研究背景与意义
- 算力网络概念与架构：算力网络通过整合计算、存储等资源，实现云-边-端的有效调配，提升业务服务质量和用户体验。其架构包括服务提供层、服务编排层、网络控制层、算力管理层和算力资源层/网络转发层，强调按需分配和灵活调度算力资源。
- 人工智能模型推理的算力需求加速：2025年AI模型推理成为算力需求核心驱动力，主要驱动力包括搜索AI化转型（如谷歌搜索）、智能体爆发（任务准确率提高）、多模态内容生成（AI营销内容占比提升）和大模型推理普及（如OpenAI GPT-3、DeepSeek R1）。
- 算力网络为人工智能模型推理提供算力：算力网络通过整合和优化资源，为AI模型推理提供灵活、高效的算力支持，实现资源的动态调度和共享，降低成本，提升效率。
算力网络人工智能模型推理算力度量
- 算力度量相关研究进展：研究进展主要分为论文研究、白皮书和行业标准，涵盖算力网络、异构计算场景下的度量体系构建、应用场景分析和度量指标设计。
- 算力网络人工智能模型推理算力度量概念：指对算力网络执行推理任务所需的算力资源进行量化评估，核心目标是预估模型推理所需计算资源，为模型部署、算力调度和交易提供决策依据，并识别瓶颈和故障。
模型推理算力度量方法
- 算力度量模型：分为算力消耗量度量和用户算力使用量度量。算力消耗量度量分析模型推理执行时所需的算力资源总量；算力使用量度量分析模型推理执行时所使用的算力资源总量。
- 算力消耗量度量方法：采用三层级架构，从模型推理业务度量（参数量、模型结构、性能、数据精度等）到算力网络节点度量（理论计算量、存储量、通信量），最终到算力网络资源度量（实际资源需求）。
- 算力使用量度量方法：将用户业务需求直接映射为可量化使用的算力，分为模型推理使用度量（明确用户需求量）和算力使用单位度量（定义单位度量值）。
模型推理算力度量指标
- 模型推理算力度量指标体系：分为算力消耗量度量指标和算力使用量度量指标。算力消耗量度量指标对应三层级架构，从业务到底层资源；算力使用量度量指标聚焦用户视角，量化用户算力需求量和使用量。
模型推理算力度量关键技术
- 模型剖析技术：通过分析模型结构和参数，精确计算模型推理运行时的计算量、存储量和通信量。
- 模型推理并行技术：通过数据并行、模型并行和流水并行等技术，将推理任务分解并同时执行，提升推理效率。
- 基本操作数测量技术：通过分析代码或使用性能计数器，获取基本操作数（BOP），量化计算操作和数据移动操作。
模型推理算力度量案例
- 模型推理算力消耗量度量案例：以ResNet50和DeepSeekR1为例，展示了模型推理的业务类指标、节点类指标和资源类指标，验证了度量方法的可行性和有效性。
- 模型推理算力使用量度量案例：通过分析Sort、Stream和MatMul等应用，展示了基本操作数的计算方法。
- 联通云计量计费案例：联通云提供AI推理服务，支持按量计费和Token资源包两种模式，为AI服务的商业化定价提供可量化成本依据。
总结
本报告系统地研究了算力网络中人工智能模型推理的算力度量，构建了理论框架、方法体系和关键技术，并通过案例验证了其有效性。未来需进一步完善算力度量技术，推动算力网络与人工智能的深度融合。
