面向AI计算服务的算网融合轻量化增量部署方法

来源：电子与信息学报杂志2026年第2期北京时间：

作者：王钦定, 谭斌, 黄光平, 段威, 杨冬, 张宏科

单位：1.先进轨道交通自主运行全国重点实验室(北京交通大学) 北京 1000442.北京交通大学电子信息工程学院 北京 1000443.中兴通讯股份有限公司 上海 2012034.中兴通讯股份有限公司 南京 2100125.中兴通讯股份有限公司 深圳 518057

摘要：近年来，人工智能(AI)计算服务的规模和复杂性迅速增长要求算力资源能够被灵活访问和高效使用。作为用户与算力资源间访问和交互的重要通道，网络的能力和性能也亟需进行提升以支持AI计算服务的应用需求，如低时延、高并发等。然而，传统的域名系统(DNS)和基于IP的调度机制在满足这些需求方面面临适应性不足和智能化缺失的问题。因此，计算与网络资源的一体化(即算网融合)成为了解决上述问题的关键途径。鉴于此，该文引入了一种面向AI计算的语义化服务标识(AISID)，用于对服务进行编码，AISID的引入实现了服务请求与资源位置的解耦，从而支持更灵活精确的服务调度。在此基础上，提出一种算网融合的轻量化增量部署方案，通过将智能路由与资源调度相结合以优化服务请求的路由及资源分配。通过对核心设备实施轻量化的增量部署，可在最小改动现有网络的情况下优化网络性能，并增强系统可扩展性。实验结果表明，在500个并发请求的负载条件下，相较于传统的DNS调度和网络架构，AISID机制将请求响应时间降低了61.3%；轻量化部署方案使链路带宽使用率方差和算力使用率方差分别降低32.8%和12.3%。这些结果验证了所提方法在提升AI计算服务性能和资源利用效率方面的有效性，表明该方法为实现算网融合提供了一种有效途径。

关键词：服务标识, 人工智能计算服务, 轻量化部署, 资源调度

基金资助：国家自然科学基金(62394325)