计算感知网络(CAN):计算与网络融合的系统设计

IF 2.7 3区 工程技术 Q2 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering Pub Date : 2024-06-07 DOI:10.1631/fitee.2400098
Xiaoyun Wang, Xiaodong Duan, Kehan Yao, Tao Sun, Peng Liu, Hongwei Yang, Zhiqiang Li
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摘要

网络资源的覆盖范围日益广泛, 算力资源也逐渐成为能够提供泛在计算服务的基础设施. 然而, 在广域网络, 底层网络和计算资源缺乏密切的研究或协同设计, 仍然存在计算服务调度缓慢、 数据分发不灵活、 数据传输效率低等问题. 本文提出算力感知网络(CAN)的系统架构设计, 其核心贡献在于引入感知平面来收集、 管理并综合计算和网络的信息. 这样, 感知平面、控制平面和数据平面组成一个闭环控制系统, 增强了整个系统的感知能力、 决策能力和数据转发功能. 为了使能CAN系统, 本文提出三项关键技术: 算力路由、 弹性广播和广域高吞吐传输. 本文以人工智能(AI)模型训练、 推理和离线参数传输为例, 展示CAN的适用性, 并指出未来的一些研究方向.
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Computing-aware network (CAN): a systematic design of computing and network convergence

网络资源的覆盖范围日益广泛, 算力资源也逐渐成为能够提供泛在计算服务的基础设施. 然而, 在广域网络, 底层网络和计算资源缺乏密切的研究或协同设计, 仍然存在计算服务调度缓慢、 数据分发不灵活、 数据传输效率低等问题. 本文提出算力感知网络(CAN)的系统架构设计, 其核心贡献在于引入感知平面来收集、 管理并综合计算和网络的信息. 这样, 感知平面、控制平面和数据平面组成一个闭环控制系统, 增强了整个系统的感知能力、 决策能力和数据转发功能. 为了使能CAN系统, 本文提出三项关键技术: 算力路由、 弹性广播和广域高吞吐传输. 本文以人工智能(AI)模型训练、 推理和离线参数传输为例, 展示CAN的适用性, 并指出未来的一些研究方向.

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