[25'ODCC成果]云边协同AI网络技术白皮书

随着人工智能技术的飞速发展，尤其DeepSeek-R1推理模型发布后，AI应用迎来了爆发式增长。这不仅推动了算力需求的激增，也促使算力基础设施从集中式向分布式转变，云边协同的分布式算力基础设施逐渐成为主流趋势。与此同时，AI大模型应用也日益普及，进一步加剧了对算力资源的需求。然而，边缘算力集群网络和云边互联网络面临着诸多挑战，如AI大模型训练对边缘算力集群网络在架构、带宽、时延、稳定性等方面提出了苛刻要求;云边互联网络则需要应对数据传输带宽压力、网络快速打通能力、稳定性与可靠性、通信安全以及高并发会话等挑战。

《云边协同AI网络技术白皮书》深入分析了云边协同AI网络面临的挑战，包括边缘算力集群网络在AI大模型训练和推理方面的挑战，以及云边互联网络在AI大模型训练和推理中的挑战;明确了云边协同AI网络的技术目标，即实现业务体验一致性、云边互联网络的高可用与高安全以及QoS保证，和边缘算力集群网络的高性能与兼容性;研究并阐述了云边协同AI网络的关键技术，涵盖了边缘算力集群网络的前端和后端网络技术，以及云边互联网络的高可用、通信安全和差异化QoS保障技术等。

该成果为构建高效、稳定、安全的云边协同AI网络提供了理论基础和技术指导，有助于推动分布式算力基础设施的发展和AI应用的进一步普及。在未来，项目组将继续探索高集成低功耗的边缘算力集群网络技术、AI云边协同、边边协同、云边端协同的网络技术、后端网络云边协同网络技术，以应对不断增长的AI算力需求和日益复杂的网络环境。

本成果将于今年9月的开放数据中心大会上正式发布！

杨帅

腾讯  网络架构师

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