今天给各位分享新华三李立：攻关算网新技术，推动算力均衡发展-51CTO.COM的知识，其中也会对进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

发表主题演讲

今年2月，“东数西算”工程正式启动，我国算力基础设施建设步伐进一步加快，但随着算力应用场景持续拓展、数据规模爆炸式增长、算法复杂度不断提高，产业发展面临的挑战也不断攀升。李立表示，算力产业主要面临着日益增长的行业智能化需求和不均衡、不充分的算力发展间的矛盾，应从芯片级、设备级、集群级、地域级4个维度寻找突破口，通过核心技术攻关解决从芯片到广域的IO不均衡问题，助推算力产业高质量发展。

芯片级：“存算一体”构建算力基石

在摩尔定律驱使下，芯片不断朝着高性能、低成本、高集成的方向发展，但随着单芯片集成的晶体管数量增多，高耗能等问题随之出现，导致芯片性能难以持续提升，制约了算力释放。

李立指出，多芯片堆叠封装为芯片突破性能瓶颈提供了可能，另一方面，存算一体的发展思路可以有效平衡计算和内存的配比，缩短数据搬运路径，降低搬运功耗，实现芯片级算力与IO的平衡，为算网融合构建算力基石。新华三集团未来将携手业界积极推进相关标准建设，以实现片内算力和片间互联的均衡发展。

设备级：互联设计实现多维度性能升级

从设备内视角来看，CPU、总线速度、主内存带宽及容量的发展速度不一，冯诺依曼体系下主内存已成为性能增长的主要瓶颈，不仅内存容量增速不及CPU内核增速，内存带宽也存在不足。另外，CPU、内存、GPU集成化设计成为IO和计算协调发展的制约因素，IO设备级的性能提升需要寻找新的优化方向，突破冯诺依曼体系是一个新思路。

当前，以扩展总线的Scale-out模式换取IO提升，成为设备算力提升的有效手段，例如PCIe Switch、CXL Switch、NV Switch、NVMe over Fabric等，业界已经开始尝试多种总线互联和扩展技术，从内存、GPU、存储等多个角度入手，从互联设计角度出发，对资源进行分布式池化设计，从而平衡数据IO和计算密度。

集群级：AI+在网计算，保障算力拓扑最优态

随着数据中心集群规模不断膨胀，传统的Spine-Leaf网络架构已无法满足大规模算力集群的通信需求。部分算力中心采用DragonFly等架构进行大规模网络互联拓扑，业界也持续研究最优拓扑架构，以实现Scale-out 性能线性增长的同时保障高带宽、低延时。

李立认为，算力拓扑也是构建高性能算力中心的关键环节，运用AI技术和网络设备的在网计算能力，可以实时收集并分析组网、设备、流量等综合信息，并通过强化学习对业务流量模型进行算力拓扑规划和动态调整，从而保障算力拓扑始终处于最优状态，满足大规模计算集群的部署需求。新华三集团近年来不断迭代组网拓扑，以期实现大规模算力部署和高性能数据中心网络的均衡，满足算力扩张需求。

地域级：确定性服务加持广域算力互联及调度

“东数西算”工程拉开了算力跨域调度建设的序幕，未来各算力中心将跨区域实现互联形成算力网络，这对算力调度保障、在网算力优化建设等提出了更高要求。

算力网络涉及网、云、数、智等多领域技术，要求多产业链高效协同，任何一个薄弱环节都可能影响产业整体的演进进程。当前，新华三集团已持续为行业客户提供覆盖云、网、边、端各类场景的算力供给、算力调度、算力赋能、算力安全、绿色算力等全方位算力服务，同时计划联合业界专业机构推出行业算力发展指数，通过对行业算力发展水平的多维度评估，找出影响算力发展的关键阻碍，助力算力行业实现“共同繁荣”。

算力与网络的融合发展是大势所趋，只有把握好算网融合新趋势，加强算网核心技术攻关，同时构建产业生态形成发展合力，才能更快更好地建成高质量算力网络，让算力成为普惠大众的生产力，进而推动百行百业数字化转型进程，促进我国数字经济的稳步健康发展。