....................................................................................... 29 7.1.1 弹性云服务器（ECS） ......................................................................................... ....................................................................................... 30 7.1.3 弹性伸缩服务 (AS) ......................................................................................... ....................................................................................... 31 7.2.2 弹性负载均衡服务（ELB） .......................................................................................

Distribution Network 模型分发网络 6 1.从云计算到云智算 1.1 云计算发展现状及面临挑战 云计算经过二十年的发展已成为数字经济的主要服务形态，凭借虚拟化、云 原生等技术实现了资源池化和弹性扩展能力，有效支撑了各行各业数字化转型。 随着千亿参数大模型等 AI 技术的迅猛发展，传统云服务体系面临严峻挑战，云 计算进入深水区：在算力方面，十万卡级超大规模 GPU 集群的异构算力需求已远 发展的症结所在。尤其以 KVCache、RAG 等为代表的推理技术对存力的要求越来 越高，亟需一种新型存储架构，解决性能与成本问题，提高推理效率和推理质量。 10 中国移动提出面向 AI 的高弹性多级缓存方案，解决训推过程对于存储系统 的性能与成本问题。支持 GPU 数据卸载，构建包括 GPU 显存、主存、宿主机与网 络持久化存储的多级缓存架构 [12]。利用以 CXL 为代表的高性能互联技术，支持多 现数据的智能路由，提高数据传输性能。打造训推过程中不同数据类型及不同阶 段的专有协议，提供专有 SDK 和专有插件，满足训推过程对于高性能、低成本的 诉求。依托 DPU 轻计算客户端卸载技术，构建计算与存储间的高带宽通道，提供 以弹性临时盘为代表的场景特化临时存储能力。 面向近期，针对 AI 训推场景对于多级缓存的核心需求，联合产业力量升级 存算互联硬件，打造高速互联接口提升带宽，研发存算协同芯片模块，提升整体 性能。

的测试类别，以便更 好地了解 5G 服务的 未来发展。 全球电信产业的利益相关者在2024年所开展的测试工作展示出未 来5G网络发展的优先事项。 安全与弹性。供应商的5G核心网络正在根据3GPP的安全保证规 范（SCAS）进行验证，而对于弹性的测试则专注于云原生网络 功能（CNF）如何在不同的云基础设施中得到执行和恢复。通过 上述这些验证与测试，人们相信5G SA可以处理复杂的现实需求 并提供服务的连续性。 并提供服务的连续性。 北美的一家大型多频道视频节目发行商（MVPD）希望通 过验证5G云原生架构的鲁棒性来对其预先部署的5G SA核 心网络的弹性进行严格测试。思博伦运用其Landslide CNF弹性测试解决方案进行了基于混沌的测试。这一解决 方案引入了破坏性网络故障场景（如存储连接丢失或基础 设施资源耗尽等），从而深入了解其恢复机制、体验质量 （QoE）及自动响应的有效性。作为该公司与思博伦的一 速推进，同时最新的5G-Advanced部署也开始取得进展。 仅在过去的一年里，思博伦就与超过50家通信运营商（CSP）、 网络设备制造商（NEM）和超大规模云运营商在5G SA的测试领 域开展了合作，范围涵盖了性能、安全、弹性、生命周期管理及 基于服务的测试。 我们认为，对测试的优先考虑与关注为2025年5G SA和5G-Ad- vanced的部署提速树立起鼓舞人心的风向标。 全球的电信产业需要利用5G SA的性能与能力来推动一系列的增

全发展，避免技术外溢，以巩固其在云计算领域的领先地位。一方 面，美国不断加强云安全防范。2023 年 3 月，美国白宫发布《国家 网络安全战略》，提出要提高包括云基础设施在内的关键设施的网络 安全和弹性，利用云服务实现更好、更经济的大规模网络安全实践， 加速向云服务迁移，提升整个联邦政府的网络安全态势。2024 年 2 月，美国云安全工作组发布安全策略文件，提出优化政府云安全性 的措施，建议 特点，能够有效降 低应用的开发与维护难度，增强应用的容错能力。三是数据架构方 面，云原生融合大数据技术加速释放应用的数据价值。数字时代各 行业的迅速发展引发数据爆炸式增长，大数据云原生架构凭借弹性 伸缩、统筹资源调度以及智能化运维等方面的优势，能够实现低成 本且快速的数据汇聚、处理与分析。例如，亚马逊云 EMR、谷歌云 Dataproc 和阿里云 MaxCompute 等云原生大数据产品能够快速部署、 挥好政府投资的带动放大效应，重点支持科技创新、新型基础设施、 节能减排降碳。2023 年 10 月，工信部等六部门联合印发《算力基础 设施高质量发展行动计划》，提出“推动以云服务方式整合算力资源， 充分发挥云计算资源弹性调度优势”，促进多方算力互联互通。2024 年 1 月，工信部在《云计算综合标准化体系建设指南》中，明确优 先制定云计算创新技术产品、新型服务应用和重要缺失领域的关键 云计算蓝皮书（2024 年）

的变化，无论是对用户面处理多 维数据(通、感、智、算等)的能力，还是对用户面处理多维业务数据的性能（峰值速率、用户体验速 率、区域流量等）都提出了极高的要求。面对不同的应用场景，也对用户面功能可弹性重构、服务 化、可编程等也提出了进一步的需求。 基于以上描述，可以得出可编程技术的发展与网络用户面的发展可谓是有异曲同工之妙，两者 存在着极大的相似性和耦合性，其发展轨迹是极其吻合的，从另一个角度也可以说明，可编程技术 杂， 特别是在移动通信领域，单一的、静态的数据采集模式已无法满足日益变化的应用需求。为了提升 数据采集和传输效率，新的设计思路应当注重根据不同的移动通信智能优化应用场景和网络部署， 进行灵活、弹性、可定制的数据采集。 在这种背景下，用户面可编程性将成为提升数据采集效能的关键因素之一。通过可编程的用户 面架构，数据采集过程可以根据具体场景的需求进行定制化设计，不仅在时间和空间上进行精确的 通过将这些数据采集方式与智能化、可编程的用户面架构相结合，网络能够在不同的环境和场 景下，灵活调整采集策略和传输机制，确保数据采集既具备高效性，也能满足不同应用场景的需求。 这一设计原则——弹性、灵活、可定制——不仅提升了网络的智能化水平，也为未来 6G 网络中更 加复杂和多变的数据需求提供了强大的支撑。 2.2 可编程用户面架构 基于可编程技术的 6G 用户面将会实现新控制面和新用户面的新连接。同时使用可编程网络用

层几层技术产品和 9 服务的选择。其中基础设施层的硬件设备与终端设备类似，只是硬件形态不一样， 操作系稍有差异（如在服务器端，华为推出了欧拉操作系统）。信创云的 IaaS 层 主要提供弹性的计算资源，包括虚机、容器及超融合等。PaaS 层主要提供标准化 的应用开发能力和套件，包括应用开发平台、数据库、大数据平台和 DevOps 平 台等。SaaS 层主要提供各种应用服务，包括通用应用、行业应用和组织个性化应 据库是构成信创技术体系的三个主要支柱。 本着不是“简单替代”，而是“升级替代”的理念，央国企的信创技术体系 应该优先采用云计算、大数据等新一代信息技术架构和技术体系，在基础架构方 面要利用云计算和大数据的软件定义、分布式计算和弹性扩展等特点，以资源池 方式，实现“单机低性能，但整体高可用”的计算模式，也就是实现计算模式从 单机的纵向扩展到跨单机的横向扩展。 在创新应用方面，要充分利用移动互联网、物联网等随时连接、数据驱动和 信创云，是指在信息技术应用创新的背景下，以国产化的 CPU、操作系统为 底座的自主研发的云平台，统筹利用计算、存储、网络、安全、应用支撑、信息 资源等软硬件资源，发挥云计算虚拟化、高可靠性、高通用性、高可扩展性及快 速、弹性、按需自助服务等特征，提供可信的计算、网络和存储能力。云计算整 体架构包括：基于国产 CPU 的基础设施层，如整机、网络、存储等；IaaS 层—— 包括操作系统和云管理平台；PaaS 层——主要是通过使用容器环境对应用软件

com.cn 基础云服务概念界定 以云服务的形式提供的IT基础资源、开发工具、能力平台 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 4 虚拟机 云主机 GPU 云服务器 FPGA 云服务器 弹性计算 高性能计算 表单存储 块存储 对象存储 文件存储 云硬盘 CDN 带宽 负载均衡 VPN 网关 计算资源 存储资源 网络资源 软件定义 SDS 超融合 SDN/SD - 构统一、可实现内部各组件高速互通互联的AI服务器和服务器间以低 时延、高带宽网络互联的AI服务器集群。 2）云化资源：除物理形态的智算设备外，智算中心支持以云的形式， 将智能算力资源更灵活地对外输出，实现智算资源的弹性调度、高效 管理，并为算力、算法、数据、模型等能力平台构建技术底座 智算中心能力平台以大模型为核心，将构成大模型的关键要素：算力、 算法、数据以“服务”的形式对外输出。 1）算力服务：聚焦智算资源的高效管理、调度 ，更好的观察产品的业务 表现，为大模型进一步向行业推广积累经验。 强化软件服务 构建算力软件平台，提升算力管理效率，拓展算力输出模式，除硬件外，支 持以“云”形态将算力资源对外输出，让智算资源更弹性、敏捷。打造能力 平台，强化算力、算法、数据要素的结合，提升智算服务附加值和用户粘性 “由下至上”驱动行业大模型落地 针对行业大模型，云厂商优先聚焦自身优势行业，通过链接生态伙伴，打通 数据要素

® ® 8438C AMX，BF16） ® ® 8538C AMX，BF16） 以 8438C Llama2-13B 推理性能 （越高越好） 8 火山引擎第三代弹性计算云服务器实例 g3i 引入第五代至强® 可扩展处理器进行全新升级，通 用性能与应用场景性能均大幅提升，可有力胜任高达 80 亿参数的模型推理，并兼顾速度与成本。 • 基于火山引擎最新自研 DPU2 解决方案 云实例算力升级 解决方案 云服务 / 弹性计算 122% 火山引擎 g3i 整机算力提升 1 75% 火山引擎 g3i 内存带宽提升 2 3.43 倍 在 1,024*1,024 分辨率下，使用英特尔® AMX 将数据 转换为 BF16，SDXL-Turbo 文生图推理可实现加速比 3 提供更加稳定可靠、弹性灵活、 性能优越的云实例 不断拉升云实例算力性能，满 足变化迅速的业务需求

.....................................................................................33 3. 开放兼容，构建弹性扩展生态 .............................................................................................. 实现算力资源跨层级、跨地域调度。根据国家对算力的相关政 策部署，以及云计算、人工智能等技术的发展趋势，未来算力服务将采用“城市本地算力+近地算力+远地算力”的 分布式架构，提供高稳定、高性能、高弹性的分布式云化算力支持。用户可以根据自身业务需求租用相应的云服务， 实现不同地域计算资源、存储资源和网络资源的共享和使用。同时，随着端侧人工智能应用需求的爆发，未来算力需 求的类型将愈发多样，为了 稳定的AI算力供给，离不开可靠的数据中心载体。随着AI算力走向规模化部署，单点芯片性能不再是制约算 力发展的唯一变量，通过“以网强算”，采用双层网络架构，由点及面地激活算力矩阵的共振效应，可以 有效破解“数据堵车”问题。通过弹性内存存储，利用内存池化技术，以存强算，实现GPU算力与显存的解 绑。以“朝推夜训”的方式对算力的使用策略进行优化，实现算力资源“错峰用电”，避免算力闲置，提升 大模型训练中的算力利用率。在此基础

SIP（战略性创新创造方案）项目目标下，在人的多样性、共同创造价值和可持续发展 3 个目标下安 排技术开发和产业发展 , 强调应用智能化技术减轻交通对大自然的冲击 , 实现安全和舒适的交通 , 以及提高交通系 统的弹性。 韩国各界推广“下一代智能交通系统”（C-ITS）的数据共享标准化工作正在加速推进。首尔市、光州市、蔚 山市、济州岛和韩国高速公路公司等都通过试点和示范项目，在约 970 公里的路段建设了 C-ITS 建设的 IT 系统存在成本高，兼容性差，上线周期长等特点，而利用云和大数据技术能够在保证区域独立性的前提下，很好 地应对这一问题。 构建统一智慧云控平台，以集数据汇聚、存储、分析、处理于一体的弹性可扩容的云计算平台为底座，为各 类业务应用提供存储和计算资源。整合大数据平台、高精度地图、视频管控平台、融合通信平台、GIS/BIM 平台、 物联网平台等，为上层业务提供数据支撑、算法支撑、应用支撑能力。 生态”的战略，构建开放、灵活、易用、安全的平台，尊重行业规则、主动融入行业，与 伙伴紧密联系，建立合作共赢的伙伴关系，共同做大蛋糕。 华为的平台战略是通过提供创新、差异化、领先的 ICT 硬件和软件基础设施，来打造一个开放、弹性、灵活、 安全的平台，与合作伙伴一起助力客户应对数字化转型挑战，实现商业成功。 华为的生态战略是以客户为中心，与生态圈共赢，构建可持续发展的生态体系。持续加大生态伙伴领域的建 设和投资，充分发