带你读《6G需求与愿景》第三章6G 设计思路与愿景3.5 6G 网络的演进展望 (二)-阿里云开发者社区

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带你读《6G需求与愿景》第三章6G 设计思路与愿景3.5 6G 网络的演进展望 (二)

简介: 带你读《6G需求与愿景》第三章6G 设计思路与愿景3.5 6G 网络的演进展望
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3.5.2 ?资源有序编排

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为了实现物理世界与虚拟世界融合的6G业务,6G网络需要应对多层次信息高维度资源控制的重要挑战。传统人—机—物以及与人的感官、情感、行为相近的“灵”,构成可全面感知世界的?6G网络通信对象,其高维度信息空间和差异化资源需要实现精准控制。例如,触觉网络中“灵”参与多维度传感器与用户身体的交互,需通过多模态数据的全面感知和精准控制,才能使用户的手、眼、耳、鼻等感官同时协调参与反馈。每个维度的信息量与传输性能不同,不同类型信息的精准同步,需要网络支持严格时延和极高可靠性要求的精准传输。与此同时,为支持“灵”作为跨接物理空间与人类意图的通信对象,传输节点组织、承载控制、交互管理等网络能力亟待增强,以支持人—机—物—灵的动态协作需求。因此,6G网络在人—机—物—灵有序接入的基础上,需引入知识定义网络,提供高于人类经验的差异化精准有序的资源编排与控制。


知识是人类从各个途径中获得的经验提升总结与凝练的系统认识,是在实践中认识客观世界的成果,包括事实、信息的描述以及在实践中获得的技能。随着网络、集群系统以及业务数据的大规模增长,作为复杂系统的6G网络,难以直接依赖于人类的经验见解和对规律的认知,由人工提取网络相关知识以完成系统的建模、求解和实施等过程,必须借助于自动化、智能化途径来完成。将在?6G网络中引入一个“知识平面”来完成这一过程,即以互相连接、共享意识的“灵”来构建知识平面,提供有序数据传输和在线学习更新,以代替传统数据中心和大型数据集的学习模式,从而实现连通分散的、碎片化的计算和存储等资源,构筑信息社会基础设施,并向各相关产业提供网络、计算及存储等传统服务以及其他更多具有应用价值的服务。


如何针对复杂不确定的网络环境,设计以“灵”构筑的知识平面是6G网络的重要挑战之一。设想包括:通过持续自主学习方式,从人工经验数据中提取组网与管控规律,抽象为通用知识;基于新型网络架构与控制策略,实现以知识定义连接、以知识定义协议、以知识优化策略的闭环,作用于网络的不同层级与不同功能,建立可表达、可计算、可调控的自驱动网络功能,通过知识平面实现资源精准控制与个性化需求。如图3-12所示,6G网络通过全局知识与个性化知识,实现泛在资源的有序编排,支持人—机—物—灵的大规模协同应用。


知识定义网络的难点在于对不可观测的网络状态进行分析,克服网络数据难以获取、数据复用性差等问题。因此设计知识平面,需要使互联的“灵”可从多模态数据中获取可复用的知识,再通过网络管控和与智能应用相关的知识生成与知识更新,利用多任务学习、终身学习、跨领域协同学习和多模态表示学习等,实现网络资源有序编排。

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图?3-12通过知识平面实现资源精准控制与个性化需求

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以网络资源调度为例,可定义3个层次的知识:网络状态知识,包括网络拓扑、链路时延、网络带宽和网络流量特征等;业务状态知识,包括业务需求、业务质量、业务体验等;实践技能知识,包括流量调度策略、资源分配方法、路径选择算法等。通过知识平面的生成式对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)自主学习网络状态知识和业务状态知识,从而为每个用户提供相应的路由策略。基于?GAN拓扑知识学习的路由性能如图?3-13所示,与传统方法相比,知识定义网络可快速适应网络拓扑和流量变化,为数据包选择最佳路径。

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图?3-13基于?GAN拓扑知识学习的路由性能

以Mininet搭建数据平面,部署于IntelXeonE5-2407v2@2.40GHzCPU、24 GBDDR3RAM内存的服务器上。知识平面的?SDN控制器和深度强化学习模型部署于8核?Inteli7-9700K@3.60GHzCPU、64GBDDR4RAM内存的服务器上。基于?GAN的迁移学习路由在新环境中的收敛速度相对于?ACKTR(ActorCriticwithKroneck-er-FactoredTrustRegion)和?A2C(AdvantageActor-Critic)分别提高了?8.08倍和?9.25倍。算法收敛后数据包平均时延如下:ACKTR约为?29.06ms,A2C约为?40.06ms,原始的迁移学习算法约为?39.64ms,基于?GAN的迁移学习约为?27.83ms[1]

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3.5.2?????架构有序演进

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5G网络支撑面向垂直行业的通信与协同计算,此时人—机—物仍是作为静态的通信对象,网络架构仍有边界确定性问题,可通过网络切片等技术构建不同类型的逻辑网络以满足需求。6G网络中,具有高移动性和多样性的“灵”动态遍布于多层多域的网络设备中,呈现出复杂性,形成了边界不确定性问题。为此,6G网络需通过泛在的有序接入、资源的有序编排和动态包容的网络体系架构,实现网络灵活自主聚合、自适应地满足复杂多样的场景及业务需求。

网络通过动态架构的有序演进,实现耗散过程的运行态优化,使其具有复杂系统的自调节和自演进属性。以人和灵为主体的交互行为可通过自协同和连续一致的控制策略,形成网络节点组织与信息流的有序性,进而使网络演进可规划、可预期。6G网络连接的自组织性源于人—机—物—灵的功能、空间和时间等有序性的构建和配置,多维度信息流的解析优化,人—机—物—灵的协同优化,以及网络节点结构的重构优化。

6G智能化通信与控制的全网渗透,可在网络各层节点提供面向业务的学习与推理,实现网络架构的有序演进。网络共享生态系统如图3-14所示,网络结构从集中式、分布式、自组织、逐渐演进至多层次去中心结构。利用“灵”接入与组网的动态性,根据应用与环境生成不同网络群体。通过将网络设计理论与机器学习方法有机结合,研究开放、动态环境下大规模节点的组织结构、行为模式和角色功能,对网络中多样化群体协作行为进行建模,探索个体贡献汇聚成群体行为的机理和演化规律,突破面向全局目标的智能演进方法。

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图?3-14网络共享生态系统

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打破现有大规模深度学习依赖于高性能云数据中心的局限,利用遍布全球的网络节点并行学习和训练,设计拥有自学习能力的网络基础设施,实现全网的推理和演化。通过设计支持分布式训练的新型网络控制器,实现联盟学习、节点分组、资源调度等功能,使网络具备自驱动能力。边缘计算节点分布式训练的性能提升如图?3-15所示,在多个?100Mbit/s无线带宽网络边缘节点中,采用通用梯度稀疏方法,分布式训练经典卷积神经网络,可明显提升加速比。

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图?3-15边缘计算节点分布式训练的性能提升

仿真实验比较?1~64个分布式训练节点,带宽为?10Mbit/s,分布式训练?AlexNet网络的加速比。通用梯度稀疏(GGS)方法与深度梯度压缩(DGC)方法,在分布式节点为?64时,与基线方法相比,可以实现近?46倍的加速比[1]

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|参考文献?|

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[1]张平,?张建华,?戚琦,?.?Ubiquitous-X:构建未来?6G网络[J].?中国科学:?信息科学,2020(6).

[2]张平,?牛凯,?田辉,?.?6G移动通信技术展望[J].?通信学报, 2019,?40(1): 141-148.

[3]????HARARIYN.?Abriefhistory oftomorrow[M].?林俊宏,?.?北京:?中信出版集团, 2020.

[4]????GSMAIntelligence.Globalmobile trendswhat’s driving the mobile industry?[Z]. 2018.

[5]?????中华人民共和国工业和信息化部.?2019年上半年通信业经济运行情况[Z].?2019.

[6]?????IEC.Communicationnetworksandsystemsforpowerutilityautomation-part90-12:wideareanetwork engineering guidelines:TR61850-90-12[S]. 2015.

[7]?????FG-NET-2030.Network2030-ablueprintoftechnology,applicationsandmarketdriverstowardstheyear2030 andbeyond[R].2020.

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