹏, 王志刚, 欧阳晔. 通算一体驱动的算力内生网络技术与应用[J]. 电信科学, 2023, 39(8): 127-135.

Jie SUN, Leiming MA, Aidong YANG, Xiaozhou YE, Peng LYU, Zhigang WANG, Ye OUYANG. Computing native network (CNN) technology and application driven by joint communication ＆ computing (JC＆C)[J]. Telecommunications Science, 2023, 39(8): 127-135.

图/表 8

图1

图2

图3

图4

图5

表1

图6

图7

参考文献 6

[6]	DUAN X Y , YANG L , XIA S Q ,et al. Technology development mode of communication/sensing/computing/intelligence integration[J]. Telecommunications Science, 2022,38(3): 37-48.
[7]	ITU-T. Computing power network-framework and architecture:ITU-T Y.2501[S]. 2021.
[8]	ITU-T. Framework for coordination of computing and networking in IMT-2020 and beyond:ITU-T Y.IMT2020-CNC-FW[S]. 2023.
[9]	GENG L , WILLIS P . Compute first networking (CFN) scenarios and requirements[Z]. 2019.
[10]	BBF. TR-466:metro compute networking:use cases and high level requirements[R]. 2021.
[11]	ETSI. Network functions virtualisation (NFV) release 5; evolution and ecosystem; report on NFV support for network function connectivity extensions[R]. 2022.
[12]	LI N , SUN Q , LI X ,et al. Towards the deep convergence of communication and computing in RAN:scenarios,architecture,key technologies,challenges and future trends[J]. China Communications, 2023,20(3): 218-235.
[13]	O-RAN Alliance. O-RAN use cases detailed specification v04.00[Z]. 2021.
[14]	ETSI. 5G; NG-RAN; Architecture description (3GPP TS 38.401 version 17.4.0 Release 17):ETSI TS138.401 V17.4.0[S]. 2023.
[15]	GOLDBERG R P . Architectural principles for virtual computer systems[R]. 1972.
[16]	Wikipedia. x86 virtualization[Z]. 2021.
[17]	SONiC. SONiC-P4 software switch[Z]. 2017.
[1]	彭程晖, 邓娟, 吴建军 ,等. 6G 通算融合网络架构[J]. 无线电通信技术, 2022,48(4): 583-591.
	PENG C H , DENG J , WU J J ,et al. 6G network architecture for communication and computing integration[J]. Radio Communications Technology, 2022,48(4): 583-591.
[2]	华为. 通算一体网络十大基础问题白皮书[R]. 2022.
	HUAWEI. White paper on the ten fundamental problems of joint computing and communication networks[R]. 2022.
[3]	ETSI. Mobile-edge computing (MEC):framework and reference architecture[Z]. 2014.
[4]	CAO X W , WANG F , XU J ,et al. Joint computation and communication cooperation for mobile edge computing[C]// Proceedings of 2018 16th International Symposium on Modeling and Optimization in Mobile,Ad Hoc,and Wireless Networks (WiOpt). Piscataway:IEEE Press, 2018: 1-6.
[5]	REN J K , HE Y H , YU G D ,et al. Joint communication and computation resource allocation for cloud-edge collaborative system[C]// Proceedings of 2019 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC). Piscataway:IEEE Press, 2019: 1-6.
[6]	段向阳, 杨立, 夏树强 ,等. 通感算智一体化技术发展模式[J]. 电信科学, 2022,38(3): 37-48.

设备	数量/个	说明
头盔终端	1	5G终端、XR应用客户端
皮基站设备（pico remote radio unit，pRRU）	2	5G网络射频单元和信号收/发天线
扩展单元（extend unit，EU）	2	承担5G前传接口数据汇集与分离功能
BBU服务器	2	部署无线电接入网（radio access network，RAN）中的AU、DU、CU功能，同时提供内生空闲算力用于部署XR应用服务端
交换机	1	用于设备之间的IP/以太网（Ethernet）数据传输与交换
5GC	1	承担 5G 核心网控制面功能，接入与移动性管理功能（access and mobility management function，AMF）、会话管理功能（session management function， SMF）、统一数据管理（unified data management，UDM）等网元
用户面功能（user plane function， UPF）服务器	1	承担5GC中的用户面数据功能
MEC服务器	1	部署智能通算调度器，提供基站动态算力管理与调度、应用部署与迁移

通算一体驱动的算力内生网络技术与应用

Computing native network (CNN) technology and application driven by joint communication ＆ computing (JC＆C)

在线阅读

PDF下载

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

图/表 8

参考文献 6

相关文章 15

Metrics

推荐阅读 0

[1]	赵学荣, 王旋, 刘彤, 郑霞, 江翼成. 面向智慧博物馆的基于毫米波雷达稳健的手语识别[J]. 电信科学, 2023, 39(8): 109-117.
[2]	余昕越, 张艺镨, 张勇, 杨林, 高卫东, 郭岩. 基于混沌反向学习改进灰狼算法的移动网络调度运行信息共享方法[J]. 电信科学, 2023, 39(8): 82-90.
[3]	高凯辉, 李丹. 数据中心网络性能保障研究综述[J]. 电信科学, 2023, 39(6): 1-21.
[4]	李彧, 李召召, 吕平, 刘勤让. 全维可重构的多模态网络交换芯片架构设计[J]. 电信科学, 2023, 39(6): 22-32.
[5]	李炯, 胡宇翔, 崔鹏帅, 田乐, 董永吉. 面向多模态网络环境的网络模态增量式部署机制研究[J]. 电信科学, 2023, 39(6): 33-43.
[6]	郭泽华, 朱昊文, 徐同文. 面向分布式机器学习的网络模态创新[J]. 电信科学, 2023, 39(6): 44-51.
[7]	刘爱华, 骆汉光, 温建中, 占治国. 面向多模态网络的隔离转发技术研究[J]. 电信科学, 2023, 39(6): 52-60.
[8]	邹涛, 张慧峰, 高万鑫, 徐琪, 沈丛麒, 朱俊, 潘仲夏, 国兴昌. 面向智能制造的多模态网络应用技术研究[J]. 电信科学, 2023, 39(6): 61-72.
[9]	何耀宇, 张超. 面向无人机应用的低轨卫星通信技术适航分析[J]. 电信科学, 2023, 39(6): 96-104.
[10]	黄启萌, 吴苗苗, 李云. 对抗逃避攻击的过滤式对抗特征选择研究[J]. 电信科学, 2023, 39(7): 46-58.
[11]	云本胜, 干潇雅, 钱亚冠. 一种基于随机森林和改进卷积神经网络的网络流量分类方法[J]. 电信科学, 2023, 39(7): 80-89.
[12]	周雪峰, 徐强, 谭艳婷, 郎嘉忆, 经航, 赵志强. 基于改进灰色聚类算法的云架构数据中心网络异常流量过滤算法[J]. 电信科学, 2023, 39(7): 90-98.
[13]	郭文磊. 复杂建筑群物联网非均匀分布节点随机负载均衡性优化模型[J]. 电信科学, 2023, 39(7): 139-148.
[14]	祝谷乔, 姜超, 徐煜烨. 超分辨率重建技术及其在智能终端上的应用[J]. 电信科学, 2023, 39(7): 156-165.
[15]	童承权, 周昱昕. 复杂业务场景下的云上数据库选型研究[J]. 电信科学, 2023, 39(Z1): 39-46.