一是算力服务统筹异构算力资源，支撑大模型等新应用实践落地。近年来大模型、元宇宙等算力新应用场景逐渐丰富，各行业对算力、网络、存储等资源提出新需求，算力服务在算、网、存资源应用等方面不断取得新进展。算力方面，多样异构算力繁荣发展，计算架构持续升级，支撑算力新应用持续落地。网络方面，算力网络打破算力与应用边界，为算力服务提供端到端的确定性保障。存储方面，存储架构持续升级，分布式存储为算力服务注入新动能。

二是算力服务呈现“普惠化”、 “泛在化”、 “标准化”特征，推动算力成为社会基础公共资源。首先是算力服务通过一体化感知调度技术，屏蔽异构算力资源的底层差异，实现其统一调度、输出，加深算力服务普惠化。其次是云网边端融合程度的加深，能够将泛在算力资源互联，形成覆盖范围更为广泛的资源池，促进算力服务泛在化。最后是统一资源接入方式、接入架构等，能够为异构算力资源建立输出标准，实现算力服务的标准化。

三是算力服务转向“任务式”服务模式，促进服务效率提升。算力服务模式逐渐从早期“资源交付”模式转向“结果交付”模式，在此新模式之下，首先，算力服务产业链得以完善，技术能力提供方作为新角色也得以参与到产业链中；其次， “后付费”模式促进平台优先交付计算结果，有助于提升服务质量；最后，“任务式”服务模式能够使用户只关注计算结果，有助于优化算力服务效率。

四是算力服务促进算、网、存多要素高效汇聚，融合调度成主旋律。算力、网络、存储多要素资源的深度融合、编排调度等相关技术走向成熟发展，算力调度迎来融合智能化发展趋势。通过“算网一体调度”、 “算存融合调度”等多种方式，能够打破算力资源跨架构调用的壁垒，其中，算网融合调度借助可编程网络等技术能力，能够实现智能选路及最优节点选择，算存融合调度则可提升调度过程中的数据传输效率，缩短存、算之间的调度“路径”。

来源：中国信通院

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