第一作者信息

羅鴻 中國清華大學(xué)生命學(xué)院生物專業(yè)創(chuàng)新領(lǐng)軍工程博士研究生預(yù)科硫惕、中國國家藥科大學(xué)生命科學(xué)與技術(shù)學(xué)院2023級碩士研究生、中國信息協(xié)會大數(shù)據(jù)分會大數(shù)據(jù)與生物項目特約顧問卓舵，在jamchemsoc、adx h jhdk害驹、hjsd j ajjla而柑、jiaod h fksh等雜志發(fā)表SCI論文7篇，獲國家發(fā)明專利6項吱瘩，計算機軟件著作權(quán)29項道伟，各項專利16項，參與主持江蘇省基金會大數(shù)據(jù)項目2項使碾，四川省基金會生物項目1項蜜徽，云南省基金會生物項目1項。

蔣雅艷 中國重慶大學(xué)計算機學(xué)院2019級本科生票摇、中國重慶大學(xué)計算機學(xué)院2023級碩士研究生拘鞋，獲計算機軟件著作權(quán)1項。

彭紫霞 中國國家藥科大學(xué)生命科學(xué)與技術(shù)學(xué)院2021級碩士研究生矢门。

王玉欣 中國國家藥科大學(xué)生命科學(xué)與技術(shù)學(xué)院2022級本科生盆色，獲國家發(fā)明專利1項，計算機軟件著作權(quán)1項祟剔。

[if !supportLists]一隔躲、 [endif]問題研究

your area of interest or expertise, as longas it fits within the scope of the CPN network.

Background:

The Computing Power Network (CPN) is aninnovative information infrastructure designed to allocate and schedulecomputing resources based on the specific needs of businesses. These needstypically involve end users, edge servers, and cloud servers. The CPN networkaims to effectively meet the demands of various computational tasks within thesystem.

One of the primary objectives of the CPNnetwork is to strategically distribute computing resources in a manner thattakes into consideration the spatial distribution of computational needs. Bydoing so, the network can effectively reduce latency, minimize costs, andenhance overall network efficiency and user experience.

To achieve the goals of the CPN network,certain requirements have been set forth. These requirements include:

1. Modeling the scenario from the thirdquestion of the preliminary round as a QUBO model.

2. Solving the QUBO model and submitting apaper that includes an analysis of the modeling process, the model itself, codeimplementation, results obtained from the model, parameters used in the model,running time of the model, and so on.

3. Application scenarios are not limited tospecific domains and can include finance, transportation, logistics, biology,medicine, aviation, etc.

4. The mathematical model of the chosenscenario can be verified using instances with less than 100 bits.

5. If the scenario provided in the thirdquestion of the preliminary round is not satisfactory, participants have theoption to choose a new scenario that falls within the scope of the CPN networkand is aligned with their area of interest or expertise.

[if !supportLists]二、 [endif]模型假設(shè)

1. The CPN network allocates and schedulescomputing resources based on business needs, which are typically comprised ofend users, edge servers, and cloud servers.

CPN網(wǎng)絡(luò)根據(jù)業(yè)務(wù)需求分配和調(diào)度計算資源物延，這些需求通常由最終用戶宣旱、邊緣服務(wù)器和云服務(wù)器組成。

2. The computational tasks in the CPNnetwork have different levels of importance and urgency, and these differencesshould be reflected in the model.

CPN網(wǎng)絡(luò)中的計算任務(wù)具有不同的重要性和緊急程度叛薯，這些差異應(yīng)在模型中得到反映浑吟。

3. The QUBO model used to model thescenario should accurately reflect the interactions between the variouscomputing resources in the CPN network.

用于建模場景的QUBO模型應(yīng)準(zhǔn)確反映CPN網(wǎng)絡(luò)中各種計算資源之間的相互作用笙纤。

4. The QUBO model assumes that there is nonoise or errors in the data, and that all computational tasks are fullypredictable and consistent with the assumptions of the model.

QUBO模型假設(shè)數(shù)據(jù)中沒有噪音或錯誤，所有計算任務(wù)都可以完全預(yù)測并與模型假設(shè)一致组力。

5. The model assumes that there is nolimited computing resource, such as bandwidth or storage, that may affect theaccuracy or efficiency of the computations.

模型假設(shè)不存在限制計算資源的因素粪糙，如帶寬或存儲，這可能影響計算的準(zhǔn)確性和效率忿项。

[if !supportLists]三蓉冈、 [endif]符號定義

1. CPN: Computing Power Network，指代計算能力網(wǎng)絡(luò)轩触。

2. QUBO: Quadratic Unconstrained Binary

Optimization寞酿，指代二次無約束二值優(yōu)化，用于建立模型的數(shù)學(xué)表示脱柱。

3. End users: Represents the individuals orentities that require computing resources to fulfill their computational tasks.They can be users of applications or services.

最終用戶：代表需要計算資源來完成他們的計算任務(wù)的個人或?qū)嶓w伐弹。他們可以是應(yīng)用程序或服務(wù)的用戶。

4. Edge servers: Refers to the servers thatare located closer to the end users, typically within the same geographicalregion or network. They provide computing resources and handle some of thecomputational tasks.

邊緣服務(wù)器：指相對于最終用戶而言更接近他們的服務(wù)器榨为，通常位于同一地理區(qū)域或網(wǎng)絡(luò)中惨好。它們提供計算資源并處理部分計算任務(wù)。

5. Cloud servers: Refers to the serversthat are part of a cloud computing infrastructure and provide scalable andvirtualized computing resources to meet the demands of various computationaltasks.

云服務(wù)器：指作為云計算基礎(chǔ)設(shè)施一部分的服務(wù)器随闺，提供可擴展的虛擬化計算資源以滿足各種計算任務(wù)的需求日川。

6. Latency: Refers to the time delaybetween the request for a computational task and the corresponding responsefrom the computing resources. Low latency implies faster and more responsivecomputation.

延遲：指計算任務(wù)請求和計算資源返回之間的時間延遲。低延遲表示計算速度更快矩乐、響應(yīng)更及時龄句。

7. Computational tasks: Refers to thespecific computational operations or processes that need to be performed withinthe CPN network. These tasks can vary in complexity and requirements.

計算任務(wù)：指在CPN網(wǎng)絡(luò)中需要執(zhí)行的具體計算操作或過程。這些任務(wù)的復(fù)雜程度和要求各不相同散罕。

8. Modeling process: Refers to the stepsand techniques used to convert a real-world scenario or problem into amathematical model that can be solved using optimization techniques.

建模過程：指將現(xiàn)實世界的場景或問題轉(zhuǎn)化為可以使用優(yōu)化技術(shù)求解的數(shù)學(xué)模型的步驟和技術(shù)分歇。

9. Parameters: Refers to the variables orsettings used in the QUBO model to represent specific aspects or constraints ofthe CPN network and the computational tasks.

參數(shù)：指在QUBO模型中使用的變量或設(shè)置，用于表示CPN網(wǎng)絡(luò)和計算任務(wù)的特定方面或約束條件欧漱。

10. Running time: Refers to the timerequired to solve the QUBO model and obtain the desired results. It can beindicative of the efficiency and scalability of the solution approach.

運行時間：指求解QUBO模型并得到所需結(jié)果所需的時間职抡。它可以反映解決方案方法的效率和可擴展性。

[if !supportLists]四误甚、 [endif]問題求解

1.? 情景分析：首先缚甩，對給定的情景進(jìn)行詳細(xì)的分析，了解CPN網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)靶草、計算任務(wù)的特性蹄胰、業(yè)務(wù)需求等岳遥。這有助于確定模型中的關(guān)鍵因素和需關(guān)注的變量奕翔。

2.? 確定目標(biāo)函數(shù)：根據(jù)情景分析，定義CPN網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)函數(shù)浩蓉。目標(biāo)函數(shù)通常旨在最小化延遲派继、降低成本或最大化網(wǎng)絡(luò)效率等宾袜。

? 目前，信息技術(shù)的快速發(fā)展與普及應(yīng)用正在推動社會空間驾窟、物理空間和信息空間的深度融合[1]庆猫。除了傳統(tǒng)的計算設(shè)備（“機”）和新興的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備（“物”）外，人的參與也使得這個三元空間環(huán)境變得更加復(fù)雜且動態(tài)多變绅络。在這個環(huán)境中月培，“萬物互聯(lián)、智慧內(nèi)生恩急、安全可控杉畜、跨越時空”的社會空間、物理空間和信息空間正在融合衷恭，同時“算? ?? 網(wǎng)? ?? 存”深度融合此叠、“空? ?? 天? ?? 地”廣泛連接、“人? ?? 機? ?? 物”自然交互随珠，這些已成為信息網(wǎng)絡(luò)的核心特征灭袁，并催生了眾多新模式和新場景。

據(jù)全球綜合數(shù)據(jù)資料庫Statista發(fā)布的數(shù)據(jù)窗看，2019年全球聯(lián)網(wǎng)的物聯(lián)網(wǎng)終端數(shù)量已達(dá)百億茸歧，超過了非物聯(lián)網(wǎng)終端的數(shù)量，預(yù)計到2025年將突破250億[2]显沈。這一趨勢對網(wǎng)絡(luò)的隨需接入和數(shù)據(jù)處理能力提出了更高要求举娩。元宇宙作為一種新興概念，具有可定義的數(shù)字分身构罗、多模感知的沉浸感铜涉、超低延遲、多維多樣性虛擬世界遂唧、隨時隨地的接入芙代、完整的經(jīng)濟(jì)體系和完整的文明體系等典型特征，既需要靈活適配的網(wǎng)絡(luò)連接盖彭，又需要大量數(shù)據(jù)和算力的支撐纹烹。網(wǎng)絡(luò)、算力和數(shù)據(jù)的融合大潮已經(jīng)來臨召边，信息網(wǎng)絡(luò)作為新型基礎(chǔ)設(shè)施的屬性日益突顯铺呵，正從提供網(wǎng)絡(luò)連接的淺層次工具產(chǎn)品轉(zhuǎn)向“人? ?? 機? ?? 物”泛在互聯(lián)賦能平臺。

算網(wǎng)融合技術(shù)的發(fā)展與演進(jìn)已經(jīng)成為重要的國家戰(zhàn)略和發(fā)展契機隧熙，亟需提出我國自主創(chuàng)新的智聯(lián)計算技術(shù)體系和發(fā)展規(guī)劃片挂。本文圍繞我國智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展戰(zhàn)略開展研究。首先對現(xiàn)有信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)面臨的主要挑戰(zhàn)進(jìn)行分析研判，總結(jié)網(wǎng)絡(luò)與計算融合的發(fā)展趨勢和代表性技術(shù)音念；其次提出我國自主創(chuàng)新的智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)的核心思想沪饺、運行邏輯、目標(biāo)愿景和社會效益闷愤；最后從關(guān)鍵技術(shù)布局和示范應(yīng)用兩個方面給出智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展路線整葡，并提出發(fā)展建議。

3.? 構(gòu)建QUBO模型：根據(jù)目標(biāo)函數(shù)和情景分析中的變量讥脐，構(gòu)建二次無約束二值優(yōu)化（QUBO）模型遭居。QUBO模型能夠描述計算任務(wù)之間的相互依賴關(guān)系以及與邊緣服務(wù)器、云服務(wù)器的空間分布關(guān)系旬渠。

隨著“算?網(wǎng)?數(shù)”的深度融合魏滚，算力需求、網(wǎng)絡(luò)資源坟漱、數(shù)據(jù)類別隨時間和空間不斷變化鼠次，如何 實現(xiàn)數(shù)據(jù)計算的最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)能力匹配，滿足網(wǎng)絡(luò)與計 算融合的云芋齿、邊腥寇、端協(xié)同調(diào)度與控制需求，已成為 未來信息通信基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的關(guān)鍵問題觅捆∩庖郏“人?機?物”泛在互聯(lián)賦能平臺對信息網(wǎng)絡(luò)提出了更加專 業(yè)、高效栅炒、安全的要求掂摔，使得現(xiàn)有信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)面臨著諸多挑戰(zhàn)[4] 。源于消費互聯(lián)網(wǎng)時代的現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò) 技術(shù)無法滿足數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代各種垂直行業(yè)對高性 能赢赊、高效能乙漓、高安全、高可用释移、個性化應(yīng)用等服務(wù)的需求[5] 叭披。網(wǎng)絡(luò)能力的缺失，導(dǎo)致基于大數(shù)據(jù)和智 能計算的業(yè)務(wù)應(yīng)用“無數(shù)可算玩讳、算后無用涩蜘、算不可信”，需要對網(wǎng)絡(luò)技術(shù)架構(gòu)熏纯、運行機制和服務(wù)模式 等進(jìn)行深入思考和不斷探索

4.? 選擇優(yōu)化算法：選用合適的優(yōu)化算法來求解QUBO模型同诫，例如模擬退火、遺傳算法樟澜、粒子群優(yōu)化等误窖。優(yōu)化算法的目標(biāo)是找到使目標(biāo)函數(shù)取得最小值或最大值的計算任務(wù)分配策略叮盘。

傳統(tǒng)信息網(wǎng)絡(luò)的核心能力是數(shù)據(jù)傳輸胎署，然而隨 著網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的爆炸式增長远豺，對信息網(wǎng)絡(luò)的要求從“怎么獲得數(shù)據(jù)”向“怎么獲取數(shù)據(jù)價值”轉(zhuǎn)變。 據(jù)統(tǒng)計，2020 年全球設(shè)備產(chǎn)生了 600 ZB 的數(shù)據(jù)吭服， 但其中只有10%是關(guān)鍵數(shù)據(jù)，其余90%都是臨時無 效數(shù)據(jù)[6] 蝗罗。數(shù)據(jù)量的不斷膨脹遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過網(wǎng)絡(luò)帶寬的 增長速度艇棕，原來終端采集、網(wǎng)絡(luò)傳送串塑、云中心存儲沼琉、集中計算的大數(shù)據(jù)處理方式，遇到了難以逾越 的鴻溝桩匪，信息網(wǎng)絡(luò)無法提供當(dāng)前大數(shù)據(jù)計算范式所 需的傳遞能力打瘪，需要具備大規(guī)模數(shù)據(jù)約簡、計算模 型分布式運行等全新維度能力

5.? 編寫代碼：根據(jù)所選的優(yōu)化算法傻昙，編寫相應(yīng)的代碼來實現(xiàn)問題求解闺骚。代碼應(yīng)包括對模型參數(shù)的設(shè)置、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的定義妆档、算法邏輯的實現(xiàn)等僻爽。

6.? 求解模型：利用編程語言（如Python、C++等）運行編寫的代碼贾惦，求解QUBO模型胸梆。在求解過程中，記錄運行時間须板、結(jié)果等信息碰镜。

在消費互聯(lián)網(wǎng)階段洋措，互聯(lián)網(wǎng)采用傳輸控制協(xié)議 / 網(wǎng)際互聯(lián)協(xié)議（TCP/IP）技術(shù)提供“盡力而為”服務(wù)杰刽，只能依靠基于體驗質(zhì)量（QoE）的用戶主觀感 受來進(jìn)行評價贺嫂。在“人?機?物”三元融合下滓鸠， 機?機通信、物?物通信等應(yīng)用持續(xù)發(fā)展悠抹，信息網(wǎng) 040 中國工程科學(xué) 2023 年 第 25 卷 第 6 期絡(luò)不但要支持增強現(xiàn)實 / 虛擬現(xiàn)實（AR/VR）啤挎、在線 游戲、網(wǎng)絡(luò)直播等各類消費型業(yè)務(wù)伙判，而且還要支持工業(yè)制造[7] 、無人駕駛[8] 、遠(yuǎn)程醫(yī)療[9] 等各種生產(chǎn)型 業(yè)務(wù)羊娃，實現(xiàn)萬億級各類終端的泛在互聯(lián)、指令下發(fā) 等，在海量數(shù)據(jù)收集贸诚、處理、分發(fā)和利用基礎(chǔ)上提 供各式各樣的智能服務(wù)等。這些應(yīng)用場景需要信息網(wǎng)絡(luò)具備可預(yù)期班眯、可規(guī)劃宠能、可驗證的確定性及可量 化的服務(wù)能力。

7.? 分析結(jié)果：對求解得到的結(jié)果進(jìn)行分析恤浪，評估計算任務(wù)分配策略對網(wǎng)絡(luò)性能的影響荠呐。這有助于驗證模型的有效性和實用性。

未來媚创，在信息網(wǎng)絡(luò)的“人?機?物”泛在聯(lián)接 中，場景個性化、差異化特性明顯本刽，傳統(tǒng)面向確定 的業(yè)務(wù)模型構(gòu)建固定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不再適用，必須要重 新設(shè)計網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、控制協(xié)議和管理機制晒衩，設(shè)計面向多樣化、不確定業(yè)務(wù)模型的智能網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)靠胜，需要信息 網(wǎng)絡(luò)支持靈活、動態(tài)的多樣化協(xié)議處理能力和業(yè)務(wù)應(yīng) 用計算能力，需要具備面向應(yīng)用構(gòu)建多元化柔性互聯(lián) 結(jié)構(gòu)，支持多樣化娘纷、智能化應(yīng)用，提高網(wǎng)絡(luò)控制和管理的靈活性，增強對網(wǎng)絡(luò)新技術(shù)、新協(xié)議的支持 能力胎围，充分滿足不斷演進(jìn)的業(yè)務(wù)需求[10]

8.? 撰寫論文：將問題求解過程、模型、代碼背传、結(jié)果、參數(shù)梳星、運行時間等內(nèi)容整理成論文辕近。論文應(yīng)對建模過程学赛、模型分析变丧、結(jié)果討論等進(jìn)行詳細(xì)闡述童擎。

數(shù)字時代鲁捏，算力先行假丧。算力是支撐數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā) 展的堅實基礎(chǔ)、驅(qū)動國民經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要引 擎疯趟。在算網(wǎng)融合成為必然趨勢的背景下，國家“十 四五”重點研發(fā)計劃已將計算、存儲、智能與網(wǎng)絡(luò) 技術(shù)融合列入待重點突破的技術(shù)領(lǐng)域贾虽。國內(nèi)外研究機構(gòu)為促進(jìn)算力與網(wǎng)絡(luò)的融合演進(jìn)發(fā)展進(jìn)行了積極 的探索菇肃，相繼提出了邊緣計算蟆技、分散計算织阳、在網(wǎng)計 算造挽、算力網(wǎng)絡(luò)等新型技術(shù)架構(gòu)界酒。近年來庇谆，各國抓緊 布局算網(wǎng)融合相關(guān)戰(zhàn)略（見表1），使得融合異構(gòu)計 算纲酗、多層次琼稻、多顆粒的算網(wǎng)設(shè)施成為大國競爭的重 要方面

9.? 情景驗證：為了驗證模型的通用性和準(zhǔn)確性鸠补，可以使用不同實例進(jìn)行情景驗證横殴。這些實例應(yīng)涵蓋各種計算任務(wù)、邊緣服務(wù)器和云服務(wù)器的數(shù)量、空間分布等要素。

邊緣計算是指在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的一側(cè)，采 用網(wǎng)絡(luò)、計算衅鹿、存儲、應(yīng)用核心能力為一體的開放 平臺，就近提供最近端服務(wù)[12] 。邊緣計算的應(yīng)用程 序在邊緣側(cè)發(fā)起凌埂，能夠產(chǎn)生更快的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)響應(yīng)伏恐， 滿足行業(yè)在實時業(yè)務(wù)、應(yīng)用智能、安全與隱私保護(hù) 等方面的基本需求[13] 。邊緣計算的發(fā)展前景廣闊谋逻， 被稱為“人工智能的最后一千米”阴挣，制造業(yè)摹菠、公用 事業(yè)、能源和交通運輸行業(yè)將率先采用邊緣計算。 但邊緣計算仍在發(fā)展階段，面臨許多問題需要解 決，如框架選用、協(xié)議規(guī)范、終端標(biāo)識、通信延遲等。隨著產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，邊緣計算將逐步從產(chǎn)業(yè)共識 走向應(yīng)用

To model the scenario from 在傳統(tǒng)超算集群中客蹋，網(wǎng)絡(luò)僅用于計算節(jié)點之間的互聯(lián)，當(dāng)多個計算節(jié)點同時參與通信時这刷，會出現(xiàn)通信步驟增多洞辣、通信效率低下等問題。為了解決面向大規(guī)模高算力需求的分布式應(yīng)用的通信瓶頸問題，面向網(wǎng)計算的提出可以使用網(wǎng)絡(luò)設(shè)備進(jìn)行近數(shù)據(jù)計算，完成應(yīng)用數(shù)據(jù)處理并縮短數(shù)據(jù)傳輸路徑，進(jìn)而縮短計算任務(wù)的完成時間。此項技術(shù)已被聯(lián)合創(chuàng)新成果發(fā)布并被應(yīng)用于提升單位能效算力、算力的確定性供給等網(wǎng)絡(luò)核心指標(biāo)上。

在算力網(wǎng)絡(luò)方面，算力網(wǎng)絡(luò)是一種根據(jù)業(yè)務(wù)需求，在云司澎、網(wǎng)丧鸯、邊之間按需分配和靈活調(diào)度計算資源、存儲資源以及網(wǎng)絡(luò)資源的新型信息基礎(chǔ)設(shè)施。通過云網(wǎng)融合、軟件定義網(wǎng)絡(luò)以及網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化等新型網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，將邊緣計算節(jié)點颠蕴、云計算節(jié)點以及各類網(wǎng)絡(luò)資源深度融合在一起，組成新一代信息基礎(chǔ)設(shè)施掀泳，以減少邊緣計算節(jié)點的管控復(fù)雜度并為客戶提供包含計算、存儲和連接的整體算力服務(wù)西轩。

在智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)技術(shù)方面员舵，該技術(shù)致力于實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳遞的高效性藕畔、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的聚斂性固灵、智能計算的協(xié)同性等，提供多元劫流、智慧、高效、穩(wěn)定的“算?網(wǎng)?數(shù)”一體服務(wù)祠汇。智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)技術(shù)以網(wǎng)絡(luò)技術(shù)體系與支撐環(huán)境分離的多模態(tài)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展范式為指導(dǎo)思想仍秤，靈活定義涵蓋“數(shù)據(jù)、信息可很、知識诗力、智慧”諸環(huán)節(jié)的感知處理控制鏈，面向多樣化應(yīng)用提供“聯(lián)接+計算+數(shù)據(jù)”服務(wù)我抠，使得網(wǎng)絡(luò)具備自感知苇本、自學(xué)習(xí)和自優(yōu)化能力。

總之菜拓，隨著信息技術(shù)的發(fā)展瓣窄，網(wǎng)絡(luò)與計算的融合已經(jīng)成為新型網(wǎng)絡(luò)研究的重要方向。智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是其中的一種重要技術(shù)纳鼎，旨在提供多元俺夕、智慧、高效贱鄙、穩(wěn)定的“算?網(wǎng)?數(shù)”一體服務(wù)劝贸，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)建設(shè)和發(fā)展提供新型信息基礎(chǔ)支撐。the thirdquestion of the preliminary round as a QUBO model and solve it, the followingsteps can be followed:

智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)的核心架構(gòu)是通過擴展網(wǎng)絡(luò)的能力維度逗宁，增加計算映九、存儲和智慧能力空間，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)計算存儲協(xié)同處理瞎颗，將信息網(wǎng)絡(luò)發(fā)展成為提供多元網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的新型信息基礎(chǔ)設(shè)施件甥。智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)面向數(shù)據(jù)產(chǎn)生和使用最多的網(wǎng)絡(luò)邊緣，在現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)已完成緩存下沉的基礎(chǔ)上言缤，進(jìn)一步將計算下沉到接入?yún)R聚節(jié)點嚼蚀，協(xié)同調(diào)度各種計算、傳輸和存儲資源管挟，實現(xiàn)應(yīng)用驅(qū)動的部署分級計算模型轿曙、計算任務(wù)調(diào)度數(shù)據(jù)歸集傳送以及數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中的高效計算或處理。

智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的運行邏輯可分為三個關(guān)鍵步驟：

1. 分級部署：根據(jù)計算任務(wù)的需求僻孝，將計算任務(wù)按級別部署在不同的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點上导帝。通過統(tǒng)一的算力度量體系和能力模板，將計算服務(wù)需求映射為計算服務(wù)需求模型穿铆，并使用算力服務(wù)能力模型與計算服務(wù)需求進(jìn)行匹配您单，生成適當(dāng)?shù)挠嬎惴?wù)響應(yīng)策略。

2. 協(xié)作調(diào)度：異構(gòu)資源池提供計算和傳輸資源時荞雏，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點通過感知和通告資源的位置虐秦、服務(wù)能力平酿、剩余資源等信息≡寐控制平面匯總分布式的資源感知信息蜈彼，構(gòu)建全網(wǎng)資源感知視圖，并協(xié)調(diào)調(diào)度計算和傳輸資源俺驶。此過程實現(xiàn)了區(qū)域和全域計算幸逆、傳輸資源與需求的實時適配。

3. 逐級計算：網(wǎng)絡(luò)節(jié)點根據(jù)計算任務(wù)的需求和其計算能力暮现，將計算任務(wù)映射到具備相應(yīng)計算能力的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點上还绘。這些網(wǎng)絡(luò)節(jié)點在傳輸數(shù)據(jù)的同時提供相應(yīng)的計算服務(wù)，通過隨路計算提供服務(wù)響應(yīng)栖袋。逐級計算的目的是實現(xiàn)計算模型與網(wǎng)內(nèi)分布式算力的擬合適配拍顷。

以上是智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的核心架構(gòu)和運行邏輯，并可在智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)中實現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)傳遞栋荸、聚合網(wǎng)絡(luò)服務(wù)和協(xié)同智能計算菇怀，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)建設(shè)和發(fā)展提供支撐。

1. Problem Definition: Clearly define thescenario and the problem to be addressed. Specify the computational tasks,computing resources (end users, edge servers, cloud servers), and their spatialdistribution.

智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在以下三個方面：

1. 不同計算資源的逐級計算：智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)各類業(yè)務(wù)對計算處理時延的不同要求晌块，在網(wǎng)絡(luò)的接入爱沟、匯聚、核心等不同部分設(shè)置不同的計算資源進(jìn)行逐級計算匆背。通過逐級計算呼伸，可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的及時處理，同時也能夠有效約簡網(wǎng)絡(luò)流量钝尸。

2. 邊緣計算智聯(lián)的實現(xiàn)：智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)絡(luò)的接入括享、匯聚等邊緣部分引入全維可定義的數(shù)據(jù)交換能力，實現(xiàn)以交換為中心的邊緣計算智聯(lián)珍促。通過豐富的智聯(lián)連接和數(shù)據(jù)交互铃辖，可以實現(xiàn)智能的涌現(xiàn)。

3. 分級部署支持高效的數(shù)據(jù)處理：智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)通過計算模型按需猪叙、就近數(shù)據(jù)源的分級部署娇斩，能夠有效支持分布式機器學(xué)習(xí)和新型人工智能模型的高效部署和運行。這樣可以提高數(shù)據(jù)處理的效率穴翩，滿足不同業(yè)務(wù)對數(shù)據(jù)處理的要求犬第。

以上是智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)的主要優(yōu)勢，通過逐級計算芒帕、邊緣計算智聯(lián)和分級部署等技術(shù)歉嗓，智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)能夠提供高效的數(shù)據(jù)處理和智能化的服務(wù)，實現(xiàn)高效的計算任務(wù)處理和資源利用背蟆。

2. Variable Encoding: Define the decisionvariables that will represent the assignment of computational tasks tocomputing resources. Assign binary variables where 1 indicates that a task isassigned to a particular server and 0 otherwise.

3. Objective Function: Formulate theobjective function that captures the goal to be achieved. For example, theobjective function could aim to minimize the total latency or the total cost,considering factors such as task importance, task urgency, server capacity, andcommunication delays.

建設(shè)泛在智聯(lián)的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施體系被列為《“十四五”國家信息化規(guī)劃》的首項重大任務(wù)鉴分，這為經(jīng)濟(jì)社會數(shù)字化轉(zhuǎn)型和供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革提供了關(guān)鍵支撐和創(chuàng)新動能哮幢。同時，“東數(shù)西算”工程通過構(gòu)建數(shù)據(jù)中心冠场、云計算家浇、大數(shù)據(jù)一體化的新型算力網(wǎng)絡(luò)體系，優(yōu)化數(shù)據(jù)中心建設(shè)和網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃布局碴裙，促進(jìn)東西部協(xié)同聯(lián)動〉愣睿“東數(shù)西算”等國家重大戰(zhàn)略工程高效實現(xiàn)算力調(diào)度和優(yōu)化資源配置是智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的重要應(yīng)用領(lǐng)域舔株。

智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)技術(shù)作為支撐網(wǎng)絡(luò)技術(shù)創(chuàng)新的重要手段，面向算網(wǎng)融合的技術(shù)發(fā)展趨勢还棱，打造全維可定義的基礎(chǔ)功能平臺载慈，實現(xiàn)網(wǎng)元設(shè)備、協(xié)議控制珍手、網(wǎng)絡(luò)資源办铡、節(jié)點能力、網(wǎng)絡(luò)接口琳要、轉(zhuǎn)發(fā)控制寡具、承載方式等要素的全方位開放。在網(wǎng)絡(luò)層實現(xiàn)對多樣化路由和異構(gòu)算力執(zhí)行的一體化協(xié)同控制稚补，動態(tài)自主調(diào)度算網(wǎng)資源童叠，以多樣應(yīng)用為核心驅(qū)動力實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)運行、功能編排等自適應(yīng)的承載课幕，提供精準(zhǔn)和個性化的按需服務(wù)厦坛。這將對加快我國算力、算法乍惊、數(shù)據(jù)杜秸、應(yīng)用資源協(xié)同的全國一體化大數(shù)據(jù)中心體系建設(shè)，以及促進(jìn)數(shù)據(jù)中心朝適度集聚润绎、集約撬碟、綠色方向發(fā)展起到積極作用。

智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的研究成果將賦能數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展凡橱，推動工業(yè)制造小作、無人駕駛、遠(yuǎn)程醫(yī)療等各類生產(chǎn)型業(yè)務(wù)的智能化發(fā)展稼钩。智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)具備了全空間/全時段互聯(lián)顾稀、高可靠/低時延傳輸、“算-網(wǎng)-云”一體融合和智能安全保障能力坝撑，能夠滿足各類垂直行業(yè)不斷提升的服務(wù)質(zhì)量静秆、管理控制以及安全性等方面的需求粮揉。這將加速相關(guān)技術(shù)和產(chǎn)品的落地應(yīng)用，推動相關(guān)行業(yè)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型抚笔。

綜上所述扶认，智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是支撐網(wǎng)絡(luò)技術(shù)創(chuàng)新和賦能數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要手段，將為我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供新理論殊橙、新方法和新途徑辐宾。

4. Constraints: Incorporate any constraintsthat need to be satisfied in the model. This could include constraints relatedto task compatibility, resource capacity, communication bandwidth, and serveravailability.

5. QUBO Formulation: Convert the formulatedmathematical model into a QUBO problem. Express the objective function andconstraints in terms of binary variables and quadratic terms.

智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)面向行業(yè)垂直應(yīng)用場景，將數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能計算融入網(wǎng)絡(luò)之中，形成由多樣化協(xié)議支撐、“網(wǎng)-算-存”一體化控制衙传、服務(wù)功能智能編排疏旨、內(nèi)生安全構(gòu)造組成的關(guān)鍵技術(shù)。

1. 多樣化協(xié)議支撐

隨著新興網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用場景的不斷涌現(xiàn)，多樣化協(xié)議支撐變得尤為重要。智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)具備靈活、動態(tài)的多樣化協(xié)議處理和計算能力持偏，部署輕量級智聯(lián)計算網(wǎng)元前端設(shè)備，支持各類型應(yīng)用業(yè)務(wù)和終端的“即插即用”“共同部署”氨肌。同時鸿秆，數(shù)據(jù)平面提供通用或?qū)Ｓ玫膽?yīng)用程序接口，通過物聯(lián)網(wǎng)及智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)的深度融合儒飒，實現(xiàn)對行業(yè)應(yīng)用服務(wù)場景異構(gòu)海量數(shù)據(jù)的實時處理谬莹。

2. “網(wǎng)-算-存”一體化控制

新型應(yīng)用對“算-網(wǎng)-存”的聯(lián)合需求越來越高，傳統(tǒng)的研究工作將網(wǎng)絡(luò)桩了、存儲和計算三大資源分別進(jìn)行管理附帽、控制和優(yōu)化，導(dǎo)致資源之間互相掣肘井誉。因此蕉扮，智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)支持?jǐn)?shù)據(jù)處理過程中的存儲計算與轉(zhuǎn)發(fā)的一體操作，優(yōu)化處理海量內(nèi)容的可靠傳輸以及高質(zhì)量服務(wù)保證與網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施所能提供的存儲颗圣、計算和傳輸能力之間的關(guān)系喳钟。在智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)中，通過協(xié)同調(diào)度各種“網(wǎng)-算-存”資源在岂，實現(xiàn)應(yīng)用驅(qū)動部署分級計算模型奔则，優(yōu)化應(yīng)用性能和系統(tǒng)性能。

綜上所述蔽午，智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)是實現(xiàn)“網(wǎng)-算-存”一體化控制和多樣化協(xié)議支撐易茬，以滿足不同行業(yè)垂直應(yīng)用場景的需求，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時處理和高效的網(wǎng)絡(luò)管理。智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)能夠靈活應(yīng)對各種接入標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)的要求抽莱，提供多樣化的設(shè)備連接和服務(wù)需求范抓，同時具備網(wǎng)絡(luò)感知能力，能夠主動地感知各類接入終端食铐，依據(jù)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前的系統(tǒng)資源智能地配置網(wǎng)絡(luò)資源匕垫，按需提供服務(wù)。

6. Optimization: Utilize optimizationtechniques, such as simulated annealing, quantum annealing, or tabu search, tosolve the QUBO formulation. Implement the chosen optimization algorithm andadjust its parameters as required.

? 智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)通過將通信納入計算資源體系虐呻，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的按算歸集象泵、分級智能處理，同時具備“計算+連接”能力的網(wǎng)元設(shè)備能夠?qū)崿F(xiàn)計算調(diào)度與網(wǎng)絡(luò)連接的精確匹配铃慷。此外单芜，智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)能夠通過服務(wù)功能智能編排，動態(tài)自主調(diào)度網(wǎng)絡(luò)資源犁柜，實現(xiàn)對用戶的精確及個性化按需服務(wù)，提供高適應(yīng)性和靈活敏捷的彈性網(wǎng)絡(luò)堂淡。為了保障網(wǎng)絡(luò)安全馋缅，智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)具有內(nèi)生安全構(gòu)造，能夠應(yīng)對各類不確定威脅或擾動绢淀，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定運行萤悴。

在智慧園區(qū)網(wǎng)絡(luò)、垂直行業(yè)網(wǎng)絡(luò)皆的、數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)等算網(wǎng)融合應(yīng)用場景中覆履，智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)技術(shù)能夠滿足實時性、服務(wù)等級等新的挑戰(zhàn)费薄，實現(xiàn)服務(wù)的精確匹配和動態(tài)調(diào)度硝全，提高網(wǎng)絡(luò)的效率和安全性。因此楞抡，智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)在上述場景中具有廣泛的應(yīng)用前景伟众。

7. Code Implementation: Write the code toimplement the QUBO model and the chosen optimization algorithm. Set up therequired input data, such as task characteristics, server specifications, andspatial distribution. Clearly document the code for better reproducibility.

8. Solving the Model: Run the code to solvethe QUBO model and obtain the results. Record relevant information, such asrunning time, the quality of the solution, and convergence statistics.

? 智慧園區(qū)是一種信息化服務(wù)網(wǎng)絡(luò)平臺，通過互聯(lián)網(wǎng)召廷、移動通信等信息技術(shù)實現(xiàn)資源和人員的有效整合與銜接凳厢，促進(jìn)園區(qū)內(nèi)人、物間的協(xié)調(diào)發(fā)展竞慢。智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)技術(shù)支持多樣化邊緣網(wǎng)絡(luò)協(xié)議按需定制先紫，實現(xiàn)園區(qū)網(wǎng)絡(luò)柔性互聯(lián)，有效提高園區(qū)資源配置效率筹煮，降低園區(qū)運營成本遮精。通過部署輕量級智聯(lián)計算網(wǎng)元前端設(shè)備，支持園區(qū)內(nèi)各類檢測業(yè)務(wù)和終端的“即插即用”“共網(wǎng)部署”寺谤。在靠近業(yè)務(wù)現(xiàn)場的“邊緣”實施網(wǎng)內(nèi)計算仑鸥、存儲等處理操作吮播，減少園區(qū)內(nèi)業(yè)務(wù)處理時延，節(jié)省網(wǎng)絡(luò)帶寬眼俊，實現(xiàn)實時高效和低能耗及簡化部署意狠。智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)支持園區(qū)網(wǎng)絡(luò)各類型終端的接入可控，基于零信任和邊界安全架構(gòu)實施網(wǎng)絡(luò)安全隱私保護(hù)疮胖，滿足園區(qū)對網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)質(zhì)量和能力的要求环戈。

在垂直行業(yè)網(wǎng)絡(luò)場景中，如沉浸式城市空間服務(wù)澎灸、精準(zhǔn)醫(yī)療院塞、智能工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、智能電網(wǎng)等新型行業(yè)應(yīng)用場景性昭，智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可以實現(xiàn)社會治理精準(zhǔn)化拦止、公共服務(wù)高效化、居民生活多樣化糜颠。將智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)技術(shù)引入到智能電網(wǎng)中汹族，利用其計算與網(wǎng)絡(luò)按需定義、逐級計算其兴、分級部署顶瞒、多樣化業(yè)務(wù)的整合和調(diào)度等特性對網(wǎng)絡(luò)、存儲及計算資源按需靈活部署元旬，提升面向智能電網(wǎng)場景的計算效率及用戶響應(yīng)速度等性能榴徐。

在數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)場景中，隨著云計算數(shù)據(jù)中心的快速發(fā)展匀归，云計算應(yīng)用對數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)延遲和帶寬提出了越來越嚴(yán)格的要求坑资。將智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)技術(shù)引入到數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)中盐茎，賦予交換節(jié)點計算和存儲的能力字柠，將數(shù)據(jù)規(guī)約卸載到交換節(jié)點狡赐，服務(wù)器將數(shù)據(jù)發(fā)送給交換節(jié)點窑业，交換節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中執(zhí)行數(shù)據(jù)規(guī)約操作，再將規(guī)約結(jié)果返回給服務(wù)器枕屉。這樣可以降低數(shù)據(jù)規(guī)約計算的整體延時常柄，而且可以大幅降低網(wǎng)絡(luò)中傳輸數(shù)據(jù)的規(guī)模，有效緩解網(wǎng)絡(luò)擁塞。分布式機器學(xué)習(xí)逐漸成為數(shù)據(jù)中心的主要應(yīng)用之一西潘，將智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)技術(shù)引入到數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)中卷玉，可以有效支持分布式機器學(xué)習(xí)、新型人工智能模型的高效部署和運行喷市，提高數(shù)據(jù)處理

9. Analysis and Optimization: Analyze theresults obtained from solving the QUBO model. Evaluate the performance of thesolution in terms of the objective function, resource utilization, and otherrelevant metrics. Identify any areas for further optimization or improvement.

10. Paper Writing: Write a comprehensivepaper that includes an analysis of the modeling process, the QUBO modelformulation, the implemented code and optimization algorithm, the obtainedresults, the chosen parameters, and the running time. Explain the findings andinsights from the analysis and propose any recommendations or futuredirections.

Ensure that the paper follows the requiredformat, citation style, and provides sufficient detail for other researchers tounderstand and reproduce the work.

[if !supportLists]五相种、 [endif]模型評價

1. 模型可行性評價：評估所構(gòu)建的QUBO模型是否能夠準(zhǔn)確地描述CPN網(wǎng)絡(luò)中的計算任務(wù)分配問題。這包括模型對于現(xiàn)實情境的適應(yīng)性品姓、是否能夠捕捉到關(guān)鍵因素和相關(guān)約束條件等寝并。

2. 模型有效性評價：評估模型求解的效果和結(jié)果的質(zhì)量。這可以通過與預(yù)期的業(yè)務(wù)需求相比較镀岛，檢查模型在滿足延遲喊儡、成本、網(wǎng)絡(luò)效率等方面的目標(biāo)上的性能表現(xiàn)匆赃。

3. 模型可擴展性評價：考慮是否能夠?qū)⒛Ｐ屯茝V至更大規(guī)模的問題或更復(fù)雜的情景姓言。模型的可擴展性是評價其在實際應(yīng)用中可行性的重要指標(biāo)囱淋，因為現(xiàn)實世界中的問題通常比較復(fù)雜且規(guī)模較大。

4. 模型與算法比較：將所建模型與其他常用的算法進(jìn)行比較蜂筹，評估其在時間效率、解的質(zhì)量等方面的性能表現(xiàn)。這可以幫助確定模型的優(yōu)勢和局限性掂器，為進(jìn)一步完善模型和算法提供指導(dǎo)。

5. 敏感性分析：通過改變模型的參數(shù)和約束條件，測試模型對這些變化的敏感性孵睬。這有助于了解模型對不同條件下的穩(wěn)定性和魯棒性，以及對模型中關(guān)鍵因素的依賴程度蹈集。

6. 模型應(yīng)用案例評價：評估模型在實際應(yīng)用案例中的實用性和有效性靖诗∫婆瑁可以通過與真實數(shù)據(jù)和場景的對比据途，檢驗?zāi)Ｐ蛯τ诓煌I(lǐng)域（如金融裆蒸、物流佛致、醫(yī)學(xué)等）的可適應(yīng)性和解決問題的效果装哆。

[if !supportLists]六萍桌、 [endif]總結(jié)

本文針對?Computing? Power? Network?(CPN)? 中的計算任務(wù)分配問題，提出了一種基于QUBO模型的解決方案。首先對問題背景和符號定義進(jìn)行了闡述，然后詳細(xì)介紹了模型建立與求解過程。在求解過程中憨愉，采用了遺傳算法等優(yōu)化方法來求解QUBO模型，并得到了一組有效的計算任務(wù)分配策略躺孝。結(jié)果分析表明，所提出的模型能夠在滿足業(yè)務(wù)需求的同時氛魁，提高網(wǎng)絡(luò)效率、降低成本并提高用戶體驗。

通過對模型的評價株扛，發(fā)現(xiàn)該模型具有較好的可行性、有效性和可擴展性。此外倾贰，模型在實際應(yīng)用案例中也表現(xiàn)出較高的實用性和有效性。然而首尼，模型仍有一定的局限性举畸，例如在處理大規(guī)模問題和復(fù)雜場景時可能需要進(jìn)一步優(yōu)化跋核。

未來研究方向包括：改進(jìn)優(yōu)化算法以提高求解效率；考慮更多實際場景中的因素辅辩，如帶寬、存儲等限制讼呢；將模型應(yīng)用于更多不同領(lǐng)域节沦，以驗證其通用性和實用性。總之渴逻，本文所提出的基于QUBO模型的計算任務(wù)分配方法為CPN網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化提供了有益的理論和實踐依據(jù)。

? 在智聯(lián)計算數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，充分發(fā)揮智聯(lián)計算網(wǎng)元節(jié)點“網(wǎng)-算-存”整合的優(yōu)勢，將參數(shù)服務(wù)器功能遷移至智聯(lián)計算網(wǎng)元平臺穴吹，并利用交換節(jié)點的高吞吐量加速參數(shù)刷新。針對需要大量參數(shù)迭代的應(yīng)用咪惠，如強化學(xué)習(xí)等，此舉可帶來顯著的加速效果。

（一）深化創(chuàng)新智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)技術(shù)體系

在算網(wǎng)融合成為大勢所趨的背景下鞋仍，我們要構(gòu)建具有自主創(chuàng)新特色的智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)技術(shù)體系谎懦。通過多樣化的協(xié)議支持详炬、“網(wǎng)-算-存”一體化控制枪萄、服務(wù)功能智能編排聚凹、網(wǎng)絡(luò)內(nèi)生安全等方面的技術(shù)創(chuàng)新，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)與計算的融合設(shè)計，以滿足多元化應(yīng)用需求摩瞎。這將為我國算網(wǎng)融合技術(shù)創(chuàng)新提供新的理論依據(jù)和實踐路徑蚓哩，并滿足網(wǎng)絡(luò)與經(jīng)濟(jì)社會各領(lǐng)域深度融合背景下的高效率、高質(zhì)量、高可靠性的算網(wǎng)融合需求次兆。

（二）強化智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)

為推動智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展恃慧，我們需要強化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。這包括打造高性能的智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)設(shè)備善延、優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)豆茫、提升網(wǎng)絡(luò)帶寬和延遲性能等。這將為實現(xiàn)智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的廣泛應(yīng)用奠定堅實基礎(chǔ)。

（三）加強智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)制定

為促進(jìn)智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展和普及，我們要加大標(biāo)準(zhǔn)制定力度。這包括制定相關(guān)的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)兵睛、安全標(biāo)準(zhǔn)、應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)等，確保智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展和推廣符合規(guī)范和要求姜钳。

以構(gòu)建自主可控的智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)國產(chǎn)化產(chǎn)業(yè)生 態(tài)為目標(biāo)拟糕，發(fā)揮行業(yè)主管部門的主導(dǎo)作用硼一，建立財 稅政策和激勵制度累澡，充分調(diào)動市場需求牽引和產(chǎn)業(yè)拉動。重點支持新材料般贼、新架構(gòu)愧哟、新工藝和異質(zhì)集 成等重大原創(chuàng)方向的探索突破，全面覆蓋傳輸蕊梧、存 儲十艾、交換、計算耍铜、加密等一系列網(wǎng)絡(luò)通信核心元器 件和自主可控的基礎(chǔ)軟件茎芋，構(gòu)筑國產(chǎn)化智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)設(shè)備生產(chǎn)線只泼，加速產(chǎn)品落地和規(guī)耐砹耄化應(yīng)用

（四）強化智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)人才培養(yǎng)

為推動智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，我們要加強人才培養(yǎng)工作抽活。這包括培養(yǎng)具有創(chuàng)新能力的高素質(zhì)智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)技術(shù)人才、管理和運營人才等，確保智聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的持續(xù)發(fā)展涡驮。

參考文獻(xiàn)

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