2025算力网络人工智能模型推理算力度量研究报告
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《算力网络人工智能模型推理算力度量研究报告》核心总结
本报告由中国联通研究院、中讯邮电咨询设计院及联通数字科技有限公司联合发布，聚焦算力网络中人工智能模型推理算力度量，旨在解决AI模型推理算力需求激增下的资源精准评估问题，为算力调度、部署及交易提供科学依据。
报告先阐述研究背景与意义。算力网络是整合云-边-端计算、存储资源的新型基础设施，中国联通构建了含服务提供层、服务编排层等模块的体系架构，可灵活调配CPU、GPU等异构资源。2025年“推理之年”，AI搜索、智能体、多模态内容生成及大模型推理普及，推动推理算力需求爆发，如豆包token消耗量2025年达16万亿，较2024年增长约160倍，而算力网络能动态调度资源，为模型推理提供高效支撑。
在算力度量核心内容上，报告梳理了论文、白皮书、行业标准三类研究进展，明确相关概念，构建“算力消耗量”与“算力使用量”双维度度量模型。算力消耗量度量采用业务、节点、资源三层架构，从模型参数、推理延迟等业务指标，到计算量、通信量等节点指标，再到CPU/AI芯片性能等资源指标逐步映射；算力使用量度量从用户视角，通过模型类型、任务量等使用指标及处理速度等单位指标量化需求，并据此建立多维度指标体系。
关键技术方面，模型剖析技术可计算模型计算量、存储量与通信量；模型推理并行技术（数据、模型、流水并行等）提升推理效率；基本操作数（BOP）测量技术通过代码分析或硬件计数器获取数据，在Intel X86_64平台误差可控在8%内。
案例验证部分，ResNet50与DeepSeek R1模型案例验证了算力消耗量度量方法的有效性，Sort、Stream等应用案例展示了算力使用量度量的实操性，联通云AI推理服务则呈现商业化应用，其提供按量计费与Token资源包两种模式，适配不同用户需求。
报告总结，当前已构建算力度量理论与方法体系，未来需随AI模型迭代与算力网络演进，进一步完善技术，推动二者深度融合。
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