【算力网】

一、算力网-DNS

1.1、核心架构设计

1.1.1 设计框架

基于SRv6的智能DNS算法设计框架，结合IPv6路由可编程性、动态路径优化及业务感知能力，实现网络性能与用户体验的双重提升：

SRv6-DNS融合架构
- 控制平面：
  - DNS服务器集成SRv6控制器功能，通过BGP-LS实时采集全网拓扑和链路状态（时延、带宽、负载）。
  - 业务感知模块解析DNS请求类型（视频/游戏/网页），匹配预设SLA策略。
- 数据平面：
  - DNS响应中嵌入SRv6 SID列表（如2001:db8::1:End.X），指导终端或网关按指定路径访问服务。
  - 采用USID（微段标识）压缩报头，减少协议开销（原128位SID压缩至16位）。

在算力网络中，基于DNS增强算力内容请求和调度能力，需通过协议扩展、智能调度算法与网络协同实现资源的最优匹配。

1.1.2、DNS协议扩展与算力信息嵌入

算力资源标识化
- 统一度量标准：为算力资源（CPU/GPU/存储）建立类似“千瓦时”的量化体系（如TFLOPS·h），嵌入DNS响应报文。
- SID扩展：在DNS OPT字段中携带SRv6 SID链（如2001:db8::GPU:100T），指示目标算力节点及路径。
  示例DNS响应结构：
```
Type: SRV6_SID  
Data: [SID1=算力节点, SID2=低时延路径, SID3=存储服务]
```
动态资源感知
- BGP-LS增强：DNS控制器实时获取全网算力状态（负载、带宽、时延），通过BGP-LS协议同步至调度系统。
- 业务类型识别：解析请求特征（如AI训练/实时推理），动态匹配SID策略（如视频渲染需高GPU算力）。

1.1.3、智能调度算法设计

1. 多因子决策模型

优化目标：
\text{Minimize } \alpha \cdot \text{Delay} + \beta \cdot \text{Jitter} + \gamma \cdot \frac{1}{\text{ComputingPower}}
权重根据业务类型调整（如云游戏侧重低抖动，AI训练侧重高算力）。
拓扑裁剪：
结合Geohash预筛区域节点（如用户位于wx4g0仅选择同哈希前缀节点），降低90%计算量。

2. 调度策略分类

场景	算法选择	应用案例
突发高并发	加权最小连接 (Weighted Least Connections)	电商大促时优先分配高算力节点
长时任务	源IP哈希 (IP Hash)	保障同一用户任务绑定固定算力节点
跨域协同	SRv6策略路由	云边端协同推理（如电网缺陷检测）

1.1.4、与SRv6网络的深度协同

路径可编程
- DNS返回的SID链指导SRv6报文按需路径转发：
  - 低时延路径：End.AS指令保障关键业务（如直播流）。
  - 算力优先路径：End.DT4绑定高GPU算力节点。
- 案例：中国电信骨干网部署SRv6时延通道，业务时延从16ms降至14ms。
网络切片隔离
- 为不同算力需求划分独立切片：
  - AI训练切片：高带宽保障 + 无损传输
  - 实时交互切片：确定性低时延（<5ms抖动）。

1.1.5、应用场景与实效

云边协同推理

流程：

graph LR
A[端侧数据采集] --> B[边缘节点预处理]
B -->|轻量计算| C[DNS调度至边缘算力]
B -->|复杂分析| D[DNS调度至云中心]

效果：国家电网缺陷识别场景，边侧筛选样本+云侧深度分析，效率提升40%。

全局算力调度
- 中国电信“息壤”平台通过DNS+控制器对接，整合异构算力：
  - 跨省调度AI训练任务，资源利用率提升25%。
  - 支持“东数西算”工程，优化东西部算力均衡。

通过DNS与算力网络的深度耦合，将域名解析升级为“资源-路径”联合调度枢纽，实现从连接可达到服务最优的质变。

1.2、智能路由算法流程

graph LR
A[DNS请求] --> B{业务类型识别}
B -->|视频流| C[计算低时延路径]
B -->|游戏| D[选择低抖动路径]
B -->|网页| E[默认负载均衡]
C & D & E --> F[生成SRv6 SID列表]
F --> G[返回DNS响应携带SID链]
G --> H[终端按SID路径访问服务]

动态路径决策算法
- 强化学习模型（参考PPO算法）：
  - 状态空间：链路利用率、时延矩阵、丢包率。
  - 动作空间：SID路径组合选择（如[SID1, SID2, SID3]）。
  - 奖励函数：最大化1/（时延×丢包率） + 权重×剩余带宽。
- 实时优化：每5分钟更新策略网络参数，适应网络波动。

业务感知SID生成

业务类型	SID功能指令	优化目标
视频直播	`End.DT4` + `End.AS`	低时延（<50ms），绑定边缘节点
云游戏	`End.DX6` + `End.AD`	低抖动（<5ms），路径冗余
普通网页	`End.B6`	负载均衡，成本优先

1.3、关键技术实现

协议扩展
- DNS响应报文扩展：
  - 新增OPT字段携带SID链（如Type=SRV6, Data=[SID1,SID2]）。
  - 兼容传统解析：非SRv6终端忽略扩展字段，返回标准A/AAAA记录。
- BGP-LS增强：
  - 发布节点SID能力（如支持End.AS抗丢包指令），供DNS控制器调用。
路径优化引擎
- 多目标决策模型：
  \text{Minimize } \alpha \cdot \text{Delay} + \beta \cdot \text{Jitter} + \gamma \cdot (1/\text{Bandwidth})
  权重\alpha,\beta,\gamma根据业务类型动态调整。
- 拓扑裁剪：
  - 基于Geohash预筛区域节点（如用户位于wx4g0仅选择同哈希前缀节点）。
  - 减少90%计算复杂度。

1.4、部署场景与性能

场景	技术方案	性能增益
跨域云服务	DNS返回跨域SID链（如`[DC1,骨干网,DC2]`）	时延降低40%，带宽利用率提升25%
5G边缘计算	绑定`End.AS`指令保障UDP流可靠性	游戏丢包率降至0.1%以下
全球直播调度	动态切换SID路径规避拥塞节点	卡顿率减少70%

1.5、未来演进方向

AI-原生路由：
- 结合GNN（图神经网络）预测流量突变，提前生成SID备用路径。
量子安全DNS：
- SID链增加量子密钥分发（QKD）字段，防中间人攻击。
跨层优化：
- 应用层反馈QoE指标（如MOS分），闭环调整SID权重。

部署建议：

增量升级：DNS服务器优先支持SRv6 OPT解析，逐步替换传统负载均衡设备。
协议栈优化：Linux内核启用SRv6 USID压缩模块（modprobe srv6_usid）。

该架构通过SRv6将DNS从“地址解析器”升级为“业务调度器”，实现从“域名到最优路径”的质变。

二、算力网中的RDMA

2.1、RDMA在算力网络中的核心作用

硬件级加速机制
- 零拷贝传输：RDMA绕过操作系统内核，直接读写远程内存，减少CPU开销与数据拷贝延迟（时延降至2–5μs）。
- 协议卸载：将TCP/IP协议栈处理卸载至网卡硬件，释放CPU算力用于计算任务，提升集群整体吞吐量。
- 典型场景：千卡GPU集群训练大模型时，RDMA降低通信延迟，使GPU计算效率提升30%以上。
资源动态复用技术
- 连接池化（DC模式）：共享发送/接收队列，减少多应用并发时的QP（Queue Pair）资源占用（资源消耗降低30–40%）。
- 内存注册优化：
  - 静态模型：预注册固定内存块，实现零拷贝（适用于迭代传输量固定的AI训练）。
  - 动态模型：内存池技术动态分配注册内存，兼顾灵活性与效率（支持动态形状数据）。

2.2、分布式请求驱动的资源调度框架

1. 集中式 vs 分布式调度

类型	优势	局限	适用场景
集中式	全局资源视图，策略一致性高	单点瓶颈，扩展性差	中小规模集群（<100节点）
分布式	无中心瓶颈，支持动态扩缩容	状态同步延迟影响调度实时性	大规模跨域算力网络（如“东数西算”）

2. 调度流程关键步骤

请求解析：提取算力类型（CPU/GPU）、时延要求（如<5ms）、带宽需求（如100Gbps）。
拓扑感知：基于Geohash或BGP-LS获取节点位置与链路状态，预筛低时延区域节点。
路径决策：SRv6 SID链指定传输路径（如End.AS抗丢包指令保障游戏流）。

2.3、网络资源调度优化关键技术

拥塞控制算法
- DCQCN（数据中心量化拥塞通知）：
  Rate_{new} = Rate_{current} \times (1 - \alpha) + \alpha \times \frac{B_{target}}{1 + Q_{depth}}
  根据ECN标记动态调整发送速率，平衡带宽利用率与公平性（α=0.8为平滑因子）。
- 硬件卸载实现：在智能网卡上运行DCQCN，实时响应拥塞信号（微秒级调控）。
长距离传输优化
- 虚拟流水线（VPP）：
  - 将端到端传输分解为虚拟阶段（发送缓冲→传输确认→重传控制），减少长RTT导致的空泡率（从18%降至10%）。
  - 跨域场景下，通过OTN设备反馈光链路误码率，动态切换冗余路径。
- 消息大小自适应：根据距离动态调整RDMA消息大小（>1000公里推荐1MB以上），平衡有效载荷与误码重传成本。
多租户资源隔离
- 网络切片：为AI训练、实时交互等场景划分独立虚拟网络，保障SLA。
- 权重矩阵调度：按租户SLA分配带宽权重，例如：
  租户类型带宽权重时延要求
  高优先级AI 60% <1ms
  普通计算 30% <10ms
  备份任务 10% 无要求

租户类型	带宽权重	时延要求
高优先级AI	60%	<1ms
普通计算	30%	<10ms
备份任务	10%	无要求

2.4、典型应用场景与实效

跨域AI训练
- 挑战：东西部算力节点间长距离传输（>2000公里）导致高时延（>30ms）。
- 方案：
  - RDMA + SRv6路径编程（如[东部节点, 骨干网, 西部节点]）。
  - VPP分阶段流水线传输，空泡率降至8%。
- 成效：千卡集群训练ResNet-50，迭代时间缩短40%。
边缘协同推理
- 动态调度流程：
- 资源调度：边缘节点通过轻量级QP池处理实时请求，复杂任务卸载至云中心。
- 案例：电网缺陷识别系统，边缘预处理过滤90%无效数据，整体效率提升50%。