今天分享的是：2025年云边协同AI网络技术白皮书
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云边协同AI网络技术白皮书解读：算力分布式革命下，边缘与云端如何突破瓶颈？
2025年，随着『DeepSeek』-R1等推理模型的发布，AI应用迎来爆发式增长，『大语言模型』（LLM）的训练与推理对算力的需求呈指数级上升。在此背景下，单纯依赖中心云算力已难以满足需求，边缘算力逐渐成为中心算力的重要补充，云边协同的分布式算力基础设施成为行业发展的核心方向。近日，开放『数据中心』委员会（ODCC）发布《云边协同AI网络技术白皮书》，系统梳理了当前云边协同AI网络的发展趋势、挑战、技术目标及关键突破，为行业提供了清晰的技术路线图。
从算力发展趋势来看，当前正呈现多维度变革。异构算力并存成为常态，『英伟达』、AMD、华为、寒武纪等企业的算力卡，以及GPGPU与NPU两类『芯片』架构共同发展，企业既自建算力中心，也通过租赁第三方算力（如AWS、谷歌云、腾讯云等提供的算力云服务）快速补充资源。更关键的是，算力正从集中式向分布式转型，边缘机房、第三方机房、第三方云等分布式算力，在GPU算力短缺的当下发挥着重要作用，而云边协同则成为连接中心与边缘算力的核心纽带，需实现算力集群前端与后端网络的协同调度。
AI大模型的应用演进进一步推动了算力需求升级。当前主流AI应用已从传统数据驱动转向Reasoning推理式与Agentic代理式两大方向。推理式AI能通过逻辑推导解决数学证明、法律分析等复杂问题，如『DeepSeek』-R1模型可在专业领域实现类专家级推理；代理式AI则形成“感知-决策-执行”闭环，像OpenAI的Operator Agent能自主完成餐厅预订，微软Copilot可优化供应链管理，未来甚至将替代部分传统工作流程。与此同时，LLM模型呈现“大小并行”发展，除千亿、万亿参数的大模型外，R1-Distill-Qwen-7B、混元开源0.5B等小模型可在消费级显卡运行，为边缘机房提供了适配性，推动边缘AI落地。
不过，云边协同AI网络的发展仍面临多重挑战。在边缘算力集群网络层面，AI大模型训练与推理对网络性能提出极高要求。训练阶段，千亿参数模型的并行计算会产生百GB级别的GPU间通信流量，不仅需要超高带宽支撑，还对时延与抖动极为敏感——以GPT-3模型为例，时延从10us升至1000us，GPU有效计算时间占比会降低近10%，丢包率达1%时该占比甚至低于5%。同时，边缘机房位置分散、规模小，且常融合CDN、边缘计算等多业务，对网络灵活组网、高效架构提出更高要求。
推理阶段的挑战同样突出。AI推理需满足低时延与高吞吐量，如自动驾驶的3D目标检测需在20ms内完成，单批次文本推理的数据传输量可达3.2GB，每秒处理100批次时带宽需求达32Gbps。而边缘机房的成本限制、网络稳定性不足，以及需兼容GPU、CPU、NPU等异构算力的需求，进一步加剧了技术难度。
在云边『互联网』络层面，数据传输、网络打通与安全保障成为核心痛点。训练场景中，TB级的训练数据、模型checkpoint文件需在云边之间流转，容器镜像与软件包的拉取也需持续带宽支撑，带宽不足易导致训练效率下降；推理场景中，用户请求响应需满足首Token时延（TTFT）≤2秒，网络抖动或拥堵会直接影响用户体验。此外，边缘算力来源多样，第三方云、合作伙伴机房的接入需快速打通网络，同时要保障训练数据、模型参数等敏感信息的传输安全，高带宽加密传输（如10Gbps至百Gbps级别）成为刚需。
为应对这些挑战，白皮书明确了云边协同AI的发展阶段与技术目标。LLM云边协同分为三个阶段：第一阶段是边缘算力快速补充中心算力，云边间传输推理请求、管控流量与训练数据；第二阶段实现推理业务下沉边缘，就近接入用户以优化时延与成本，同时融合边缘计算、CDN等多业务；第三阶段则推动推理进一步下沉至近场边缘（如边缘AI一体机）与终端（如具身智能『机器人』️），实现云边端协同。
在业务与技术目标上，核心围绕用户体验（QoE）与网络性能展开。推理场景中，第一阶段需在TTFT<2秒、每Token输出时延（TPOT）≤50ms的前提下保证吞吐量不下降，第二阶段则需进一步降低时延并优化带宽成本；训练场景中，云边数据传输不能成为瓶颈，需确保相同模型训练的GPU小时数稳定。边缘算力集群网络需满足前端网络时延<30ms、吞吐量≤100Gbps，后端网络时延<2us（Scale-up）与<20us（Scale-out）、吞吐量≥800Gbps，同时实现多业务融合与异构算力兼容。
关键技术突破成为实现目标的核心支撑。在边缘算力集群网络中，前端网络通过集中管控平台实现节点健康监控、故障预警与快速排障，借助多租户隔离技术（如转发域隔离、队列隔离）保障数据安全，同时以大容量NAT技术支持大规模用户接入，长距离RDMA技术解决云边跨机房高性能数据传输问题。后端网络则通过基于信元的『负载均衡』避免流量拥堵，HyperPort技术实现小规模算力中心的链路聚合，端到端调度机制防止网络链式阻塞，Fast CNP技术快速响应拥塞，多维度提升网络可靠性与效率。
云边『互联网』络的技术创新同样关键。高可用技术通过设备冗余、多链路备份（如专线与公网VPN主备切换）、隧道冗余部署等，保障网络连接稳定性，链路可用性最高达99.999%；高安全技术采用TLS 1.3加密传输、基于角色的访问控制、零信任认证等，保护数据与设备安全；差异化QoS保障技术通过流量分类标记、优先级调度、带宽预留，确保推理请求等关键业务优先传输；高性能转发技术则借助硬件加速（如DPU『芯片』）、用户态转发架构（如DPDK）、高效会话管理，支撑百Gbps级带宽与千万级并发会话。
展望未来，云边协同AI网络将向更高集成度、更深度协同方向发展。行业将持续探索高集成低功耗的边缘算力集群技术，推动AI在云端、边缘、终端间的深度协同，同时优化LLM分布式训练与推理技术，进一步突破算力调度与网络传输的瓶颈。随着技术的不断成熟，云边协同将不仅是算力补充的手段，更将成为AI大规模落地、赋能千行百业的核心基础设施，为智能社会的发展奠定坚实基础。
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