面向視頻業(yè)務(wù)的算力技術(shù)要求 第2部分：需求及建模標(biāo)準(zhǔn)立項(xiàng)發(fā)展報(bào)告

面向視頻業(yè)務(wù)的算力技術(shù)要求第2部分：需求及建模標(biāo)準(zhǔn)立項(xiàng)發(fā)展報(bào)告StandardizationDevelopmentReport:TechnicalRequirementsforComputingPowerforVideoServices-Part2:RequirementsandModeling摘要關(guān)鍵詞視頻業(yè)務(wù)；算力；技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)；需求建模；資源調(diào)度；邊緣計(jì)算；超高清視頻。Keywords:VideoServices;ComputingPower;TechnicalStandard;RequirementsModeling;ResourceScheduling;EdgeComputing;UltraHighDefinition(UHD)Video.正文1.引言在信息技術(shù)與通信技術(shù)深度融合的背景下，視頻業(yè)務(wù)已由傳統(tǒng)的單向傳輸演變?yōu)榧咔濉⒌蜁r(shí)延、交互式、智能化于一體的綜合信息服務(wù)形態(tài)。根據(jù)工信部及行業(yè)智庫數(shù)據(jù)顯示，全球網(wǎng)絡(luò)流量中視頻流量占比已超過80%，預(yù)計(jì)到2030年，視頻業(yè)務(wù)對算力的需求量將呈現(xiàn)指數(shù)級增長。然而，當(dāng)前算力基礎(chǔ)設(shè)施的構(gòu)建多基于通用計(jì)算模型，未能充分解構(gòu)視頻業(yè)務(wù)特有的計(jì)算密集型、數(shù)據(jù)流依賴型及載體異構(gòu)型特征，導(dǎo)致“算力供給瓶頸”與“算力資源浪費(fèi)”并存。為破解這一結(jié)構(gòu)性矛盾，亟需制定面向視頻業(yè)務(wù)的算力技術(shù)專項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)。《面向視頻業(yè)務(wù)的算力技術(shù)要求》系列標(biāo)準(zhǔn)（計(jì)劃號：XXXX）正是基于上述背景而提出。其第2部分“需求及建模”（YD/T6897.2-2026）專注于從需求側(cè)出發(fā)，建立科學(xué)的算力評估模型。本報(bào)告旨在系統(tǒng)梳理該標(biāo)準(zhǔn)的立項(xiàng)依據(jù)、核心內(nèi)容、編制原則及預(yù)期效益，為廣大從業(yè)人員提供權(quán)威的參考。2.標(biāo)準(zhǔn)立項(xiàng)背景與行業(yè)需求2.1視頻業(yè)務(wù)算力需求的爆發(fā)式增長伴隨4K/8K超高清、VR/AR沉浸式體驗(yàn)、云游戲及實(shí)時(shí)視頻AI分析等業(yè)務(wù)場景的落地，視頻數(shù)據(jù)處理已從簡單的傳輸編碼轉(zhuǎn)向復(fù)雜的智能計(jì)算。例如，單一8K視頻流的實(shí)時(shí)編碼對算力的消耗約為同等分辨率H.264編碼的4-6倍；而視頻AI分析（如目標(biāo)檢測、行為識別）則對GPU/VPU的并行計(jì)算能力提出了嚴(yán)苛要求。傳統(tǒng)的CPU密集型計(jì)算已無法滿足此類業(yè)務(wù)對算力的多維需求。2.2現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)的局限性當(dāng)前，國內(nèi)尚未有專門針對視頻業(yè)務(wù)算力需求建模的標(biāo)準(zhǔn)。現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)多聚焦于網(wǎng)絡(luò)帶寬（如ITU-TH.26x系列）、編解碼質(zhì)量或通用云計(jì)算服務(wù)能力（如ISO/IEC19763系列），缺乏對視頻業(yè)務(wù)在用戶體驗(yàn)（QoE）約束下，其算力需求隨分辨率、幀率、色彩深度、算法復(fù)雜度、實(shí)時(shí)性要求等因素動(dòng)態(tài)變化的量化描述與建模方法。這導(dǎo)致在算力規(guī)劃階段，運(yùn)營商與方案商只能依賴經(jīng)驗(yàn)估算或大顆粒度的通用指標(biāo)，難以實(shí)現(xiàn)精細(xì)化的資源匹配。2.3產(chǎn)業(yè)發(fā)展驅(qū)動(dòng)國家“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃明確提出要“加快構(gòu)建算力、算法、數(shù)據(jù)、應(yīng)用資源協(xié)同的全國一體化大數(shù)據(jù)中心體系”。視頻業(yè)務(wù)作為數(shù)據(jù)要素流通的重要載體，其算力基礎(chǔ)設(shè)施的標(biāo)準(zhǔn)化是實(shí)現(xiàn)該目標(biāo)的關(guān)鍵一環(huán)。行業(yè)亟需一套能夠精準(zhǔn)刻畫視頻業(yè)務(wù)算力消耗的“度量衡”，以指導(dǎo)：-算力網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃：確定數(shù)據(jù)中心、邊緣節(jié)點(diǎn)的算力部署類型與規(guī)模。-資源動(dòng)態(tài)調(diào)度：實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)負(fù)載與算力資源的最優(yōu)匹配，提升能耗比。-專用芯片評估：為視頻編解碼芯片（VPU）、AI推理芯片的研發(fā)提供基準(zhǔn)測試依據(jù)。3.標(biāo)準(zhǔn)核心內(nèi)容與技術(shù)路徑Y(jié)D/T6897.2-2026技術(shù)報(bào)告的核心在于構(gòu)建一套面向視頻業(yè)務(wù)的算力需求量化體系與建模框架。主要內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面：3.1視頻業(yè)務(wù)算力需求分類標(biāo)準(zhǔn)首先對視頻業(yè)務(wù)進(jìn)行細(xì)化分類，基于業(yè)務(wù)特征將其劃分為：-生產(chǎn)型業(yè)務(wù)（如演播室制作、多路混流）：對算力峰值及穩(wěn)定性要求極高，強(qiáng)調(diào)計(jì)算確定性。-分發(fā)型業(yè)務(wù)（如CDN/邊緣轉(zhuǎn)碼、多碼率自適應(yīng)）：對算力的吞吐量與并發(fā)能力要求高，強(qiáng)調(diào)并行處理效率。-消費(fèi)型業(yè)務(wù)（如用戶終端解碼、云游戲渲染）：對算力的實(shí)時(shí)性與功耗比有嚴(yán)格限制，強(qiáng)調(diào)低延遲與高交互性。-分析型業(yè)務(wù)（如智能安防、流量統(tǒng)計(jì)）：對算力的矩陣運(yùn)算與深度學(xué)習(xí)推理能力要求高，強(qiáng)調(diào)計(jì)算精度。3.2算力需求量化指標(biāo)體系針對上述分類，標(biāo)準(zhǔn)創(chuàng)新性地提出了“三元”量化指標(biāo)體系：1.靜態(tài)資源需求：描述業(yè)務(wù)在基準(zhǔn)配置（如固定分辨率、固定幀率）下的基礎(chǔ)算力消耗，以浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)（FLOPS）、操作次數(shù)（TOPS）及內(nèi)存帶寬（GB/s）為基本度量單位。2.動(dòng)態(tài)彈性需求：描述業(yè)務(wù)因內(nèi)容復(fù)雜度變化（如畫面靜態(tài)場景與高速運(yùn)動(dòng)場景的差異）而產(chǎn)生的計(jì)算負(fù)載波動(dòng)模型。3.調(diào)度時(shí)延需求：描述業(yè)務(wù)對算力任務(wù)調(diào)度、數(shù)據(jù)傳輸及結(jié)果反饋的端到端時(shí)延容忍度，定義CDF（累積分布函數(shù)）曲線中的關(guān)鍵百分位點(diǎn)（如P99延遲）。3.3業(yè)務(wù)場景建模方法論標(biāo)準(zhǔn)提供了一套標(biāo)準(zhǔn)化的建模流程，包括：-定義器（Definer）：明確業(yè)務(wù)場景的輸入?yún)?shù)（分辨率、幀率、碼率、算法參數(shù)）。-負(fù)載生成器（Loader）：基于典型視頻片段庫，自動(dòng)生成具有代表性的計(jì)算負(fù)載Trace。-特征抽取器（Extractor）：從Trace中提取計(jì)算特征（如指令分布、數(shù)據(jù)復(fù)用度、訪存模式）。-映射器（Mapper）：將特征映射至通用算力硬件（CPU/GPU/VPU），給出硬件資源消耗預(yù)測公式。4.核心技術(shù)與創(chuàng)新點(diǎn)本報(bào)告在技術(shù)路線上呈現(xiàn)出以下顯著創(chuàng)新：-從“通用算力”到“場景算力”的躍遷：首次將視頻業(yè)務(wù)的語義特征（如畫面復(fù)雜度權(quán)重、運(yùn)動(dòng)向量密度）納入算力需求模型中，擺脫了僅依賴硬件參數(shù)的粗放式評估。-引入“服務(wù)質(zhì)量-算力”關(guān)聯(lián)模型：明確提出算力供給與用戶QoE（如卡頓率、畫質(zhì)評分）之間的非線性函數(shù)關(guān)系，為超配與欠配提供科學(xué)邊界。-軟件定義算力的標(biāo)準(zhǔn)化接口：定義了標(biāo)準(zhǔn)的API接口用于上報(bào)算力需求，為未來算力網(wǎng)絡(luò)（ComputingForceNetwork,CFN）實(shí)現(xiàn)全局智能調(diào)度奠定基礎(chǔ)。5.主要參與單位與技術(shù)支撐5.1牽頭單位：中國信息通信研究院（以下簡稱“信通院”）技術(shù)與標(biāo)準(zhǔn)研究所作為本標(biāo)準(zhǔn)的牽頭起草單位，信通院在標(biāo)準(zhǔn)制定過程中發(fā)揮了核心作用。信通院直屬工業(yè)和信息化部，是國家在信息通信領(lǐng)域最重要的支撐單位和科研機(jī)構(gòu)之一。其技術(shù)與標(biāo)準(zhǔn)研究所長期致力于ICT前沿技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)研究，擁有一支在云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)豐富的專家團(tuán)隊(duì)。在《面向視頻業(yè)務(wù)的算力技術(shù)要求》系列標(biāo)準(zhǔn)的研制中，信通院主要承擔(dān)了以下工作：1.頂層設(shè)計(jì)與邏輯框架構(gòu)建：基于我國算力產(chǎn)業(yè)發(fā)展的宏觀政策要求，結(jié)合視頻行業(yè)“云-邊-端”協(xié)同的技術(shù)趨勢，確立了該標(biāo)準(zhǔn)以人為本、以體驗(yàn)為導(dǎo)向的頂層設(shè)計(jì)原則。2.量化模型的理論推導(dǎo)與驗(yàn)證：信通院利用其承擔(dān)的國家級算力評測平臺（如“DCTech”認(rèn)證體系）的數(shù)據(jù)積累，對提出的“三元”量化指標(biāo)體系進(jìn)行了大量盲測試驗(yàn)，驗(yàn)證了模型的準(zhǔn)確性和可重復(fù)性。3.跨領(lǐng)域協(xié)調(diào)與共識凝聚：標(biāo)準(zhǔn)涉及到運(yùn)營商、設(shè)備商、互聯(lián)網(wǎng)公司及垂直行業(yè)用戶等多方利益。信通院憑借其技術(shù)中立性與行業(yè)影響力，成功協(xié)調(diào)了華為、騰訊、阿里巴巴、海康威視等行業(yè)巨頭在算力指標(biāo)顆粒度和計(jì)算方法上的分歧，確保了標(biāo)準(zhǔn)的普適性與可執(zhí)行性。4.國際標(biāo)準(zhǔn)接軌與輸出：信通院積極參與ITU-TSG13（未來網(wǎng)絡(luò)與云）相關(guān)工作，將本報(bào)告中的部分建模思路轉(zhuǎn)化為國際標(biāo)準(zhǔn)提案，提升了中國在該領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)制定話語權(quán)。5.2主要編制單位：華為技術(shù)有限公司、騰訊云計(jì)算（北京）有限責(zé)任公司華為貢獻(xiàn)了其在芯片及端側(cè)硬件的能耗表現(xiàn)數(shù)據(jù)，為模型的功耗因子校準(zhǔn)提供了參考。騰訊云則基于其廣泛的視頻云業(yè)務(wù)實(shí)踐，提供了豐富的動(dòng)態(tài)負(fù)載場景數(shù)據(jù)，為建模的真實(shí)性提供了保障。6.標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施的意義與展望6.1對產(chǎn)業(yè)端的影響規(guī)劃層面：運(yùn)營商和數(shù)據(jù)中心建設(shè)方可以依據(jù)本標(biāo)準(zhǔn)，對不同地區(qū)、不同時(shí)段的視頻業(yè)務(wù)算力需求進(jìn)行精確預(yù)測，科學(xué)規(guī)劃數(shù)據(jù)中心的分級布局（如超算中心、智算中心、邊緣節(jié)點(diǎn)）。開發(fā)層面：視頻應(yīng)用開發(fā)商（ISV）可以將算力需求指標(biāo)作為軟件開發(fā)的重要非功能性約束，主動(dòng)優(yōu)化算法以匹配特定算力規(guī)格，實(shí)現(xiàn)“碼-算”協(xié)同。評測層面：第三方評測機(jī)構(gòu)可依據(jù)本標(biāo)準(zhǔn)建立標(biāo)準(zhǔn)化的視頻業(yè)務(wù)算力基準(zhǔn)測試方案（Benchmark），為行業(yè)提供一個(gè)公平、透明的算力效率評價(jià)工具。6.2對未來發(fā)展的展望隨著6G、元宇宙等技術(shù)從概念走向現(xiàn)實(shí)，視頻業(yè)務(wù)將成為其最主要的人機(jī)交互界面。未來的視頻算力需求將更加碎片化、智能化。本標(biāo)準(zhǔn)作為基礎(chǔ)性文件，未來將向以下方向演進(jìn)：-超低延遲支持：針對觸覺互聯(lián)網(wǎng)、遠(yuǎn)程手術(shù)等超高要求場景，細(xì)化亞毫秒級算力調(diào)度模型。-綠色算力衡量：將算力消耗與碳排放因子相結(jié)合，納入標(biāo)準(zhǔn)的模型參數(shù)，助力實(shí)現(xiàn)雙碳目標(biāo)。-異構(gòu)算力融合：進(jìn)一步完善CPU、GPU、NPU、FPGA等異構(gòu)芯片間的算力聯(lián)調(diào)模型，實(shí)現(xiàn)“算力池化”與最佳調(diào)度。結(jié)論《面向視頻業(yè)務(wù)的算力技術(shù)要求第2部分：需求及建模》（YD/T6897.2-2026）標(biāo)準(zhǔn)的制定，標(biāo)志著我國在視頻業(yè)務(wù)與算力基礎(chǔ)設(shè)施深度融合領(lǐng)域邁出了具有里程碑意義的一步。該標(biāo)準(zhǔn)以嚴(yán)謹(jǐn)?shù)募夹g(shù)邏輯和豐富的產(chǎn)業(yè)實(shí)