随着科技的不断进步，算力的运用越来越受到人们的关注。特别是依托网络进行算力的分配与运用，这已成为一个关键且极具潜力的领域。在这个过程中，如何高效地整合各方算力资源，提高资源使用效率，成为了至关重要的价值所在。
算力并网提升利用率
社会上算力资源众多，却分散在各个运营主体手中。比如超算中心和智算中心等，各自为政只会导致资源浪费。而中国移动具备网络、市场和客户运营能力，能够将不同类型的算力资源纳入其体系。这就像将多个小型的算力资源库整合在一起，可以发挥出更大的效能。通过整合分散的算力资源，可以有效提高社会整体资源的利用率，减少不必要的算力闲置。
不同程序和企业对算力的需求各不相同。若能实现并网服务，必须考虑算力的合理分配。以科研单位为例，进行高强度计算模拟时，需要大量的智算资源。相对而言，一般企业可能只需普通的通算资源。
以网强算的两大边界
网络强大的算力至关重要，首先它能极大拓展算力性能的极限。借助网络强大的连接和运算能力，算力不再受限于个体运算的极限。以前，由于网络限制，复杂工程计算速度缓慢。如今，通过网络优化，运算速度实现了显著提升。
再者，我们要扩大算力服务的覆盖范围。网络使得算力服务能够触及那些原本难以触及的区域。比如，那些偏远地区的小微企业，以前很难接触到高端的算力服务，而现在通过网络，它们可以轻松地获得这些服务。这种对服务边界的拓展，正推动我们向算网一体化的最终目标不断前进。
算力网络架构的分层
算力网络架构分为三层，其中最底层是算网基础设施层，这里汇聚了众多元素。从中国移动的立场来看，其云、边、智算中心的算力构成了核心。不仅如此，公司还主动引入第三方算力资源。例如，一些地区的专业智算中心和超算中心加入，丰富了资源库。更进一步，公司开始尝试将量子算力云服务融入现有体系。
在网络的领域，云专网负责实现所有计算设备之间的连接。我国的中国移动，凭借其4G、5G等强大网络能力，以及与云专网的便捷对接，为用户提供了便利的算力接入方式。这就像架设了一座桥梁，让用户能够轻松地通往算力服务的道路，进而获取所需的算力资源。
满足AIGC需求的全栈服务挑战
AIGC场景需求的复杂性给算力网络带来了严峻挑战。在资源建设层面，需要投入大量资源，比如增加储存设备和提升智算中心容量。技术研发方面，必须融合多种技术，研发新的解决方案。一个技术团队若想开发出适用于AIGC的算力程序，就必须精通人工智能和网络技术等多领域知识。
在市场运营领域，云计算的运营模式亟需进行深度转型。进入AI时代，AI平台与模型的运营变得尤为关键。这些挑战中孕育着机遇，若能妥善应对，便能在市场中取得有利地位，并在AIGC的潮流中占有一席之地。
网络方面的技术打造
网络环节正努力打造高端技术方案。其中，端网一体的RDMA方案，能够显著提高运算效率。在具体应用中，它能加快大规模数据传输的速度。此外，中国移动在探索GSE全调度的以太网方面也取得了重要技术突破。这些探索为网络技术的发展开辟了新的方向，并作出了积极贡献。
文件存储的高性能研究同样至关重要。它直接影响到数据的存储与快速检索。自主开发的高性能文件存储技术，有助于攻克算网存领域的核心难题，从而为算力网络的整体稳定与高效运行提供坚实的支撑。
算间互联及相关服务成果
智算服务平台的模型仓库提供了多种多样的模型资源，包括开源的大模型、中国移动自主研发的九天模型，以及商用的大模型等。这些模型共同构成了移动云模型服务的生态系统。用户能够通过算间互联的网络，便捷地连接到智算中心，获取所需的模型。
算力并网技术体系现已相当成熟，运营层对接顺畅，不同运营主体得以高效交流与合作；编排管理层对接确保了算力资源有序。此外，通过云原生等对接方式，中国移动算力网络在视频监控服务领域表现卓越。众多“通信塔”已成功转变为“数字塔”，为广大用户提供海量信息服务。
算力网络的发展前景，需要众多人的齐心协力。对于未来的算力网络发展，大家普遍好奇：是技术研发的难题更为严峻，还是市场运营的挑战更加艰巨？期待大家的点赞、转发和宝贵意见。
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