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| 內容簡介： |
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算力被视为数字经济时代的核心生产力，它改变了人类的生产方式、生活模式和科研范式，成为科技进步和经济社会发展的基础。算力就是生产力，算力网络作为云网融合架构下的关键技术体系之一，将算力和网络深度融合，助力“人工智能+”产业实现跨越式发展。本书共9章，首先介绍了算力网络的发展背景、定义、技术发展路径和应用场景，其次对算力网络标准架构中资源层、控制层、服务层和编排管理层具体的技术与实现方案进行了详解，接着对算力网络在“东数西算”工程和国家重大科技基础设施未来网络试验设施上实现的具体案例进行了阐述，最后对算力网络的未来发展趋势进行了展望。本书不仅适合信息领域的相关从业人员阅读和参考，也适合高校师生和对算力网络感兴趣的社会各界人士阅读和参考。
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| 關於作者： |
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雷波，毕业于北京邮电大学，工学硕士，正高级工程师，现任中国电信股份有限公司研究院网络技术研究所副所长（主持工作），中国科学院计算机网络信息中心客座研究员，北京邮电大学兼职教授，中国通信学会第八届信息通信网络技术委员会委员，中国通信学会第一届算力网络技术委员会委员。兼任CCSA TC617边缘计算产业发展及标准推进委员会副主席、CCSA TC3 WG2网络信令协议与设备工作组副组长、CCSA TC614算力网络特别工作组副组长等。聚焦在未来网络技术、新型数据中心网络、边缘计算与算力网络等方面的研究工作，主导发布了首个算力网络ITU-T国际标准ITU-TY.2501、编著业界首本算力网络专著，目前已出版专著5部，发表论文数十篇。唐静，中国电信股份有限公司研究院网络技术研究所未来网络研究中心总监，长期从事未来网络技术研究，包括算力网络、确定性网络、智算网络、新型数据中心网络等。目前担任CCSA TC614算力网络特别工作组组长，中国通信学会算力网络专委会秘书等职位。解云鹏，中国电信股份有限公司研究院专家，正高级工程师，国家重点研发计划课题负责人，CCSA TC614架构组副组长，主要研究领域为未来网络、算力网络、IP城域网、数据中心网络等。曾获中国电子学会科技进步奖、工信部国际电联标准文稿奖等奖项；牵头发布国际标准5项，行业标准10余项；授权发明专利20余项；出版图书5本，公开发表论文20余篇。张越，中国电信股份有限公司研究院网络技术研究所未来网络研究中心工程师，主要研究领域为未来网络技术研究，包括算力网络、智算网络、新型数据中心网络等。
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| 目錄：
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第1章 算力网络概述
1.1 算力网络的发展背景与驱动力
1.1.1 数字化浪潮助推信息基础设施落地部署
1.1.2 行业应用激发算力需求
1.1.3 业务需求驱动多维资源融合供给
1.1.4 计算与网络融合的发展趋势
1.2 算力网络的定义与内涵
1.2.1 算力网络的定义
1.2.2 算力网络的内涵
1.3 算力网络研究进展与技术趋势
1.3.1 产业生态
1.3.2 产业联盟进展
1.3.3 技术趋势
1.3.4 标准化进展
第2章 算力网络技术发展路径
2.1 算力网络是云网融合的载体
2.2 算力网络发展阶段
2.2.1 单点算力协同阶段
2.2.2 算网融合阶段
2.2.3 算网一体阶段
2.3 算力网络技术方案
2.4 算力网络关键技术
2.4.1 算力网络系列标准
2.4.2 基于ITU-T Y.2501算力网络资源层的关键技术
2.4.3 基于ITU-T Y.2501算力网络控制层的关键技术
2.4.4 基于ITU-T Y.2501算力网络服务层的关键技术
2.4.5 基于ITU-T Y.2501算力网络编排管理层的关键技术
第3章 算力网络应用场景
3.1 面向社会的应用场景
3.1.1 “东数西算”工程应用场景
3.1.2 大科学计算应用场景
3.2 面向行业的应用场景
3.2.1 工业制造应用场景
3.2.2 智慧城市应用场景
3.3 面向生活的应用场景
3.3.1 VR/AR应用场景
3.3.2 元宇宙应用场景设想
第4章 基于ITU-T Y.2501的算力网络资源层实践
4.1 基于ITU-T Y.2501的算力网络资源层概述
4.1.1 算力呈现异构性
4.1.2 网络资源呈现动态性与不确定性
4.1.3 存储资源性能差异大
4.2 算力网络资源层关键技术实现方案
4.2.1 算力标识技术实现方案
4.2.2 算力度量技术实现方案
4.2.3 算力解耦技术实现方案
4.2.4 确定性网络技术实现方案
4.3 算力网络资源层实践
4.3.1 技术方案选择
4.3.2 研发实践
第5章 基于ITU-T Y.2501的算力网络控制层实践
5.1 基于ITU-T Y.2501的算力网络控制层概述
5.2 算力网络控制层关键技术实现方案
5.2.1 算力感知技术实现方案
5.2.2 算力路由技术实现方案
5.3 算力网络控制层实践
5.3.1 技术方案选择
5.3.2 算力网关实践
第6章 基于ITU-T Y.2501的算力网络服务层实践
6.1 基于ITU-T Y.2501的算力网络服务层概述
6.2 算力网络服务的内涵
6.2.1 算力交易服务
6.2.2 高通量作业调度服务
6.3 算力网络服务层关键技术实现方案
6.3.1 算网交易一体化平台
6.3.2 高通量计算协同作业平台
6.4 算力网络服务的建设及实践
6.4.1 算力交易平台建设及实践
6.4.2 高通量计算平台建设及实践
第7章 基于ITU-T Y.2501的算力网络编排管理层实践
7.1 基于ITU-T Y.2501的算力网络编排管理层概述
7.2 算力网络编排管理层关键技术实现方案
7.2.1 集中式方案
7.2.2 分布式方案
7.2.3 混合式方案
7.3 算力网络编排管理层实践
7.3.1 技术实现方案对比
7.3.2 算力网络编排调度平台实践
7.3.3 算力网络编排调度系统2.0计划
7.4 全国主要算力网络编排调度平台
7.4.1 政府主导的算力网络编排调度平台
7.4.2 科研机构主导的算力网络编排调度平台
7.4.3 企业主导的算力网络编排调度平台
第8章 算力网络在“东数西算”场景中的实践案例
8.1 “东数西算”战略背景
8.1.1 我国数字经济发展情况
8.1.2 “东数西算”的内涵及战略意义
8.1.3 “东数西算”发展布局
8.2 算力网络的价值及建设需求
8.2.1 算力网络的价值
8.2.2 算力网络建设需求
8.3 算力网络实践之技术验证
8.3.1 技术验证的目标与内容
8.3.2 全流程技术方案验证
8.3.3 验证结果及结论
8.4 算力网络实践之建设方案
8.4.1 算力调度平台部署方案
8.4.2 网络控制器部署方案
8.4.3 算力网络部署方案
8.5 实践成效
8.5.1 跨省算力网络调度
8.5.2 省内算力网络调度
8.5.3 实践意义
第9章 未来展望：智算网络
9.1 大模型类应用对算力的需求趋势
9.1.1 ChatGPT等新兴业务的兴起
9.1.2 大模型类业务的运作模式
9.1.3 大模型对算力的需求量巨大
9.2 人工智能时代下智算网络的发展
9.2.1 数据中心演进历程
9.2.2 智算中心网络技术路线
9.2.3 智算中心成为演进方向
附录A 测试组网及测试方法
附录B 缩略语
参考文献
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