1、2021年12月 第90期文与理的交融：千年敦煌文化如何牵手数字化？ P58算力网络如何赋能 未来世界？ P20东数西算， 新型算力网络如何建设？ P342021年12月 第90期华为技术HUAWEI TECH无担保声明本资料内容仅供参考，均“如是”提供，除非适用法要求，华为技术有限公司对本资料所有内容不提供任何明示或暗示的保证，包括但不限于适销性或者适用于某一特定目的的保证。在法律允许的范围内，华为技术有限公司在任何情况下都不对因使用本资料任何内容而产生的任何特殊的、附带的、间接的、继发性的损害进行赔偿，也不对任何利润、数据、商誉或预期节约的损失进行赔偿。2021年年末，“元宇宙”的概念突然

2、爆火，它描述了一种新型的数字世界，不仅包括现实世界的物理镜像，还包括新型的数字经济体系、社交体系和身份系统。人们不仅可通过自己的数字化身，行走在充满无限可能的空间里，还可以对数字世界进行创意和改造。元宇宙寄托了人们对未来数字生活的某种向往渴望头号玩家的创意能变成现实。元宇宙的发展是一个循序渐进的过程，需在共享数字基础设施、标准及协议的支撑下，由众多工具和平台不断融合、进化而最终成形。这让我想起十几年前风靡一时的“第二人生second life”，只是当时的数字技术和数字基础设施并没有准备好，而使它的体验和应用都非常受限。元宇宙在对现实世界数字化的过程中，需要基于扩展现实技术提供沉浸式体验（VR

3、虚拟现实、AR增强现实、MR混合现实），基于数字孪生技术生成现实世界的镜像（大数据、人工智能、智慧应用、数字平台、云计算、联接等），基于区块链技术搭建经济体系（块链数据结构、分布式存储、P2P网络等），将虚拟世界与现实世界在经济系统、社交系统、身份系统上密切融合。更重要的是，“元宇宙”代表着数字技术发展所催生的创新，推动了数字基础设施创新的“想象力”和“成功率”。元宇宙的“沉浸感”“低延时”“随地”特性不仅对体验、网络传输、高性能的云边计算能力和流媒体技术提出了更高要求，同时，更加真实、更加完整的体验意味着海量的数据生产，因此，计算及存储能力直接决定了元宇宙的规模和完整度。即将过去的2021年

4、，以“联接+计算+云”为代表的技术和数字基础设施实现了快速突破并被广泛应用：AI、5G、千兆光网、IPv6等技术热点不断涌现；新基建、超算、自动驾驶、工业互联网不断推进，能源、工业、医疗、金融等行业数字化转型不断加快，让人类初窥到了虚拟数字世界的门径，千行百业有了创新的温床，数字化建设开始进入高速发展的新时期。迈入2022年乃至更长远的未来，ICT行业正迎来百年难得的机遇，不仅仅是“元宇宙”。在数字化大潮中，我们希望能进一步发挥ICT的价值，通过技术与产品的革新，打破更多的限制与藩篱，以数字基础设施为世界创新提供新的沃土，把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的智能世界。“元宇

5、宙”已来， 数字基础设施先行目录 Contents22021.12 第90 期23中国联通 2025 网络架构八大创新解密30五大趋势引领，数据密集化成新一代超算关键特征34东数西算，新型算力网络如何建设？创新New Solutions20算力网络如何赋能未来世界？观察Expert Voices38“黑灯工厂”的故事，从确定性 IP 网络说起43火热的 AI 大模型，没有昇思怎么行？04ICT 的 2021：“元”年伊始，产业向“新”10百亿亿级算力背后的超高速无损网络13“盘古”开天记，AI 落地时远见Industry TrendsContents 目录32021.12 第90 期60一座智

6、能又低碳的医院 是如何炼成的？63办公室新 CP，带来数字化办公的极致体验66欧拉捐赠的背后：共建数字基础设施操作系统和生态共生Developers价值Use Cases56文与理的交融：千年敦煌文化如何牵手数字化？50行业数字化的全光底座：原生硬管道网络53全光智能商务楼宇如何服务中小企业数字化转型？47油气管线巡检：全光 “跨界” ，感知延绵 9 万里观察 Expert Voices42021.12 第90 期ICT 的 2021：“元”年伊始，产业向“新”2021年，元宇宙的概念火了，其预示着未来的数字生活将与现实社会交织在一起，再也无法分开。目前，虽然各大科技巨头争相布局元宇宙赛道，但

7、从基础设施产业的成熟度来看，畅谈元宇宙的实现尚为时过早。不过可以确定的是，元宇宙的出现，必将加速推动ICT基础设施产业的进一步完善。华为技术 彭裕国 邢竞帆Expert Voices 观察52021.12 第90 期2021年，元宇宙这个充满未来感的名词，开始从科幻世界一路杀进现实世界。虽然目前还没有明确的标准，但元宇宙已被许多人认为是继移动互联网之后，下一个时代的互联网形态，为此，大家比拼着想象力，不断在元宇宙中寻找机会。尽管存在虚实之争，但有一点是确定的，即元宇宙的实现必定要依赖于大量的数字基础设施。同时，2021年也是“十四五”的开局之年，作为国民经济的基础性、战略性、先导性产业，ICT

8、产业全面赋能数字化的作用愈发凸显，时刻都在改变着我们的学习、生活及工作方式，推动未来生活向科幻世界进一步迈进。值此年末新旧交替之际，让我们来盘点一下2021年ICT领域的热点事件，以展望未来我们生活中可能出现的变化。观察 Expert Voices62021.12 第90 期2021 年 ICT 行业大事记都说4G改变了生活，5G将会改变社会。自2020年5G技术正式步入商用，我国的5G基站、终端及应用建设开始进入爆发期。未来5年，中国的5G建设将从导入期进入到规模发展阶段，与此同时，5G标准也将持续发展演进。2021年11月13日，在天翼智能生态博览会期间，展锐公司宣布，基于中国电信的5G

9、SA网络，其已在天翼1号2021云手机上完成了5G网络切片端到端业务的验证。该项验证的成功，意味着这项技术已具有了商用的基础。5G网络切片就像公路上的公交专用道一样，当消费者购买了切片服务之后，相当于自己独享了一根专线，可实现网络的畅通无阻，无论是进行视频直播，还是看视频、打游戏，再也不会出现卡顿情况。此次展会上，高通公司演示了5G毫米波大上行帧结构的8K视频回传，其中，毫米波上行的峰值速率可达930Mbps。5G毫米波技术也被视为5G的终极体验，在空旷的大型场地最能发挥出其技术优势。目前，5G毫米波强大的技术能力已被中国联通率先引入到北京冬奥会赛场，在张家口外场零下30多摄氏度的极寒条件下，

10、中国联通成功地开展了业界最全的毫米波网络与终端对接测试。结果显示，毫米波的带宽达800MHz，下行速率达4Gbps以上，上行速率达1Gbps以上，充分验证了其优越的网络性能。通信技术的发展在带动5G商用大踏步前行，也进一步拓宽了ICT产业的边际。在厦门远海码头借助移动5G网络、北斗和无人驾驶技术，不用人工操作，就可以实现港口无人驾驶集装箱车、自动化远控轮胎吊全自动化装卸等，整个工作流程现场，几乎看不到工作人员，卡车甚至连驾驶室都没有。为了满足车联网、物联网、工业互联网、远程医疗等新业务类型及未来网络发展的需求，5G技术的标准版本还在持续演进，5G-Advanced标准呼之欲出。12月22日，中

11、国移动和华为联合举办“5G-Advanced 双链融合无线创新成果发布会”，共同发布5G-Advanced（5.5G)双链融合无线创新成果。5.5G产业愿景包括将现有5G网络能力提升10倍，并发展新的能力满足未来消费者体验升级、千亿连接、融合感知等多样化诉求。5G网络的超大带宽，给消费者带来了畅爽的移动网络体验。与此同时，在家庭生活的场景中，有线网络依旧是主流。为此，2021年，工信部出台了“双千兆”网络协同发展行动计划（2021-2023年），明确提出了我国宽带网络发展的建设标准和发展方向；同年，由工信部印发实施的“十四五”信息通信行业发展规划，则要求加快光传送网（OTN）设备向综合接入节点

12、及用户侧的延伸部署。在相关政策的指导下，北京联通宣布将在北京率先推出FTTR千兆光纤组网产品。作为当前业界唯一可实现全屋千兆以上覆盖能力的新组网技术，其可直接将光纤网线部署到家中的每个房间，从根源上彻底解决了网络“体验速率”与“接入速率”之间的差异，尤其适合于大户型、复式洋房或别墅等用户，成为当前高端住宅网络接入的首选。紧随其后，中国电信在浙江、江苏、上海、湖北、新疆等11省市正式发布了千兆光网FTTR解决方案，以打造数字家庭的全光底座。中国移动则在山西、上海、山东等10个省市正式发布了千兆光网FTTR。截止目前，基础电信企业10G-PON(万兆无源光网络)的端口规模已达550万个，千兆光网可

13、覆盖超过2.2亿户家庭。除了为家庭场景带来更高品质的生活体验之外，千兆光网也是企业数字化转型的必要基础，目前，各行业的企业用户对OTN品质专线的诉求十分强烈。到2025年，85%的企业要上云，这些企业对网络有着明确的高品质、大带宽入云需求。与此同时，F5G在工业领域的商用也开始不断加速，如国家能源局在10月份最新版的智能化煤矿验收管理办法（试行）中，鼓励矿井的有线主干网采用F5G网络。此外，F5G技术还实现了“上山下乡”，目前，AirPON已覆盖全国3000多座乡村，惠及了超千万乡民，助力数字畜牧、数字旅游、数字果园等新业态进入了生态繁荣发展的新阶段。千兆光网加快布局5G商用持续演进Exper

14、t Voices 观察72021.12 第90 期IPv6对中国数字化转型的全局有多重要？可以说在未来10年，5G、云计算、大数据、AI及物联网的各种应用，都要在IPv6的基础上实现。截至9月底，在我国移动通信网络中，IPv6流量的占比已达到22.87%，不仅提前完成了20%的阶段性目标，也标志着我国IPv6的发展已进入“流量提升”的时代。未来，随着工信部、网信办印发的IPv6流量提升三年专项行动计划（2021-2023年）的进一步落实，商业互联网应用IPv6比例较低、家庭终端IPv6支持能力不足、应用基础设施IPv6服务性能有待增强等短板，将在行业引导下逐步推进解决。在IPv6的基础上，华为

15、提出的IPv6+进一步增加了网络的智能化能力，可实现网络联接的智能识别、分析、控制和运维。IPv6+以SRv6、网络切片、随流检测、新型组播及应用感知等技术为代表，可为企业带来确定性网络、质量保障、应用感知、业务可视和安全可控等价值。如果说5G网络、云计算掀起新基建时代又一新浪潮，那么浪潮之下的IPv6发展及标准制定，则是新基建最重要基石。作为全球下一代互联网商业应用解决方案，及互联网演进升级的主要竞争高地，IPv6的发展给了我们与西方各国重新站在同一起跑线的机会，并进一步成为标准领先者及新一代网络技术规则的制定者。随着5G商用和企业上云步伐的日渐加快，产业互联网也进入了快速发展的新阶段，云网

16、融合逐渐成为未来发展的必然趋势。3月23日，中国联通在京发布CUBE-Net 3.0网络创新体系。其具备架构稳定、全光交换、大带宽可扩展、全业务一跳入云等优势，不仅可让业务通过PON/IPRAN/OTN等多种方式灵活入云，而且实现了自动化运维管控及端到端切片，可提供一网多业务的差异化服务。在“2021国际数字科技展暨天翼智能生态博览会”上，中国电信董事长柯瑞文表示，加快建设高速泛在、天地一体、云网融合、智能敏捷、绿色低碳、安全可控的智能化综合性数字信息基础设施是建设数字中国和数字政府的基础，而此基础设施的特征就是云网融合。对于云计算服务提供商来说，“云网融合”是改进自身服务能力及质量的工具，而

17、数据中心作为云计算服务提供商的核心资产，要想改进就需从网络能力入手，例如，提升数据中心内部的网络能力、数据中心与数据中心之间的网络能力及数据中心与用户之间的网络能力等。对于网络运营商来说，则可以进一步降低采购价格及建网成本，并能带来新的业务创新。云网融合向纵深推进IPv6“高速公路”已全面建成观察 Expert Voices82021.12 第90 期对于数字经济的发展而言，“5G、云、AI”堪称ICT行业的三驾马车，将人工智能融入数字基础设施的建设，推动国家人工智能战略的落地，早已成为业界共识，而人工智能技术的融入，无疑意味着新体验、新模式及新的市场机会。2021年4月，华为正式对外发布盘古

18、大模型。其中的盘古NLP大模型是业界首个千亿参数的中文预训练大模型，在CLUE打榜中实现了业界领先。在NLP大模型的训练过程中，开发团队使用了40TB的文本数据，包含了大量的通用知识与行业经验。而盘古CV大模型则在业界首次实现了模型的按需抽取，即可在不同部署场景下抽取出不同大小的模型，动态范围可根据需求，覆盖从特定的小场景到综合性复杂的大场景。同时，其提出的基于样本相似度的对比学习，实现了在ImageNet上小样本学习能力的业界第一。盘古大模型的出现，不仅解决了中国产业界在使用AI能力时需要重复造轮子的问题，也解决了标准化问题，可使AI能力能像水、电等基础设施一样，供中小企业随取随用。这种站在

19、巨人肩膀上的模式，可让企业专注于自身的主业，极大地推动了企业的创新能力，让企业走得更远。AI能力变成基础设施除了AI的基础模型之外，在基础软件领域，ICT产业也迎来了重大突破。操作系统作为最基本、最重要的基础软件，是计算机系统的内核与基石，直接决定了数字基础设施发展的水平。11月9日，“操作系统产业峰会2021”在北京国家会议中心线上线下同步举办。会上，华为宣布，将欧拉开源操作系统（openEuler，简称“欧拉”）正式捐赠给开放原子开源基金会。该系统支持IT、CT、OT等数字基础设施全场景，可覆盖服务器、云计算、边缘计算、嵌入式等各种形态的设备。华为这一举措标志着欧拉已从创始企业主导的开源项

20、目演进为产业共建、社区自治的项目，而从开放治理走向自治繁荣，无疑将加速操作系统产业的发展，进一步推动行业数字化转型的不断深入。数字基础设施操作系统走向产业共建、社区自治Expert Voices 观察92021.12 第90 期个人信息保护法等，由于ICT行业是各行各业数字化发展的底层基础设施，ICT行业的发展更需采用零信任机制，以确保底层安全。因此，各行业如何将数据安全的法规落地，必将成为今后ICT行业发展的热门话题。结语在“十四五”开局之年，密集的政策落地成为影响ICT行业发展的关键因素，而ICT行业的未来走向，无疑与自身“新基建”的定位密切相关。这将是属于ICT行业的时代机遇，坚定不移地

21、建设网络强国、数字中国，加快构建新型信息基础设施及应用生态，全面支撑经济社会的数字化转型，推动信息通信业更好地支撑新格局的发展。 2022 年 ICT 热点趋势2021年作为“十四五”的起始之年，我们可从中窥见ICT行业在2022年的发力点。实际上，随着数字化创新需求的日益旺盛，对数字基础设施的倒逼升级一直以来均有迹可循。首先，可以预见，我国的工业互联网将加速推进发展。目前，我国的4个国家级工业互联网产业示范基地已投入建设，同时遴选出了258个试点示范项目，共有31个省（区、市）出台了工业互联网的发展政策，这就要求ICT技术在满足工业互联网要求方面需不断进行优化，包括工业互联网的通信协议及基于

22、物联网技术的新型数据采集与监控系统等。其次，“双碳”目标加速能源转型，全社会将进入低碳发展时代。随着中国发布“3060”双碳目标，能源行业中的主要企业已给出明确的能源转型路线及行动举措。因此，ICT行业也需推出相应的产品和解决方案，在提升自身能源利用效率及智能化运维能力的同时，还能以技术手段帮助其他行业提升节能减排的效率。最后，随着ICT技术在社会各领域的广泛应用，关键信息基础设施的安全性日益凸显。2021年，国家密集出台了多项法律法规，包括关键信息基础设施安全保护条例数据安全法观察 Expert Voices102021.12 第90 期百亿亿级算力背后的超高速无损网络数字化社会需要庞大的算

23、力，现在百亿亿级的算力相当于1000个AlphaGo的计算能力。华为超融合数据中心网络解决了以太网天生丢包的难题，在大幅提升服务器及存储性能的同时，助力算力实现了100%的释放。华为数据通信产品线营销经理 李新元“华为全联接2021”大会上，华为数据通信产品线数据中心网络领域总裁王雷邀请中国科学技术大学李京教授、西安市雁塔区科技和工业信息化局薛瑛局长共同探讨了华为超融合数据中心网络如何助力超算及人工智能的算力提升，并分享了对超算应用的思考和畅想。在科幻巨作三体中，刘慈欣有这样一段描述：“它们后面是世界上最强大的计算机，每秒可进行500万亿次的浮点运算。”这是第二位面壁者雷迪亚兹看到的人类最强的

24、计算力，用于顶尖的核爆模拟。这里面有一个非常难以想象的数字：500万亿次。2021年7月1日，中国的鹏城云脑II以顶尖性能获得了世界超算大会IO500排行的冠军，按照规划，它的速度将超过每秒百亿亿次浮点运算，是三体中所描述的计算机的2000倍。该数字表明，超级计算已经从幻想走进现实。Expert Voices 观察112021.12 第90 期超级计算机的算力非常强大，我们应该怎么理解和想象百亿亿次？王雷：百亿亿次是一个非常大的计算能力。它用科学技术的表达法，应该是1018，相当于我们现在50万台最新笔记本电脑的算力之和。几年前，第一次在围棋上战胜人类的人工智能AlphaGo，其依托的就是一个

25、千万亿级超级计算机的计算能力，而现在百亿亿级的计算能力，则相当于1000个AlphaGo的计算能力。李京：这是一个算力的衡量标准。目前，我国在“十四五”规划纲要中已明确提出要建设E级和10E级超级计算中心，以增强数据的感知、传输、存储及运算能力。所谓的E级，就指的百亿亿次，即1000P。超级计算机是不是就是把很多个计算机摞到一起？李京：超算界有句名言叫“1+190%Cloud D链路利用率 30%链路利用率 30%CoreSpineSpineLeafLeafPOD 1PODNCoreSpineSpineLeafLeaf链路利用率 30%Router CCloud FCloud ERouter

26、BRouter A云池利用率 10%云池利用率 10%云池利用率 90%Cloud D链路利用率 30%链路利用率 30% New Solutions 创新372021.12 第90 期图3 数据中心新型直连拓扑组网以太组网中，突破了CLOS架构的限制，实现了超大规模和低网络直径（低跳数）组网。同时，该方案通过创新的分布式自适应路由技术，可充分利用非等价路径实现动态路由，在保证低时延的同时，提高了带宽利用率。华为CloudEngine系列交换机升级后可支持直连拓扑及自适应路由，其中，64口交换机最高可支持27万台服务器的零丢包组网，组网规模达到了业界平均水平（3级CLOS）的4倍，网络跳数和时

27、延可降低25%，在同等服务器组网规模下，相对于3/4级CLOS，网元节点数量可减少20%40%。创新三：智能云图算法传统广域网采用的最短路径调度，会由于业务选择相同路径而造成链路利用率不均衡。引入多路负载分担后，虽然提升了网络的利用率，但业务对网络的差异化需求（如时延、抖动、可靠性）并未得到满足。同时，这种方式仅考虑了网络因素，而未考虑云池因素（如算力负载、成本、存储），因此，会造成云端算力资源利用不均衡，无法实现算力的高效调度（图4）。为了解决这一问题，华为引入了智能云图Edge-Disjoint KSP算法，该算法融合了网络的时延、带宽、可靠性、可用度等网络因子和云池的算力负载、存储资源、

28、成本等云因子进行云网地图建模，通过多维约束的动态并行计算获得了不同业务的最优路径推荐，按照推荐结果对SRv6报文的路径标签进行了定义和编排，同时将业务数据携带在SRv6报文中，全网路由器可根据业务类型实现最优路径转发，从而实现了云池、网络、业务质量的整体最优。基于云因子与网因子的一体化调度，该算法不仅可根据企业的需求选择最佳云池，还可实现多源到多宿的云网资源平衡，将算力输送效率提升了30%以上。早在2016年，国家就提出了“建设一体化大数据中心”的指导思想，如今，新型算力网络的概念已经深入人心，华为正在积极参与国家枢纽节点的方案设计与建设，通过IP网络方案的持续创新，推动“东数西算”工程的顺利

29、开展，为数字经济提速注入强劲动力。 图4 广域网传统的调度模式存储IOPS提升93%存储时延降低 49%22408116352.087ms4.071ms业界方案华为方案（运行智能无损算法）CoreSpineSpineLeafLeafPOD 1PODNCoreSpineSpineLeafLeaf链路利用率 30%Router CCloud FCloud ERouter BRouter A云池利用率 10%云池利用率 10%云池利用率 90%Cloud D链路利用率 30%链路利用率 30%存储IOPS提升93%存储时延降低 49%22408116352.087ms4.071ms业界方案华为方案（

30、运行智能无损算法）CoreSpineSpineLeafLeafPOD 1PODNCoreSpineSpineLeafLeaf链路利用率 30%Router CCloud FCloud ERouter BRouter A云池利用率 10%云池利用率 10%云池利用率 90%Cloud D链路利用率 30%链路利用率 30%创新 New Solutions382021.12 第90 期“黑灯工厂”的故事，从确定性 IP 网络说起曾经挥汗如雨的炼钢工人可以坐在空调房里远程炼钢，矿井维护人员不再需要深入几百米的井下进行设备巡检。华为推出的业界首个确定性IP网络解决方案，在加速工业网络IP化的进程中扮演

31、了什么样的角色？华为数据通信产品线高级营销专家 侯方明没有灯光的车间内，只有机器设备在忙碌：AGV自动导引车将各种配件及成品送到指定位置，机械臂上下飞舞，生产线稳定地运行，持续交付着符合质量标准的成品。这是人们对当前非常热门的“黑灯工厂”的认识。“黑灯工厂”是Dark Factory的直译，即智慧工厂，因为从原材料到最终成品，所有的加工、运输、检测过程均在空无一人的“黑灯工厂”内完成，无需人工操作，故而得名。这种现场少人化、无人化的生产模式，在冶 New Solutions 创新392021.12 第90 期金、矿山等现场操作环境恶劣的行业有着更为迫切的需求。例如，传统炼钢过程需要多名工人协作

32、，工作环境恶劣，危险系数高，劳动强度大，而远程集控方式可以实现生产现场操作的少人化、无人化，既能提升生产效率，又能保护工人安全。为了实现远程集控，需要将冶金、矿山等场景的主PLC控制模块部署到“集中控制室”，工人在集中控制室就可完成操作。这一过程中，主PLC与生产现场的从PLC之间不仅会出现跨车间、跨厂区的通信，且对网络的时延、抖动要求严苛。以轧钢场景为例，PLC的扫描周期在10ms以内，因此要求平均时延要小于10ms，且时延的抖动要小于30s。现有的工业控制网络系统普遍采用工业以太、工业总线等局域网络架构，这种架构不适于跨车间、跨厂区的大规模组网，也无法满足远程集控的网络要求。如果采用主从P

33、LC间光纤直连的方式，由于每一个被远程控制的从PLC模块均需要直连光纤，而一个车间内通常有成百上千个PLC，因此，建网成本高且不易扩展。只有采用IP协议组成联接海量设备的大型网络，才能满足远程集控需要的多园区远程连接、大规模组网等需求。目前，工厂网络正由外向内、自上而下地向IP化演进，即外网已实现了IP化，但内网的IP化仍在自上而下地逐步推进。传统IP网络“尽力而为”的转发机制，虽然平均时延较低，但当多个业务流发生碰撞、产生拥塞时，会导致时延抖动的显著增加，造成时延概率分布曲线中的“长尾效应”，时延上限无法保障，因此，难以满足工业场景中关键业务对确定性低时延的要求。应运而生的确定性 IP 网络

34、解决方案确 定 性 I P 网 络 解 决 方 案 （ 又 称 D I P ，Deterministic IP解决方案）可在传统IP网络的基础上，消除因数据突发带来的转发抖动，充分保障网络报文传输的时延上限、时延抖动上限及丢包率上限，从而实现了IP网络从“大概率地保证服务质量”到“确定性地保证服务质量”的转变。确定性IP网络解决方案的关键技术有哪些？首先是周期性转发，基于周期性调度机制，严格控制数据包的转发时机，接口划分等长的周期，使报文的每跳都可被放入确定的周期，从而避免了跨周期的突发累积。在发送数据报文前，邻居间通过相应的测量协议来自动学习完成周期映射关系，学习时，将接收到邻居某周期最后一

35、个比特报文所在的周期+1。如图1所示，设备B在周期T3接收到设备A.T1周期的最后1比特，则A.T1B.T4。同时，周期映射关系需上报给控制器，以使控制器对资源进行控制。其次是资源预留，保证在任何节点及任意周期，接收到的DIP报文不会超出本设备出接口的运载能力。通过集中控制器，为沿途转发节点下T1T2T3T4T5T6T7T1T2T3T4T5T6T7T1T2T3T4T5T6T7链路时延A发送ABCB接收B发送C接收C发送时间轴周期映射周期映射链路时延图1 邻居节点的周期性映射创新 New Solutions402021.12 第90 期发资源需求，由各节点根据下发的信息，为对应的业务流进行资源预

36、留。预留资源包括与确定性IP网络相关的链路带宽、队列及缓存等，入口边缘节点将识别出的确定性业务流映射到为其预留的资源。最后是路径规划，保证每条DIP业务都有确定性路径。即在大规模组网时，路径不随网络拓扑实时变化而发生改变。该技术确保了DIP业务流的传输路径相对固定，在为资源预留技术提供保障的同时，固定路径也为精确计算时延提供了可能，是保证有限时延及抖动的重要支持技术。同时，通过冗余路径规避了因节点故障导致的业务不确定性，实现了业务流的实时高可靠传输（见图2）。确定性IP网络解决方案的技术效果主要体现在时延和抖动两方面。确定性时延：通过周期精确整形及调度避免了微突发，由于每跳的时延确定，且端到端

37、时延是跳数的线性关系，因此，可实现端到端微秒级确定性。由于下一跳接收到的数据不一定正好在一个转发周期内，且需等待一个时间差才能进入转发周期时，这个时间差是 ， ，因此端到端总的转发时延基本可以确定为：其中，加T为最坏情况下，减T为最好情况。而上一跳与下一跳的链路传输时延与网络节点处理时延基本是确定的。这样，确定的转发时延加上所有链路的传输时延及设备处理时延，就可以确定端到端的时延上限。确定性抖动：DIP报文只要在第一跳的周期确定之后，后续各跳及最后一跳的周期也将随之确定，也就保证了端到端时间的确定性。由于DIP不控制报文在周期内的抖动，而报文在首尾节点各有1T抖动，因此端到端抖动上限为2T，以

38、调度周期10s为例，端到端IP联接的时延抖动为10s，且与网络转发的跳数无关。确定性 IP 网络解决方案助力远程集控作为IPv6+创新应用的重要成果之一，确定性IP网络解决方案可在同时承载办公、生产业务流量的IP网络中，将工业控制类生产业务流量的时延抖动控制在目标范围内，使得IP网络也可用图2 控制器统一进行资源预留与路径规划CEPEPEPPPP资源预留控制器计算DIP的流量整形参数，为沿途转发节点下发资源需求路径规划，保障时延每条DIP业务都有确定性路径，可通过SRv6来实现12控制器 New Solutions 创新412021.12 第90 期于工业控制系统的实时通信。在钢铁行业中，存在

39、大量的高温、高危生产场景，如炼钢、热轧等，通过远程集中控制实现生产现场的无人化，是钢铁行业数字化转型的重要部分，可将员工从“汗流浃背、烟熏火燎”中解放出来，在提升企业智能制造水平的同时，极大地改善员工的工作环境。以华为与宝信软件、上海交大等联合开展的基于确定性IP网络技术的广域云化PLC试验为例（见图3），云化PLC系统被部署在上海，执行端机械臂则部署在南京，两者之间约600公里。采用通用IP协议，由4跳设备组成的远距离确定性IP网络，在重度背景IP流量的冲击下，实现了工控业务流平均时延小于4ms，时延抖动小于30s，云化PLC系统可稳定地控制远端机械臂工作，试验取得圆满成功。能源行业最典型的

40、一个场景就是矿井，往往深入地下几百米，环境恶劣，且经常进行爆破作业，导致生产现场的PLC设备容易损坏，维修困难、成本高。如果将PLC主站设备从井下部署改为井上部署，采用确定性IP网络解决方案组成工业环网，不仅可实现井上、井下设备的通信，最大程度避免设备的损坏，减少井下维护的负担，对于煤矿等场景而言，还可减少井下使用防爆箱的成本。华为推出的业界首个确定性IP网络解决方案，包括CloudEngine S6730-H-V2系列交换机以及NetEngine 8000 M8系列路由器，可为工业控制等业务流提供端到端的确定性时延保障，其中，端到端时延抖动恒定低于30s，且与网络节点数量无关。此外，确定性I

41、P网络解决方案还可支持多园区、数万节点的多跳组网，可提供“车间-工厂-跨工厂”的确定性IP网络联接服务，可实现大规模组网环境下的生产系统远程集控。未来，曾经挥汗如雨的炼钢工人可以坐在空调房里远程炼钢，矿井维护人员不再需要深入几百米的矿井下进行设备巡检，工人的人身安全、工厂的生产效率都会随着数字化转型而大幅提升。IPv6的规模部署、IPv6+的创新应用，推动着IP技术面向工业数字化典型场景不断与时俱进。从联接人到联接万物，从办公园区到生产园区，IP网络的联接范围不断扩大，联接属性持续增强。确定性IP网络解决方案将加速工业网络IP化的进程，通过打造IT/OT融合、IPv6一网到底的先进工业网络，进

42、一步提升生产过程的互联互通能力，实现“数据上得来、算力下得去、上下游贯通”，充分发挥数据价值的优势，助力更多企业推进数字化转型。 图3 云化PLC试验拓扑执行端南京控制端上海第三方宝信软件宝信软件上海交大华为 路由器/交换机机械臂驱动器确定性IP网络联接鲲鹏CPU欧拉OSIEC 61499 运行环境云化PLC应用创新 New Solutions422021.12 第90 期 New Solutions 创新432021.12 第90 期火热的 AI 大模型，没有昇思怎么行？采用“大数据+大模型+大算力”构建出的超大规模AI，不仅是下一代人工智能的突破口，也是时下迈向通用人工智能最有潜力的技术方

43、向，昇思MindSpore支持诸多超大模型AI的开发训练，背后是硬核技术的积淀。华为分布式并行计算实验室 2012 实验室 技术专家 苏腾深度学习以TikTok的节奏发展，一轮模型架构创新，接着一轮学习范式创新。自2018年，谷歌发布基于注意力机制的Transformer模型架构以来，近三年时间里，诞生了大量基于Transformer架构的算法。而近期火热的大模型，可以说是Transformer算法架构之上一种学习范式的创新，通过超大规模的模型参数及超大规模的数据，实现了深度学习新的突破。创新 New Solutions442021.12 第90 期例如，OpenAI发布的GPT-3，在多项N

44、LP任务中超越了人类水平。在两年多的时间里，GPT-3模型规模增长了上千倍，所需算力也是同步增长。业界称这种由“大模型+大数据+大算力”构建起来的新型深度学习范式为超大规模AI。超大规模AI正成为下一代人工智能的突破口，也是迈向通用人工智能最有潜力的技术方向。产业界和学术界都看到了这种新型范式的潜力，纷纷入局，在OpenAI之后，华为发布了盘古大模型，智源发布了悟道大模型，M6大模型等。从AI框架计算角度看，大模型可以分成四类：第一类，稠密Transformer。OpenAI GPT-3、华为云盘古NLP、鹏程.盘古，这些模型规模扩展是全结构扩容。第二类，稀疏MoE结构Transformer。

45、Google Switch Transformer、智源悟道2.0、阿里M6等，这类模型都是选择一个基础的稠密模型，通过MoE稀疏结构扩展FFN部分来实现模型的扩容。第三类，高维稀疏特征推荐模型。常用的广告推荐算法，主要依靠高维稀疏特征Embedding实现超大参数。第四类，超高分辨率图像。如遥感图像处理领域，一张图片可达12GB甚至更大，模型的参数量虽不大，但输入输出和激活量很大。超大规模 AI 对框架的挑战作为一种新型深度学习范式，超大规模AI为什么能在这两年有所突破？背后的大功臣是算力突破性的发展。大模型大数据的深度学习，对算力的需求可达E级。2020年，华为与鹏城实验室合作，建成了国内

46、第一个E级算力的人工智能计算中心，为这轮超大规模AI范式的发展准备好了基础软硬件平台。超大规模AI对AI框架也提出了新的挑战，即如下总结的六堵墙。内存墙：以鹏程.盘古大模型为例，参数量200B，模型训练过程中需要存储参数、激活、梯度、优化器状态，一个模型的训练就需要占用近4TB的内存。业界主流训练卡，如昇腾910，一张卡的内存是32GB，也就是说需要100多张卡才能跑一个模型。计算墙：鹏程.盘古200B参数量的大模型，AlexNet（ReLU）VGG/GoogLeNet20112015Seq2Seq/Attention推动机器翻译Sept. 2014ResNet深度残差网络Dec. 2015B

47、NN/Quantization二值网络/量化Mar. 2016AutoMLNASNov. 2016Dropout防止过拟合2012Word2Vec自监督学习-预测学习20132014GAN生成式学习Jun. 2014Adam优化器Dec. 2014Batch NormLayer/Weight/Cosine normFeb. 2015Knowledge Distillation知识蒸馏Mar. 2015AlphaGo深度强化学习Jan. 2001320152016深度建模（微软）图 深度学习算法TikTok演进节奏 New Solutions 创新452021.12 第90

48、 期需要3.6E23 FLOPS算力，即使能把昇腾910 256T的理论算力发挥出来，也需要44年才能训练完。通信墙：大模型并行切分到集群后，模型切片之间会产生大量通信，从而产生通信瓶颈。只有综合考虑参数量、计算量、计算类型、集群网络带宽拓扑等，才能设计出性能较优的并行切分策略。效率墙：算法的分布式并行开发一直是并行计算领域的一大难题，如何让用户高效编写分布式并行的代码，也是各种AI框架研究的重点和难点；在HPC时代是MPI编程范式，大数据时代是MapReduce编程范式，而超大规模AI时代，我们需要怎样的编程范式？调优墙：昇腾E级算力集群有4096个节点，在E级算力集群上训练一个千亿参数规模

49、的模型，节点之间的通信关系非常复杂，要保证计算的正确性、性能和可用性，手动调试难以全面兼顾，需要一个自动化及可视化的集群分析工具。部署墙：超大规模AI从训练到部署需要一个转换，同样以鹏程.盘古大模型为例，训练时用了千卡，云上推理部署需要64卡，中间需要把千卡的训练无缝地转接到64卡的推理。同时，为了进一步降低推理成本，需要把模型进行压缩，实现一张卡就能运行。昇思 MindSpore 超大规模 AI 的关键技术昇思MindSpore通过多维度自动混合并行，解决了模型及集群的Scale Out问题，支持超大规模模型切分到大集群高效训练，并实现最优的计算通信比，进而提升算力的利用率。方案创新性地在A

50、I编译器中实现了多维度混合并行，支持数据并行、模型并行、流水并行、优化器并行、子图并行等多维度的AI并行计算技术。用户可以根据模型的特征，选择不同的并行策略组合，实现最优的计算通信比，提高训练性能。通过全局的内存管理及计算调度，昇思MindSpore能够提升单卡的Scale Up能力，包括图算融合、CPU/NPU异构并行，以及实现CPU内存、NPU内存和NVMe三层存储的统一管理。同时，昇思MindSpore在昇腾硬件平台上与CANN深度结合，通过深度协同优化的高性能算子库，充分释放硬件的澎湃算力。GPT-31750亿参数Apr. 2020Meta Learning元学习/小样本学习2016-