前 言

隨著新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的深入推進(jìn)，以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、沉浸式媒體、無人駕駛等為代表的新技術(shù)、新業(yè)態(tài)、新場景和新模式不斷涌現(xiàn)、層出不窮. 數(shù)據(jù)量與計(jì)算量持續(xù)攀升，算力成為信息網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的核心生產(chǎn)力. 2022 年3 月，我國正式實(shí)施了“東數(shù)西算”工程，在全國范圍內(nèi)協(xié)同構(gòu)建算力流通體系. 在此背景下，網(wǎng)絡(luò)作為連接用戶、數(shù)據(jù)、算力的主動脈，與算力融合共生不斷深入，算力網(wǎng)絡(luò)應(yīng)運(yùn)而生，以期通過網(wǎng)絡(luò)將計(jì)算、存儲等基礎(chǔ)資源在云、邊、端之間進(jìn)行有效調(diào)配. 這將極大地強(qiáng)化信息基礎(chǔ)資源算力的流通和利用效率，推動社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展和提高人類生活水平.

為推動我國在算力網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的創(chuàng)新與發(fā)展，值此東數(shù)西算開展一周年之際，我們組織了本期“算力網(wǎng)絡(luò)”專題，旨在征集新一代算力網(wǎng)絡(luò)特別是以算力為中心的架構(gòu)、分配、調(diào)度、交易及安全等的前沿技術(shù)與應(yīng)用. 本專題2023 年1 月初征稿結(jié)束，經(jīng)過四十余人次專家的兩輪評審，最終收錄了9 篇論文，內(nèi)容涵蓋了算力網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度、算力度量、算力網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動的視頻業(yè)務(wù)等方面的最新研究進(jìn)展，希望能夠?yàn)橥袑W(xué)者帶來幫助和啟發(fā).

“云—邊—端”資源協(xié)同優(yōu)化是算力網(wǎng)絡(luò)部署的關(guān)鍵難題之一. 陳星延等人對此開展了深入研究，論文“面向云—邊—端算力系統(tǒng)的計(jì)算和傳輸聯(lián)合優(yōu)化方法”為降低在大規(guī)模算力網(wǎng)絡(luò)中資源聯(lián)合優(yōu)化的問題復(fù)雜度，提出了一種基于增廣圖的算網(wǎng)調(diào)度模型，該模型將計(jì)算和傳輸聯(lián)合優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為增廣圖的路由問題，簡化了異構(gòu)資源聯(lián)合優(yōu)化問題的表征難度. 同時(shí)，設(shè)計(jì)了基于波利亞重球法的異構(gòu)資源協(xié)同優(yōu)化算法，提高了算力網(wǎng)絡(luò)資源利用率.

為簡化計(jì)算任務(wù)卸載優(yōu)化問題，現(xiàn)有研究往往假設(shè)系統(tǒng)時(shí)間是離散的，但這會引入決策等待時(shí)間，增加了計(jì)算任務(wù)的整體時(shí)延. 針對上述問題，郝昊等人的論文“算網(wǎng)融合下時(shí)間連續(xù)的計(jì)算任務(wù)卸載機(jī)制”，在保證時(shí)間軸連續(xù)和協(xié)同多個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)計(jì)算資源的前提下，以服務(wù)體驗(yàn)提升率為優(yōu)化目標(biāo)，對云、邊、端間任務(wù)卸載問題進(jìn)行建模，并設(shè)計(jì)了一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的任務(wù)卸載方法，高效地利用算力網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算資源.

為了實(shí)現(xiàn)分布式、高效的計(jì)算資源調(diào)度，衷璐潔和王目的論文“區(qū)塊鏈賦能的算力網(wǎng)絡(luò)協(xié)同資源調(diào)度方法”提出了一種算力網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度算法BCERA，區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)通過求解任務(wù)調(diào)度優(yōu)化問題來實(shí)現(xiàn)區(qū)塊鏈的共識，從而在降低共識開銷的同時(shí)，提升了系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和魯棒性.

算力度量作為度量各類算力平臺中計(jì)算和存儲能力的方法，在算力網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)感知和算力資源高效調(diào)度中扮演著重要的角色. 柴若楠等人的論文“算力網(wǎng)絡(luò)中高效算力度量方法的研究”設(shè)計(jì)了一種先靜后動的混合式度量方法HMM，該方法結(jié)合靜態(tài)和動態(tài)指標(biāo)來度量算力資源，綜合考慮了算力節(jié)點(diǎn)的基礎(chǔ)性能及其動態(tài)工作狀態(tài)的變化，能夠有效提升算力資源利用率和算力資源匹配準(zhǔn)確率.

當(dāng)前流行的視頻直播依賴于大量視頻幀傳輸和轉(zhuǎn)碼處理，探索算力網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)高效視頻分發(fā)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義. 鄂金龍和何林的論文“基于異構(gòu)算力節(jié)點(diǎn)協(xié)同的高效視頻分發(fā)”通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)規(guī)劃視頻傳輸路徑并合理選取轉(zhuǎn)碼節(jié)點(diǎn)，對不同視頻分發(fā)任務(wù)采用優(yōu)先級排隊(duì)調(diào)度，同時(shí)自適應(yīng)調(diào)整資源以降低對節(jié)點(diǎn)資源的突發(fā)競爭，有效提升了視頻分發(fā)轉(zhuǎn)碼效率.

為了緩解核心網(wǎng)過載和視頻傳輸調(diào)度難的問題，張旭光等人的論文“算力網(wǎng)絡(luò)支撐下的泛在化視頻傳輸調(diào)度”通過任務(wù)分解來有效利用“碎片化”的網(wǎng)絡(luò)資源，并通過對網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的全局檢測和實(shí)時(shí)感知，實(shí)現(xiàn)視頻內(nèi)容的精準(zhǔn)部署和網(wǎng)絡(luò)資源的高效調(diào)配，有效提升了系統(tǒng)吞吐量，提高了資源利用率.

為了高效協(xié)同利用廣域網(wǎng)上的算力資源，降低工作流任務(wù)的執(zhí)行時(shí)間，姜玉龍等人的論文“算力網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下基于勢博弈的工作流任務(wù)卸載優(yōu)化機(jī)制”對算力網(wǎng)絡(luò)中的工作流任務(wù)卸載和資源分配問題進(jìn)行了研究. 根據(jù)工作流應(yīng)用的特點(diǎn)，針對鏈?zhǔn)焦ぷ髁魈岢隽艘环N基于勢博弈的分布式工作流卸載算法；針對復(fù)雜DAG 工作流提出一種基于動態(tài)資源權(quán)重的啟發(fā)式工作流卸載算法，有效提高了算力網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的工作流任務(wù)的執(zhí)行效率.

競爭流之間資源共享的公平性問題是算網(wǎng)融合的重要研究方向. 王子逸等人的論文“網(wǎng)絡(luò)傳輸公平性測量與算法設(shè)計(jì)：視頻應(yīng)用案例”通過測量典型視頻應(yīng)用Zoom 發(fā)現(xiàn)其在不同的場景下有著不同的資源搶占行為. 為此，設(shè)計(jì)了一種能夠在用戶體驗(yàn)和公平性目標(biāo)之間取得平衡的傳輸算法QLibra，該算法構(gòu)建了流間公平競爭模型，保障上層應(yīng)用的用戶體驗(yàn).

為了實(shí)現(xiàn)云網(wǎng)融合環(huán)境下的智能算法細(xì)粒度權(quán)限管理，張歡歡等人的論文“視頻云網(wǎng)平臺中智能算法版權(quán)管理方法”提出了“算法即服務(wù)”理念和智能算法權(quán)限管理系統(tǒng)AIRM，通過設(shè)計(jì)版權(quán)資源服務(wù)化方法與流動性算力網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，構(gòu)建視頻云網(wǎng)平臺中“共享式”版權(quán)智能管理方法，提高了復(fù)雜計(jì)算環(huán)境下的算法并發(fā)服務(wù)能力.

算力網(wǎng)絡(luò)已逐漸成為大規(guī)模計(jì)算密集型業(yè)務(wù)的重要算力支撐，希望本專題能夠拋磚引玉，促進(jìn)我國相關(guān)研究的進(jìn)一步發(fā)展. 由于專題篇幅有限，無法全面覆蓋算力網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的所有研究進(jìn)展，不足之處敬請各位學(xué)者諒解和批評指正. 衷心感謝《計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展》提供了寶貴的機(jī)會出版該專題的論文，感謝編輯部工作人員、評審專家的辛勤工作，感謝各位作者對本專題組織者的信任和支持，使得本專題順利出版！