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算力網路：雲網融合2.0時代的網路架構與關鍵技術

為了解決ai演算法應用的問題，作者曹暢 這樣論述：

在計算與網路發展緊密結合、技術相互促進、產業協同合作的背景下，我國率先提出了“算力網路”的概念，中國聯通研究院作為國內算力網路研究開展較早的科研機構之一，專門組織多位專家撰寫了本書。   全書分為9章，第1～2章回顧了雲網融合的發展歷程，算力網路提出的背景、技術內涵與業界研究進展。第3章論述了算力網路架構與技術體系。結合該技術體系，第 4～7章分別從算力網路的控制與轉發、編排與調度，算力建模與交易及其他關聯領域方面闡述了相應的關鍵技術。第8章對算力網路主要應用場景進行了闡述。第9章面向未來演進，從機遇和挑戰兩方面對算力網路的產業發展進行了預測。   全書條理清晰，針對性強，既適於對雲網融合和算

力網路技術感興趣的科研人員閱讀，也可作為高等院校電腦、通信、電子工程等專業研究生的專業課參考書。 曹暢，博士後，高級工程師，現任中國聯通研究院未來網路研究中心高級專家，智慧雲網技術研究室主任，第七屆中國通信學會資訊通信網路技術委員會委員，中國通信標準化協會CCSA“網路5.0技術標準推進委員會”架構組副組長，主要專業領域為IP網路寬頻通信、SDN/NFV、新一代網路編排技術等，已發表論文30餘篇，獲得專利授權10余項。   唐雄燕，中國聯通研究院副院長，首席科學家，“新世紀百千萬人才工程”，北京郵電大學兼職教授、博士生導師，工業和資訊化部通信科技委委員兼傳送與接入專家諮詢組副

組長，北京通信學會副理事長，中國通信學會理事兼資訊通信網路技術委員會副主任，國際開放網路基金會ONF董事；主要專業領域為寬頻通信、光纖傳輸、互聯網／物聯網、SDN/NFV與新一代網路等。   張帥，工學碩士，中國聯通研究院未來網路研究中心工程師，主要從事新型IP網路技術、雲網融合、未來網路架構等創新領域的研究工作，目前擔任CCSA TC614網路5.0技術標準推進委員會需求組副組長。   李建飛，工學碩士，現就職於中國聯通研究院未來網路研究中心，長期從事算力網路、確定性網路、AI演算法應用以及智慧邊緣計算等相關技術的研究，發表論文多篇，獲授權專利10余項。何濤，工學碩士，現就職於中國聯通研究院

未來網路研究中心，長期從事IP網路及算力網路研究工作，已發表論文6篇，授權專利5項。   李銘軒，工學碩士，現就職於中國聯通研究院未來網路研究中心，長期從事雲計算領域前沿技術和標準的研究工作，已發表論文20餘篇，授權專利10余項，牽頭發佈國家及行業標準10余項。   劉瑩，工學碩士，現就職於中國聯通研究院未來網路研究中心，長期從事資料通信轉發面研究工作，已發表論文2篇。   張傳彪，工學博士，現就職于中國聯合網路通信集團有限公司科技創新部，主要研究方向為下一代光網路、先進光纖光學器件等，已發論文10篇，參與多項國家自然基金和國家重點研發課題研究。   屠禮彪，工學碩士，高級工程師，現就職于中國

聯合網路通信集團有限公司網路部，集團資料網專業專家人才，長期從事IPv6/IPv6+、智慧都會區網路、IP都會區網路專業領域的建設和管理工作。已發表論文8篇，曾獲信產部科學技術進步獎二等獎、聯通集團科技創新進步獎一等獎、第十七屆通信行業企業管理現代化創新二等獎。 第1章 雲網融合技術發展回顧 1 1.1 雲網融合發展的背景與趨勢 1 1.2 SDN技術的發展歷程 4 1.2.1 學術研究與互聯網引入期 4 1.2.2 技術推廣與開源標準發展期 7 1.2.3 運營商試點與規模應用期 11 1.3 NFV技術的發展歷程 18 1.4 雲網業務的發展趨勢 22 1.5 本書結構

25 本章參考文獻 26 第2章 算力網路與雲網融合2.0 29 2.1 電信網路發展階段分析 29 2.2 算力網路的定義與內涵 33 2.2.1 雲、邊、端算力資源多級分佈 35 2.2.2 算力網路的服務模式 37 2.3 算力網路與雲網融合的關係 39 2.4 算力網路產業化進程 41 本章參考文獻 43 第3章 算力網路架構與技術體系 45 3.1 算力網路架構 45 3.2 層間介面說明 53 3.3 算力網路技術體系 55 3.3.1 算網協議控制 55 3.3.2 算網轉發設備 57 3.3.3 算力編排與調度 58 3.3.4 算力資源建模 59 3.3.5 算力服務與交

易 60 3.3.6 其他關鍵技術 61 3.4 算網技術體系與現網技術的關係 62 本章參考文獻 63 第4章 算力網路控制與轉發關鍵技術 64 4.1 SRv6技術 64 4.2 APN6技術 72 4.3 算力資訊交互技術 77 4.3.1 交互的必要性 77 4.3.2 分散式交互技術 79 4.3.3 集中式交互技術 81 4.4 確定性網路技術 83 4.5 資料中心網路技術 93 4.6 可程式設計晶片技術 101 4.7 網路作業系統技術 109 本章參考文獻 116 第5章 算力網路編排與調度關鍵技術 118 5.1 雲原生技術概述 118 5.2 資源調度和服務編排技術

架構 123 5.3 資源調度層協同機制 125 5.4 服務編排層功能解析 132 5.5 服務編排技術實現 133 5.6 基於Serverless的服務編排機制 134 5.7 面向FaaS的服務能力開放 137 本章參考文獻 138 第6章 算力建模與交易關鍵技術 140 6.1 算力資源建模技術 140 6.1.1 算力度量 142 6.1.2 算力分級 144 6.1.3 面向業務體驗的算力、存儲、網路聯合服務 145 6.1.4 不同業務場景服務能力需求分析 146 6.2 算力服務與交易技術 151 6.2.1 可信算力交易平臺 151 6.2.2 可信算力交易流程 153

本章參考文獻 154 第7章 其他關聯技術 156 7.1 雲光協同 156 7.2 超低時延與高可靠性 161 7.3 網路安全 167 7.3.1 網路資訊安全的必要性 167 7.3.2 網路資訊安全防護體系 168 7.3.3 安全技術 170 7.3.4 鑒權及管理系統 173 7.4 網路AI與智慧運維 174 7.4.1 自動駕駛網路技術 174 7.4.2 智慧運維技術 175 7.5 IT支撐技術 179 7.5.1 多雲管理 179 7.5.2 集群聯邦 183 7.5.3 Prometheus統一監控 186 本章參考文獻 187 第8章 算力網路主要應用場景 189

8.1 新媒體 189 8.2 車聯網 191 8.3 智能安防 193 8.4 CDN 194 8.4.1 CDN簡介 194 8.4.2 CDN的應用場景 196 8.4.3 CDN的發展趨勢 197 8.5 工業互聯網 199 8.5.1 發展背景 199 8.5.2 算網融合分析 200 8.5.3 應用場景 201 8.6 智慧家庭 202 8.6.1 發展概述 202 8.6.2 應用場景 203 本章參考文獻 204 第9章 算力網路發展展望 205 9.1 算力網路在業界的發展展望 205 9.2 電信運營商相關工作介紹 207 9.3 算力網路的發展新機遇 208 9.4

算力網路面臨的挑戰 209 9.5 全國一體化算力網路發展規劃 211 本章參考文獻 214 縮略語 215

ai演算法應用進入發燒排行的影片

節能專利領域運用到 AI 演算法之趨勢研究分析

為了解決ai演算法應用的問題，作者王健嘉 這樣論述：

Artificial intelligence（AI）隨著數據運算速度的提升，發展出許多演算方法。而在節能技術中用到的數據運算，亦發展出各項AI演算法應用於不同節能場域。其中，在節能專利技術開發上，更能顯示出AI演算法對於能源利用的價值與技術發明的獨創性。因此，為了評估AI演算法用於節能技術是否有其適用性與發展性，本研究從2014～2021年度之間超過15,000篇節能專利中，對於AI演算法與節能領域進行趨勢分析。透過撰寫Python程式以及自然語言處理Natural Language Processing（NLP）邏輯，使用隱含狄利克雷分佈(LDA)做為建立主題模型的方法，將大量節能專利資

料進行主題分類，並且輔以AI演算法關鍵字做為節能專利的標籤，用來加強AI演算法應用於節能領域的相關性。歸納這些AI演算法以及各種領域的節能專利後找出發展趨勢，說明了節能專利使用到的各種AI演算法其逐年間的消長趨勢做探討分析。進而統整出AI演算法對應於節能場域的適性，做技術應用的探討，以作為AI演算法應用於節能專利之開發參考。經過分析所有節能專利後，可以歸納出用於節能專利的AI演算法趨勢，早期以神經網絡Neural Network（NN）、機器學習Machine Learning（ML）、基因演算法Genetic Algorithm（GA）為主，近年隨著各項技術與應用的發展，深度學習Deep L

earning（DL）與強化學習Reinforce learning(RL)在應用數量上有大幅增長。在近年疫情的催化下，人們行為模式的改變為遠距離交流、居家辦公等，對於能源的需求反映在能源優化、通訊網路以及電動車相關的主題，並延伸出智慧工廠、智慧家居、智慧醫療和綠能環保等主題內容，可以預見以AI為主軸的應用，會圍繞在日常生活之中。