“來源:專用數據處理器（DPU）技術 白皮書，中國科學院計算技術研究所，鄢貴海等”
10月16日至17日，中國計算機學會第二屆集成電路設計與自動化學術會議（以下簡稱CCF DAC）在武漢舉行，由中科院計算所主編，計算機體系結構國家重點實驗室、中科馭數、中國計算機學會集成電路設計專業組聯合編寫的行業內首部專用數據處理器（DPU）技術白皮書在大會DPU主題分論壇發布。
DPU技術白皮書封面
DPU技術白皮書重點分析了DPU產生背景、技術特征、軟硬件參考架構、應用場景、并對目前已經公布的DPU產品做簡要的比較分析，為后續DPU技術發展提供了技術路線參考。白皮書內容共分為六個章節，分別為DPU技術發展概況、特征結構、應用場景、軟件棧五層模型、業界產品概要介紹、DPU發展展望。
大會主席、中科院計算所計算機體系結構國家重點實驗室研究員李曉維宣布DPU技術白皮書正式發布，表示希望以DPU技術白皮書的發布作為起點，后續能指導DPU在現有數據系統和計算機產業中的應用，并促進行業對DPU這類新型算力芯片的技術發展及應用的探討。
李曉維研究員發布DPU技術白皮書
專用數據處理器技術白皮書
DPU（Data Processing Unit）是新近發展起來的一種專用處理器。2020年 NVIDIA公司發布的DPU產品戰略中將其定位為數據中心繼CPU和GPU之后的 “第三顆主力芯片”，掀起了一波行業熱潮。DPU的出現是異構計算的一個階 段性標志。與GPU的發展類似，DPU是應用驅動的體系結構設計的又一典型案 例；但與GPU不同的是，DPU面向的應用更加底層，類型也更多樣。DPU要解 決的核心問題是基礎設施的“降本增效”，即將“CPU處理效率低下、GPU處 理不了”的負載卸載到專用DPU，提升整個計算系統的效率、降低整體系統的 總體擁有成本（TCO）。新一代的DPU不僅可以作為運算的加速引擎，還具備 控制平面的功能，能夠運行Hypervisor，更高效的完成網絡虛擬化、IO虛擬化、 存儲虛擬化等任務，徹底將CPU的算力釋放給應用程序。DPU的出現也許是體 系結構朝著專用化路線發展的又一個里程碑。
本白皮書將重點分析DPU產生的背景、技術特征、軟硬件參考架構，應用 場景、并對目前已經公布的DPU產品做簡要的比較分析，為后續DPU技術發展 提供必要的參考。本文的大體結構如下：第一部分介紹DPU的技術發展概況，首先對DPU做了一個基本的定義，然 后闡述了DPU發展的背景，并簡要介紹DPU發展的歷程，DPU在現有計算生態 中的角色，最后以DPU的產業化機遇作為總結。第二部分詳細說明DPU的特征結構，對DPU的定位做了進一步闡述，然后 提出一種通用的DPU的結構模型。第三部分介紹DPU的應用場景，本文總結了三大應用場景：網絡功能卸 載、存儲功能卸載、安全功能卸載，這也是DPU目前最重要的三個應用方向。第四部分提出DPU開發的五層參考模型，包括設備層、操作層、計算引擎 層、應用服務層和業務開發層，既體現了DPU開發過程中的軟硬協同，也充分 繼承了通用軟件棧的分層結構。第五部分概要介紹目前行業的已經發布或已經披露的DPU產品，雖然其中 絕大部分尚未到批量應用的階段，各個競品的優缺點也尚未得到市場的充分驗 證，但是對于后續DPU研發具有重要的參考價值。第六部分展望未來DPU發展，并作為全文的總結。
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監控系統通過末端設置的傳感器來感知、采集運行數據，進而分析并完成相關邏輯控制、預警、告警及生產報表發布，實現對數據中心的智能化運維。京東云結合自身在數據中心建設運行中的優勢技術經驗，聯合萬國、搏力謀、高瀾、霍尼韋爾、浪潮等單位，通過對傳感器的需求、選型、設置、維護與管理及對未來技術應用趨勢等方面研究梳理，共同編寫輸出了本白皮書。
數據中心基礎設施系統的可靠、高效和智能化運行，高度依賴于基礎設施機 電監控系統對相關監控對象運行數據的采集及處理，以完成相關邏輯控制、預警、 告警及生產報表發布。監控系統數據采集與管理通過對遍布數據中心的傳感器應 用來完成，這就涉及其選型、布置、安裝、維護與管理，以及對未來技術應用趨 勢的研究等。對傳感器技術的應用研究，有助于實現數據中心的智慧化、精細化 運行，提升基礎設施機電系統運行的可靠性與運維工作效率，從而保障基礎設施 的可用性、能效及智能化水平。ODCC 始終關注數據中心及相關前沿技術的發展， 由京東云主導、聯合相關單位共同編寫了本白皮書。
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近日，由工業4.0研究院編寫的《數字孿生電網白皮書》正式發布。近幾年，電力行業引入數字孿生體技術，逐步形成了較為廣泛的數字孿生體應用場景。工業4.0研究院指出，電網行業具有價值較高、技術要求不復雜等特點，非常適合作為數字孿生體應用的先導性場景。
經過去10多年高速發展，電網行業的信息化程度較高，已經能夠滿足管理信息化的需要，但這還是數字化轉型的一個部分，因為管理信息化具有高維度和（數據）顆粒度大的特點，這對精細化甚至于精準化管理來講，面臨應用難度高和效果不足的挑戰。
電網行業最近幾年不斷引入數字孿生體技術，總體效果并不理想，其本質原因是沒有深入到設備系統層，傳統的信息化方法難以在生產現場應用，人還是生產系統的主要角色。為了解決這個問題，應引入新的概念體系，重構傳統的技術手段和實踐方式，數字孿生電網是一個較好符合需要的新方法。
本白皮書設計了數字孿生電網參考架構，展現了數字孿生基礎設施、數字孿生體平臺和數字孿生體應用三個層面的建設指引。跟其他類似的參考架構不同，數字孿生電網參考架構采用了開放體系，可以實現“建設-運行-優化”的閉環優化，這正是數字孿生體的潛力所在。
針對數字孿生電網可持續改進特征，白皮書還提出了從1.0到3.0的演進路徑，預計經過10年左右的時間，數字孿生電網將實現全局和全生命周期生產運行需要，達到源網荷儲一體化等管理目標。
為了加速數字孿生體產業的專業化分工和發展，本白皮書專門開辟了“數字孿生電網開源社區”章節，對數字孿生化、資產管理、物聯網、GIS系統、5G模組和數字孿生大腦等六大開源模塊做了介紹。
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7月27日，由中國信息通信研究院、中國通信標準化協會主辦的“2021年可信云大會”在京召開。中國信通院云計算與大數據研究所所長何寶宏在會上正式發布“2021云計算十大關鍵詞”以及對應的重要發展趨勢。
2021云計算十大關鍵詞分別是：云原生、高性能、混沌工程、混合云、邊緣計算、零信任、優化治理、數字政府、低碳云、企業數字化轉型。
云原生：云計算架構正在以云原生為技術內核加速重構
隨著我國在“新基建”領域的布局加速，云計算迎來全新的發展機遇，萬千企業數字化轉型提速換擋，也對云計算的使用效能提出新的需求。云原生以其獨特的技術特點，很好地契合了云計算發展的本質需求，正在成為驅動云計算“質變”的技術內核。
何寶宏判斷，在未來的一段時間內，以云原生為技術內核重構IT架構將是大勢所趨。
高性能：云端高性能計算驅動數字經濟發展
當前，算力推動云計算、大數據、人工智能及智慧應用從概念落地到現實，我國的數字經濟也逐步向人工智能、智能芯片、物聯網、大數據、云計算等“算力依賴型”產業聚焦。
隨著云計算不斷發展，云上算力從計算資源、網絡資源、存儲資源三個維度不斷豐富增強，云端高性能算力的大規模調度更為便捷、提供的算力形式更加多樣化、運行任務透明、觸達更多的應用。在此優勢下，云端高性能市場逆勢上漲。
混沌工程：為復雜系統穩定性保駕護航
復雜系統的穩定性難以保障正在成為行業發展的痛點，混沌工程的出現和興起，為復雜系統穩定性保駕護航，保證生產環境的分布式系統，在面對失控條件的時候，仍然具備較強的韌性。
目前，混沌工程雖然已經在互聯網、金融、通信、工業等多個行業逐步落地，但仍處于早期探索階段，亟需標準規范推進行業健康發展。中國信通院已經編制了《混沌工程平臺能力要求》《混沌工程成熟度模型》《軟件系統穩定性度量模型》等標準，并展開了混沌工程相關評估工作，同時還將成立混沌工程實驗室。
混合云：成為企業上云主流模式
隨著十四五規劃的進一步明確，混合云已成為未來國內云計算發展的重點之一。而近幾年混合云技術和方案的快速發展，也使其在各個行業的應用不斷深入，已成為企業上云的主流模式。
從市場接受度來看，全球范圍內有82%的用戶已經應用混合云部署模式；從產業供給來看，公有云服務商、私有云廠商、電信運營商、傳統IT服務商、云管理服務商等眾多廠商被混合云的廣闊前景所吸引，紛紛推出了各自的解決方案；從行業應用來看，混合云的落地實踐和應用場景日益豐富。
邊緣計算：呈蓄勢待發之勢
邊緣計算正在呈現出蓄勢待發之勢，產業關注度不斷提高、技術體系日臻成熟、應用場景日益豐富、標準制定不斷演進。
縱觀整個邊緣計算產業生態，芯片設備、云服務商、運營商、軟件與解決方案商、開源組織等企業和組織紛紛推出相關產品和服務，整個生態日益完善。
中國信通院發布的“2021云邊協同十佳案例”顯示，邊緣計算已經在工業、交通等重點領域得到了應用，未來隨著產業生態不斷完善，技術體系快速發展，邊緣計算將在產業和企業數字化轉型扮演重要角色。
零信任：與原生云安全不斷融合
隨著企業上云進程的不斷加快，傳統以邊界為核心的安全防護體系遭遇瓶頸，零信任、原生云安全等理念興起，為企業建設新一代安全體系提供了指引。
當前，云原生與云安全呈加速融合趨勢。一是在運營階段，零信任作為云安全產品不斷原生化，零信任從私有化部署向SaaS服務演進、SD-WAN通過集成零信任，實現安全訪問服務邊緣（SASE），云上零信任實現了安全性能的彈性擴展，能夠應對海量訪問請求，同時微隔離作為零信任關鍵技術，對云內東西向流量進行訪問控制，彌補傳統安全防護機制在云環境應用的不足。二是原生云安全強調從研發階段關注安全，越來越多的企業開始以零信任原則設計應用系統，云服務或云上應用將實現原生零信任，安全能力得到大幅提升。
優化治理：企業上云加速優化治理需求
隨著企業用云程度的加深，企業關注點從開始上云的咨詢、遷移，逐步地轉到上云后的優化，云優化治理體系逐步形成。
云優化治理體系能夠給企業上云策略制定、線路規劃、采用實施、云上優化進行全生命周期的優化提升，讓企業更懂云、更好的用云，為企業數字化轉型提供新的動力。
數字政府：數字技術使能政府治理創新
提高數字政府建設水平是“十四五”規劃的重要篇章，隨著數字政府迎來藍海市場，企業紛紛加速布局。充分發揮云計算等數字技術的使能作用，推動政府治理流程再造和模式優化，不斷提高決策科學性和服務效率是數字政府未來趨勢。
未來，數字政府建設水平和運營效果成熟度，將會成為行業關注重點。
低碳云：企業數字化與節能減碳齊頭并進的技術引擎
隨著數字經濟加速發展，企業數據中心成為能耗大戶，嚴重制約企業和全社會的綠色發展。低碳云能夠提升資源效能，賦能社會節能減碳。
“低碳云”是指利用云計算實現提高計算、存儲、網絡等資源利用率，全面提升全社會資源效能，并將云計算與大數據、人工智能等技術融合，賦能企業和全社會節能減碳的目標。
企業數字化轉型：從宏觀逐漸到微觀落地
企業數字化轉型是國家推動經濟社會發展的重要戰略手段。2017年，政府工作報告首次提出“數字經濟”概念，至今已累計4次被直接寫入政府工作報告。“十四五”規劃中明確提出“以數字化轉型整體驅動生產方式、生活方式和治理方式變革”等一系列重要規劃目標，數字化概念，逐漸從宏觀向企業各個環節的微觀數字化落地。
隨著數字經濟發展的深入，企業的數字化轉型正不斷地從宏觀整體，向企業價值鏈中各環節微觀模塊滲透。
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未來網絡
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“來源：網絡通信與安全紫 金山實驗室”。
互聯網技術已經提供種類繁多的應用服務如電子商務、視頻會議、 語音通話等，取得了極大的成功。但現有“盡力而為”互聯網不能很 好滿足工業、農業和服務業中新興系統如智能制造系統、無人運載系 統、超遠程控制系統、智能決策系統、遠程醫療系統、智慧農業系統、 視頻競技系統等的超低時延、超低抖動、超高可靠的確定性通信要求。
確定性網絡用于提供實時數據傳輸，保證確定的通信服務質量如 超低上界的時延、抖動、丟包率，上下界可控的帶寬，以及超高下界 的可靠性。確定性網絡能夠滿足三大產業中新興系統的高質量通信需 求。本白皮書介紹確定性網絡技術特征和需求，闡述確定性網絡包括 時間敏感網絡（TSN）、靈活以太網（FlexE）、確定網（DetNet）、確 定性 IP（DIP）網絡、確定性 WiFi（DetWiFi）、第五代移動通信確定 性網絡（5GDN）的技術現狀、發展趨勢和標準，介紹確定性網絡應 用場景和案例，并給出確定性網絡和產業融合發展的建議。
本白皮書旨在吸引更多研究、工程和產業人員參與確定性網絡的 理論研究、技術攻關和應用落地；通過確定性網絡技術實現未來網絡 變革，抓住“確定性網絡+”的技術和經濟發展機遇，推動各行業朝 著信息化、數字化、網絡化和智能化的方向升級。
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為加快推動人工智能技術在電信行業的應用與融合發展，在AIIA產學研融合與應用工作組指導下，由電信項目組組織，中國信息通信研究院標準與技術研究所牽頭，中國移動通信有限公司研究院、中國電信股份有限公司研究院、中國聯合網絡通信有限公司研究院、華為技術有限公司、中興通訊股份有限公司、英特爾（中國）有限公司等單位共同編寫了《電信行業人工智能應用白皮書》2021版。
電信網絡作為信息通信的基礎設施，具有應用人工智能技術的巨大空間和潛力。國內外運營商、設備商和服務商等在電信網絡智能化方面紛紛布局，電信網絡智能化在標準研究、技術驗證與落地應用等方面均有重要推進。隨著5G網絡的大規模商用和網絡人工智能平臺的建設成熟，越來越多的網絡智能化應用與業務已經開展落地并發揮良好效果。
本白皮書系統分析了目前電信網絡智能化的總體發展態勢與應用現狀，集中展示AI技術在移動通信網、固定通信網和網絡業務服務三大類應用場景的19個典型落地案例，包括故障根因分析、異常小區發現、基站節能、業務內容智能推薦、網絡質量智能監控與業務智能識別調優等。
白皮書指出，構建智能化社會適應萬物互聯的新一代信息基礎設施，保障信息基礎設施的安全，對于促進信息技術與實體經濟融合、拓展數字經濟空間具有重要意義。
目前，全球已經掀起了人工智能應用的浪潮。將人工智能技術引入到新一代通信基礎設施，可以為網絡、計算、應用等信息基礎設施提供基于數據的感知、預測和管控能力，促進網絡、計算、應用等基礎設施的融合與協同。人工智能在越來越多的復雜場景下可以做出比人類更優的決策，無疑讓網絡智能化建設開拓了新的視野，給網絡的發展帶來了前所未有的新機遇，也為電信網絡重構轉型過程中遇到的眾多困難和挑戰提供了高效的加速解決路徑。
隨著電信行業人工智能應用加速在現網落地部署并釋放價值，網絡智能化基礎能力將持續增強，網絡知識與人工智能技術融合適配網絡智能化應用需求，新技術范式例如聯邦學習、遷移學習等技術將得到更多應用與關注。人工智能技術將貫穿電信網絡端到端全生命周期的運營與演進，實現網絡的泛在智能能力，幫助運營商實現數字化轉型，帶動整個電信產業的智能升級。
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