网络架构最新技术（网络系统架构）
本篇文章给大家谈谈网络架构最新技术，以及网络系统架构对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、科普：IPv6最新技术，加快与落实工作部署概况
- 2、Fabric是否代表网络架构的未来？
- 3、6G网络架构技术白皮书发布，5G时代又要结束了吗？
- 4、SDN网络架构
- 5、致力神经网络架构创新 助推人工智能未来发展
科普：IPv6最新技术，加快与落实工作部署概况
2019年3月《关于2018年国民经济和 社会 发展***执行情况与2019年国民经济和 社会 发展***草案的报告》正式发布，报告列举了2019年中国要推进的70个大型工程项目，其中将5G和IPv6列为第十大工程：“加快5G商用步伐和IPv6规模部署，加强人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设和融合应用”。
2019年，IPv6进入了第二阶段，预期到2020年末，IPv6流量必须要占据50%，新增网络不再使用IPv4，排名靠前的互联网应用、企事业单位、运营商的固定和移动网络全部要支持IPv6商用。IPv6协议不是对IPv4协议的简单扩展，也不能做拿来主义直接去用，IPv6也要面对一些新问题的出现，所以IPv6自己也要不断做创新。由此，不少新的IPv6技术随之而来，这些技术完全为IPv6技术量身定做，打着深深的IPv6技术的烙印。下面，我们就来介绍几个当前比较火的IPv6技术。
SRV6技术
Segment Routing(SR)技术是由Cisco提出的源路由机制，旨在IP和MPLS网络引入可控的标签分配，为网络提供高级流量引导能力，简化网络。SR有两种方法，一种是基于MPLS的Segment Routing(SR-MPLS)，另一种是基于IPv6的Segment Routing(SRv6)。SRv6是IPv6与SR技术的结合，依靠IPv6地址的灵活性，通过IPv6报文的扩展支持隧道功能，从而取消了MPLS转发承载技术，将普通IP转发和隧道转发统一，简化网络。SRv6使用嵌入在IPv6数据包中的SRH(Segment Routing Header)，支持SRH节点读取报头、更新指针、交换目标地址并转发，这是一种基于IPv6网络的SR技术，目前仍是IETF的草案。
SRv6从2017年开始启动标准化进程，短短一年半，已有超50个的草案，覆盖组网的各个方面，可见大家对SRv6技术的热情程度。不过，SRv6对ASIC提出了一些特殊要求，SRv6节点必须沿SR路径执行多个操作，包括读取SRH，将IPv6目标字段重写到路径中的下一个节点，更新指针以及执行特定于节点的操作，目前我们还没有看到支持SRv6的网络设备出现，仍是处于技术研讨阶段，相信在后面的ASIC中会添加支持SRv6。在软件中，Linux内核通过SREXT内核模块支持内核版本4.10的SRv6，开源FD.io项目也支持SRv6。SRv6实质上是SR在IPv6中的落地，鉴于IPv6本身协议应用还没有IPv4普及，所以当前SR-MPLS更实际一些，而且SR-MPLS不需要任何特殊ASIC要求，仅需要特定的SR-MPLS控制平面软件，不影响ASIC转发数据包能力，已有实际应用落地。
DIP(Deterministic IP)技术
在IPv6包头中唯一新增的Flow Label字段，为基于流差异化服务提供了更方便的网络层识别方式，使得路由器对流的识别不再依赖传统的五元组，可以在不解析TCP/UDP四层传输层包头的条件下，实现对流的精准识别，并匹配相应的流转发策略。
IP协议最初的“尽力而为(Best Effort)”已满足不了新应用场景中差异化服务的需求，确定*** 最早在IETF DetNet工作组被提出来，旨在为数据流提供确定性低时延及低抖动的IP层转发，并孵化出DIP(Deterministic IP)技术，DIP能够通过确定性的报文调度和核心无状态的网络架构，同时实现三层大网端到端时延确定性和大规模可扩展性，使得在IP网络可以为高优先级别的流提供确定性的转发服务。所谓确定*** 指的是服务选择中QoS信息往往具有不确定性，通过一些技术处理达到相对的确定，以便更好地进行流量调度。DIP技术不仅在流量调度上可以大显身手，在IP溯源技术上也有建树。DIP利用确定包标记溯源法，记录边界路由器IP包，可获得相应入口地址和攻击源所在子网，这种溯源方法简单高效。
Multi-homing技术
Multi-homing多宿主技术是一种重要的网络服务方式，具有提高网络可靠性、实现均衡复杂、增加网络带宽、保证传输层存活性等优点。Multi-homing并不是IPv6的一个新概念，但在多宿主环境中部署IPv6，还是会遇到不少新问题。IPv6的自动配置功能，***用格式正确的ICMPv6路由器公告(RA)，会引起设备安装传送路由器的默认路由，当不止一个路由器发送这样的数据包时，问题就会出现。虽然两个路由器发送这种格式正确数据包的可能性微乎其微，可是在测试网络中，路由器公告很容易溜出去、跑到生产环境上，或者是跑到不同的测试网络上，从而造成严重破坏。
Multi-homing问题会导致流量似乎丢失或从来没有被发送。区别在于，它时而行，时而不行，似乎是间歇性的。这归因于计时器或生命周期的不同，让设备有一个“恢复”期间，它在这段期间似乎会正常运行。在IPv6中，可以通过路由策略、主机中心策略和***策略来解决Multi-homing问题。路由策略使用BGP的IPv6多宿主或者“隧道”机制的IPv6多宿主和ISP之间协商的多宿主实现。主机中心策略是通过主机来实现链路容错性和均衡复杂能力的，由主机对源地址和目的地址进行选择，选择不同的源地址相当于选择了不同的ISP。***策略在多宿主站点和上游ISP网络之间使用一个***，对源地址的转换达到多宿主的目的。Multi-homing技术不是IPv6特有，IPv4网络中就存在了，不过Multi-homing在IPv6部署时会遇到新问题，因而基于IPv6的Multi-homing出现了各种应对策略。
除了以上三种，IPv6还有Mobile IP，VXLAN over IPv6等一系列新的技术，很多都处于标准草案阶段，大家对IETF RFC草案标准贡献也比较活跃。现在的IPv6网络部署仍处于初级阶段，随着IPv6网络的普及，这些新技术迎来了实践的机会，相信还会不断有新的技术加入进来。从IPv4到IPv6，不仅仅是简单的地址长度增加，借助于这次网络变革，IPv6也设计了许多解决以往网络顽疾的新技术，寄希望在IPv6网络到来之时，顺便解决掉。从IPv4到IPv6的进化过程已不可逆转，有一大推的网络问题等待IPv6技术去解决。
Fabric是否代表网络架构的未来？
Fabric网络结构的关键之一就是消除网络层级的概念，传统的网络家后有三个层级-接入，汇聚以及核心。然而，随着虚拟化的广泛应用，虚拟交换机层又增加了两一个开关层。而随着刀片服务器的广泛应用，刀片式交换机也加入了第五层终端到终端的网络架构。
在建筑结构的架构关键概念之一是消除网络层的概念。传统的三个网络层-接入，汇聚，和核心是司空见惯。然而，随着虚拟化的广泛***用，虚拟交换机层又增加了另一个开关层。刀片服务器获得牵引力，刀片式交换机都加入了第五层到终端到终端的网络架构。
Fabric网络架构可以利用阵列技术来扁平化网络，可以将传统的三层结构压缩为二层，并最终转变为一层。
这项技术就是针对其3-2-1数据中心网络架构中的“1”。数据中心网络能够利用fabric技术实现扁平化，从而像一台逻辑设备一样工作，并通过实现任意点之间的连接来消除复杂性和延迟，同时降低购置、运营和管理成本。简单、灵活的Fabric架构由三个模块组成——F/Node、F/Interconnect和F/Director。这些组件相互协作，能够实现任意端口之间的连接，以支持数据中心范围内的“一跳”式流量传输，以及L2和L3功能。“一跳”式架构意味着，任何***(如虚拟机或数据库)之间不过是“一跳”的距离。因此，应用性能将得到极大地提高，而且不再依赖其在数据中心的位置。
fabric实现了高性能和易管理性;它除了提供一台交换机的运行简单性和性能外，还提供一个完整网络所具有的规模(超过6000个端口)和永续性。当低效的传统数据中心网络在***用Fabric技术后，企业就能顺利地在数据中心建设更大的存储和计算***池，以充分发挥虚拟化的效力。
6G网络架构技术***发布，5G时代又要结束了吗？
5g网络似乎是从2020年开始的，在此之前，5g网络并不是特别的稳定，所以说大家也没有大范围的去使用5g网络。而自从5g网络普及之后，2021年开始，所有推出的手机都是属于5g手机，大家在使用手机的过程当中也是会感觉到5g网络比4g网络的速度要快了很多。让人万万没有想到的是，6g网络的白书皮也正式发布了，难道不过三年的时间，5g网络就要被淘汰了吗。这也是大家非常疑惑的一个问题，毕竟我们才刚刚的大范围使用5g网络。
小编本人觉得5g网络时代是不会这么快被淘汰的，5g网络在推出之后，4g网络依旧被大家使用，就像小编使用的手机就是4g手机，虽然说不如之前的网速那么快，但平时使用也不会受到任何的影响，不过，6g推出之后，4g网络肯定是会变得很慢很慢。真的要推出6g手机，也并不是那么容易的一件事情，而且现在六级网络是一个***的状态。
中国联通研究院院长表示，6g网络的速度比5g网络可能要快十倍，甚至是数十倍，从中也可以发现，6g网络一旦推出，肯定是会有更多的人愿意去选择6g网络。不过大部分的网友都十分的不满意，因为自己的5g手机可能是才进行更换，如果6g网络又推出了的话，那么自己买的手机不就亏了。
2022年推出的所有手机都是属于5g手机，因此在这个时候，如果6g网络已经普及了的话，那么对于手机的销售量其实也是会造成非常大的影响！不过小编本人觉得真正的要做到全面普及，还是需要一年半载的时间，所以大家也不用特别的着急。
SDN网络架构
实现了网络设备与转发的分离
网络虚拟化的一种实现方式，核心技术是OpenFlow
实现了网络流量的灵活控制，使网络作为管道变得更加智能
由若干网元构成，每个网元包含一个或多个SDN数据路径
SDN 数据路径，逻辑上的网络设备，负责转发和处理数据，包含控制数据平面接口（CDPI）、代理、转发引擎表和处理功能
数据面关键技术：对数据面进行抽象建模
包括北向接口代理、SDN控制逻辑、控制数据平面接口驱动三部分
两个任务：1.将SDN应用层请求转换到SDN Datapath
2.为SDN应用提供底层网络的抽象模型（状态或***）
关键技术：控制器，网络操作系统或网络控制器
包括SDN应用逻辑和北向接口驱动
应用平面通过北向接口与SDN控制器交互
负责静态的工作：网元初始化配置，指定控制器，定义控制器及应用的控制范围
控制平面与数据平面之间的接口
功能：转发行为控制、设备性能查询、统计报告、***通知等
关键技术：转发面开放协议（南向接口协议）：允许控制器控制交换机的配置以及相关转发行为
Openflow协议
应用层面与控制层面的接口，向应用层提供抽象的网络视图，使应用能直接控制网络的行为
关键技术：接口设计：控制器将网络能力封装后开放接口，供上层业务调用
REST API 成为SDN北向接口的主流设计
致力神经网络架构创新 助推人工智能未来发展
——记南京大学电子科学与工程学院特聘教授王中风
提起人工智能（AI），你首先想到的可能是机器人，但现阶段，神经网络才是当红的技术。自上世纪40年代相关的理论被提出后，神经网络经历了几十年跌宕起伏的发展。现如今，深度神经网络因其良好的学习和表达能力，已经在图像处理、自然语言处理等多个领域取得了突破性进展，成为了人工智能领域应用最为广泛的模型。但是在实际运用过程中，深度神经网络庞大的参数量和计算量给传统计算硬件带来了处理速度和能耗效率等方面的严峻挑战，高能效深度神经网络加速器的优化设计与实现是新一代人工智能应用快速落地的关键。
基于以上需求，信号处理系统超大规模集成电路（VLSI）设计领域的国际著名专家，南京大学电子科学与工程学院特聘教授王中风，针对深度学习系统的算法优化与硬件加速展开了一系列研究。王中风教授兢兢业业、辛勤耕耘，为我国人工智能和集成电路设计等技术发展做出了突出贡献。
追逐梦想 秉承坚定科研情怀
王中风的人生与科研经历可谓丰富多彩，中专时期，他以顽强的毅力自学完成了高中和大学数学课程；青年时期，他放弃铁矿的“铁饭碗”，克服重重困难，通过自学以全县理科第一的成绩考上清华大学自动化系；大学期间，他从未停歇过前进的脚步，以优异的成绩提前完成本科学业并攻读硕士学位；毕业后，他先就职于北京一家高 科技 公司，之后出国深造，进入美国明尼苏达大学电机系继续攻读博士学位。读博期间，他努力付出，先后在行业顶级期刊上发表多篇高质量论文，且于1999年获得 IEEE 信号处理系统行业旗舰会议SiPS的最佳论文奖。
2000年博士毕业后，王中风先后进入美国国家半导体公司、俄勒冈州立大学电子与计算机工程学院以及美国博通公司工作，在不同单位都取得了一项又一项瞩目成绩。他曾先后参与十余款商用芯片的研发工作，主持设计的一些核心模块性能指标在行业处于领先地位。他的有关技术提案先后被IEEE等十余种网络通信标准所***纳。2015年，因在FEC（纠错码）设计与VLSI（超大规模集成电路）实现方面的突出贡献，他被评为IEEE Fellow。
虽然在美国有着优越的科研环境，王中风却清楚地知道，这并非他心之所向。“科学无国界，但科学家有国界”，身在海外，王中风一直心系祖国的发展，“那里才是家国和故土，要为她历尽所能”。 2016年，当祖国以“国际特聘专家”的形式召唤海外游子回国时，他毅然在事业的上升期回到祖国的怀抱，矢志为祖国的科研产业发展贡献自己的力量。
2016年，王中风进入南京大学电子科学与工程学院，同年，他牵头创建集成电路与智能系统（ICAIS）实验室，以数字通信与机器学习的设计与硬件优化为中心，面向智能制造、智慧工地及智慧社区等国家经济重大需求，和国内外诸多名校及一些顶尖企业开展合作，积极推动和引领中国集成电路设计领域发展，努力攻克技术瓶颈。如今，王中风的科研团队在国际集成电路设计领域已颇具影响，科研报国的梦想正在一步步实现。
开拓创新 突破人工智能芯片
“志之所趋，无远弗届。穷山距海，不能限也”。回国之后，王中风教授快速组建团队，精心布局，全面展开工作。凭借着20多年数字信号处理与IC设计领域丰富的研发经验，他带领团队以“算法与硬件架构协同设计优化”为中心，在人工智能算法与硬件架构，低功耗、强纠错能力信道编/解码硬件架构设计及可信计算加速等科研方向上全面发力，并取得了显著的学术成果。
具体到人工智能芯片设计方面，王中风带领团队开发了多维度的硬件友好型神经网络压缩算法和一系列高效深度学习的推理和训练硬件加速架构。在算法优化层面，他们创新了硬件加速架构对冗余信息的挖掘和处理方式，充分利用不同维度冗余信息的正交性，将动态计算调整与静态参数压缩相结合，在保证推理精度的前提下，显著降低了深度学习算法的计算复杂度和参数量。此外，团队就卷积神经网络等常用模型开展了全面系统地研究，创造性地开发了一系列计算优化及数据流优化方案，其中包括基于快速算法的卷积加速技术和层间融合复用的数据传输方案等，解决了其硬件设计在计算能力和传输带宽方面的两大瓶颈，大幅提升了系统计算效率、能效和吞吐率。
在硬件实现层面，针对神经网络中广泛存在的稀疏性及其并行处理时无法充分提升能效的瓶颈问题，他们引入了局部串行和全局并行的设计思想，可在不损失精度的前提下充分利用神经网络冗余性，明显提升了AI推理加速器的功耗效率。结合完整工具链的定制设计，该高效架构可以在不同场景中得到广泛应用。在训练加速器设计方面，王中风是最早 探索 新型数据表示格式的运用和可重构训练加速器架构设计的学者之一。他带领团队首次利用Posit数据格式，设计了一种高效深度神经网络训练方法和Posit专用低复杂度乘累加单元，在大幅降低计算、存储开销和带宽需求的同时，实现了与全精度浮点数据格式下相同的模型精度。此外，王中风带领团队将高速电路设计领域最常用的并行计算与流水线处理技术充分运用到神经网络加速架构中，突破了递归计算带来的系统时钟瓶颈，从而最终提高了加速器整体的吞吐率上限。
为了促进产学研的协同创新，王中风在2018年牵头创立了南京风兴 科技 有限公司，致力于人工智能芯片及智能系统解决方案等相关产品的研发。公司拥有国际领先的低功耗集成电路设计与优化技术，2020年独家推出了针对高性能智能计算的高能效稀疏神经网络计算芯片架构，支持常用深度学习算法，解决了AI芯片领域存在的通用性与高性能难以兼顾的难题，具有行业领先的能效比，可以满足云-边-端多种推理应用场景，减轻AI计算对内存带宽和存储的极高要求；在显著提升芯片性能的同时，能够大幅降低芯片成本，从而有效推动人工智能算法在诸多领域的实际落地。
天道酬勤，付出的汗水浇灌出了美丽的花朵，自2016年回国工作以来，王中风先后获得江苏省“双创人才”、“双创团队”领军人才、南京市“高层次创新人才”、“ 科技 顶尖专家集聚***”A类人才等荣誉和奖励。2020年荣获吴文俊人工智能 科技 进步奖。2018-2021年，王中风共有7篇合著论文（均为通信作者）进入 IEEE 集成电路相关行业旗舰会议最佳论文奖的最终候选名单，其中关于AI硬件加速器设计方面的工作创纪录地在18个月内连续四次荣获IEEE权威学术会议的年度最佳论文奖。与此同时，王中风团队已经申请发明专利数十项，其中9项专利被产业转化，带动 社会 资本投资数千万元。这些成绩也激励着王中风教授不断拓宽研究方向，砥砺向前。
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