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【华为发布数据通信未来十大技术趋势报告,引领未来网络发展方向】11月10日,CCF中国网络大会(CCF ChinaNet 2024)期间,由中国计算机学会主办的“算网融合ⷦ𐦙能ⷥ展新质生产力”主题论坛成功举办。论坛邀请了邬江兴、吴建平、郑纬民、张宏科多位中国工程院院士莅临大会作主旨报告。会上,华为发布《数据通信未来技术趋势》报告(以下简称“报告”),引领未来网络发展方向。 华为数据通信产品线技术规划部部长金闽伟表示:“数据通信网络的发展随着端侧和应用侧的需求和变化而演进,网络的演进是信息载体与系统相互作用的过程,AI大模型带来的智能化变革,已经并将持续深刻改变千行万业。围绕联算、联智、联数、联空这四大核心场景,结合数据通信技术创新的双轮驱动,成为推动产业升级,发展新质生产力的关键力量。” 华为基于对数据通信业务的理解,提出了对未来十年的趋势分析和研究方向,希望和学术界和产业界一起共同努力,携手开创更美好的未来。 趋势1 智算数据中心网络:100万~1000万卡组网,计算和网络耦合,领域专用设计为了训练更大的模型,AI算力需求持续增长,未来10年算力需求和算力供给存在1000倍差距;为了解决百万卡甚至千万卡的互联,需要通过减少转换使得网络带宽提升十倍,通过减少跳数使得网络规模提升百倍,从而弥补算力增长的GAP。 趋势2 智算广域:算网一体架构,高效传输、协同服务,使能普惠AI服务普惠AI时代,每个企业、每个人、每个智能体都需要像现在用电一样,便捷、快速、充分的使用算力。面向未来,需要探索算网一体化的架构和算网协同的服务技术,实现算力应用与网络的深度融合。 趋势3 智能园区:行业智能化,碳基硅基协同,虚实交互,极致体验智能时代的企业,拥有智能增强的员工,全要素的连接和智能原生的基础设施。园区网络需在连接、策略和体验三个确定性上实现突破,以实现智能化时代企业生产力的提升。 趋势4 泛在互联:IP on Everything,基于IPv6数据面增强的空天地海一体全域智联IP协议是通信网络的核心,是当前唯一能承载海量连接的技术。随着卫星网络、智能终端、物联终端、WEB3.0用户的发展,IPv6将会在当前数据面的基础上继续创新、满足新业务的不同诉求,确定性、动态性、数据面标识是IPv6+创新的重点方向。 趋势5 WLAN:超越连接,局域/个域/体域 三网合一,连感算能安 五面一体视听触全感技术彻底替代现有交互机制,改变终端形态;人机环境互动持续增强,基于模型、推理的智能体协作将无处不在。未来的WLAN在组网模式上将会融合PAN(个域网)和BAN(体域网),突破10m范围内设备互联约束,在组网能力上将进一步融合感知和算力,实现通信、感知、算力、供电、安全五面一体的能力。 趋势6 量子互联网:从量子密钥分发到量子分组通信,实现泛在量子信息互联量子计算持续发展,业界预测2033年可破解现有的加密算法,影响经典通信的安全加密;QKD采用量子方法进行密钥传输,理论安全性经过证明,但需要独立网络成本过高、仅支持点到点应用,难以大规模部署,需要为打造经典/量子融合的普惠安全基础设施,提供物理安全的量子密钥成为发展趋势。面向长期未来需探索量子多路交换、复用网络及量子路由组网协议。 趋势7 安全自治网络:全程可信连接,主动零信任,AI对抗AI随着企业云化、随时随地办公接入、千亿级物联、网络的风险暴露面越来越大也越来越多;智能终端普及、算力普惠和AI技术的发展,也增强了安全的复杂性和防御难度。高安可信的网络、基于主动零信任的不断调整优化策略、AI对抗AI是未来安全能力增强的关键方向。 趋势8 自智网络:网络数字孪生+通信大模型,重塑网络体验和运维,迈向L4+/L5AI智能体在多数认知任务中的表现将超越人类,自智网络形成业界共识,ADN将演进到L4+/L5。网络数字孪生与通信大模型,成为构筑ADN自智网络的双柱石,重塑网络体验和运维,打造“零等待、零接触、零故障”,“自配置、自修复、自优化”的自动驾驶网络。 趋势9 智能原生:多智能体协同,数据+知识双驱动,网元自感知、自决策、自演进端侧AI在隐私、个性、实时性等方面较云侧存在独特优势,每一种设备的未来都将走向智能,原生智能的设备和通信大模型配合实现ADN L5自智网络。智能架构网元融合算力、数据和算法,并具备自感知、自决策和自演进能力。 趋势10 绿色低碳:0 Bit 0 Watt 0 Loss,循环经济设计,全生命周期原生低碳数通的绿色低碳技术正向网络潮汐节能、AI辅助深度节能和全生命周期低碳发展转型,旨在降低能耗并减少碳排放。在碳排放披露和管理上,需要逐步构建整个ICT产品绿色低碳管理机制,构建运营级的碳排放管理系统和管理平台。
「CNCC2024」「计算创造未来」在“大模型与超级智能的演进路径”论坛上,中国工程院院士郑纬民教授带来主题为“智算系统核心基础软件”的精彩讲座。他深入分析了大模型时代数据处理与算力提升的关键路径。在数据获取和预处理中,他强调高质量数据的重要性,数据清洗、去重及广告过滤等占据了30%-45%的时间,因此提升数据预处理效率尤为关键。郑教授提出了“以数据为中心”的高效大数据处理引擎,要求系统具备良好的生态、可扩展性和容错性能。 对于模型训练,他指出硬件故障率高的问题严重影响效率,分布式检查点策略可以有效解决,通过均匀分布数据至计算节点来提升容错性。面对高昂的算力成本,郑教授提到国产超算具备支持大模型训练的潜力,而解决显存压力的“以存换算”方法也显著节省了存储资源。他呼吁构建国产智能算力和强大的软件生态,释放硬件潜力,推动我国在人工智能领域的快速发展。
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