汪 超

（1.鄭州大學，河南 鄭州 450000；2.中國農業銀行股份有限公司河南省分行，河南 鄭州 450000）

0 引 言

在信息時代，數據的傳輸和處理要求更加迅捷高效。通信和計算是實現信息傳遞和處理的2個重要方面，然而傳統的通信和計算系統往往存在時延大、帶寬瓶頸和能耗高等問題。將通信和計算相互融合，可以實現更高效、更快速的數據傳輸和處理，滿足現代社會對時效性的要求。因此，開展基于信息時效性的通信和計算融合機理研究具有重要意義，對于推動通信和計算領域的發展和應用具有積極影響。

1 通信和計算融合研究背景

1.1 基于信息時效性的通信和計算融合的意義和目標

在大數據和云計算技術的推動下，人們的工作和生活節奏加快，對信息的需求日益增長，因此加快信息傳播的速度和保護信息安全迫在眉睫[1]。將計算機技術與通信技術相結合，能夠有效提升通信技術的安全性，避免信息傳輸中的泄露或中斷問題。將加密技術應用于通信技術可以保障信息傳輸的安全，為居民和企業的隱私提供保護。

1.2 研究問題的引出和研究動機

在當前信息技術迅猛發展的時代背景下，通信和計算技術成為人們獲取、傳播和處理信息的重要手段。然而，隨著網絡上信息類型的增多和數量的激增，傳統的通信和計算系統面臨諸多問題和挑戰。時延大、帶寬瓶頸、能耗高等問題限制了信息的快速傳播和處理，如果不能及時提升信息傳播速率，將對個人和企業的后續發展產生消極影響。因此，提高通信和計算系統的性能和效率，滿足信息時代快速傳輸和處理的需求迫在眉睫。

2 研究方法與數據收集

2.1 案例分析的應用與選擇

為解決當前信息技術存在問題，某市開發了一種基于算網融合新興技術，將通信網絡設施與異構計算設施融合發展，統一編排管控數據、計算、網絡等多種資源，達到提高信息傳播速度和效率的目的[2]。在全棧專屬云中，通信與計算的融合可以整合不同來源的數據，快速傳輸和處理大量復雜的數據。例如，通過全棧專屬云對用戶的移動數據、社交媒體數據、設備傳感器數據等進行匯集和分析，快速提供數據處理結果，幫助企業和個人更好地把握市場動態和需求。

2.2 仿真模擬方法和試驗設計

為了驗證基于算網融合新興技術在解決信息技術問題中的有效性，采用仿真模擬方法和試驗設計進行驗證和評估。仿真過程包括模擬通信網絡設施、異構計算設施和數據來源等，并設定相關參數和規則，如傳輸速率、數據量和處理能力等。

數據傳輸速率計算公式為

式中：T為一個數字脈沖信號的寬度(全寬碼)或重復周期(歸零碼)，s；N為一個碼元所取的離散值個數。在數據傳輸領域，通常使用二進制信息來表示和傳輸數據。為確定數據傳輸速率，需要考慮2個重要因素，即位數和碼元脈沖。位數反映了數據的復雜度和可表示的離散值數量。對于二進制數據，位數可以用K表示，而離散值的數量可以用N表示。根據定義，存在一定的數據關聯：N等于2的K次方，即K是以2為底N的對數（log2N）。當考慮N=2時，即二進制數據的情況下，數據傳輸速率與重復頻率之間存在一個特殊的關系。

具體而言，當N=2時，數據傳輸速率等于碼元脈沖的重復頻率，也就是每秒發送的碼元脈沖數量。假設一個數字脈沖信號的寬度為0.1 s，每個碼元有8個離散值（N=8），即每個碼元可以編碼8位二進制信息（K=log28=3），在當前情況下，數據傳輸速率S為30 b/s。

信號傳輸速率計算公式為

式中：B為信號傳輸速率，Baud；Q為信號碼元的寬度，s。

假設一個信號碼元的寬度為0.02 s，那么B為50 Baud。這些計算涉及數字脈沖信號的寬度、離散值數量、碼元脈沖的重復頻率等技術性概念。通過計算數據傳輸速率和信號傳輸速率，可以評估和優化系統的數據傳輸效率，并確保信息在通信過程中的正確性和穩定性。

3 通信和計算融合的機理研究

3.1 通信和計算基礎知識與理論介紹

在無線通信系統中，通信系統模型如圖1所示。

圖1 通信系統模型

無線信道往往存在大尺度衰落和小尺度衰落的現象。大尺度衰落描述了在長距離（數百米或數千米）或長時間范圍內，發射機和接收機之間信號場強的變化[3]。這種衰落速度較慢且持續時間較長，主要受傳播路徑的影響。在全棧專屬云中，通信與計算的融合是該技術的核心特點。通過將來自不同來源的數據進行整合，全棧專屬云能夠快速傳輸和處理大量復雜的數據。例如，對于移動應用來說，全棧專屬云可以匯集用戶的移動數據、社交媒體數據以及設備傳感器數據等多種數據源，然后集中分析和處理這些數據。這樣，無論是企業還是個人用戶，都能夠及時獲取快速而準確的數據處理結果。

3.2 基于信息時效性的通信和計算融合機理的詳細闡述

為了加快數據的傳輸速度，在全棧專屬云通信中，會利用調制技術將數字數據轉換成模擬信號進行傳輸。根據香農定理，信道的最大傳輸速率為

式中：C為無噪聲條件下信道的容量。SNR為信號與噪聲的比值。

考慮計算處理的效率。計算任務的處理時間可以表達為

式中：M為任務的規模，如要處理的數據量或要執行的操作數量；Rcompute為計算資源的效率。

將通信與計算相融合，可得到整體的信息傳播時間，公式為

式中：Ttransmission為數據傳輸時間，指數據從發送端傳輸到接收端所需的時間。

然而，通信和計算并行進行，因此整體的傳播時間取決于傳輸速度和計算效率中的通信時長。為達到更高的信息時效性，采用更高的信號帶寬和更低的信噪比，以提高數據傳輸速率和信道容量。此外，利用并行計算資源，同時執行多項任務，以提高計算效率。

4 研究結果與討論

4.1 基于信息時效性的通信和計算融合對系統性能的改善效果

通過將通信和計算進行信息時效性融合，可以改善系統性能，實現輕資產運營，并提供基礎設施代維服務，讓用戶能夠專注于體驗上層智能應用和關注算力性能指標[4]。通過將通信網絡設施和異構計算設施融合發展，統一編排管控數據、計算和網絡等多種資源，實現更高效的數據傳輸和計算處理。

業務本地化部署滿足數據安全合規監管要求。通過將數據存儲和計算等關鍵環節放置于本地，能夠更好地保護敏感數據和滿足國家的法律法規要求。這樣，企業和用戶在享受云服務帶來的高效便利的同時，能夠保護自己的數據安全和符合相關合規性要求。

4.2 降低通信時延、提高帶寬利用率的試驗結果分析

縮短通信時延和提高帶寬利用率的試驗結果如圖2所示。通信時延和帶寬利用率是描述數據傳輸過程中的重要指標。通信時延表示從發送到接收所需時間的長短，單位通常是ms；帶寬利用率表示實際使用的帶寬所占的比例，以%表示。A、B、C、D為既定條件，主要是通信試驗的基礎場景，無單位表示，包含通信時延和帶寬利用率2種數據傳輸指標。

圖2 降低通信時延和提高帶寬利用率的試驗結果

根據圖2降低通信時延和提高帶寬利用率的試驗結果如下：條件D是給出的4種情況中最優的，通信時延最短且帶寬利用率最高，說明數據傳輸效率最高，在給定的帶寬中幾乎沒有空閑時間。降低通信時延和提高帶寬利用率的試驗結果如表1所示。

表1 降低通信時延和提高帶寬利用率的試驗結果數據表格

通過比較不同試驗條件下的通信時延和帶寬利用率，觀察到在試驗條件D下，系統能夠更快地完成數據傳輸，實現了較低的通信時延，即通信時延不超過10ms。同時，在該試驗條件下，系統能夠更好地利用可用的帶寬資源，提高了帶寬利用率，即帶寬利用率≥80%這表明經過信息時效性的通信與計算融合改善后，系統的性能顯著提升。較短的通信時延意味著數據傳輸速度更快，能夠更及時地進行數據交換和處理。而較長的帶寬利用率表示系統能夠更充分地利用可用的帶寬資源，提高數據傳輸的效率。

4.3 減少系統能耗的成果及其影響因素

全棧專屬云通過有效的資源調度和智能優化算法，實現對計算、存儲和網絡等資源的綜合管理，以最小化能耗為目標[5]。通過動態識別系統負載、資源利用率和用戶需求等因素，全棧專屬云能夠按需分配資源，并在不需要的時候進行部分休眠或降頻處理，從而降低系統能耗。服務器的功率模式和頻率狀況如表2所示。

表2 服務器的功率模式和頻率狀況

全棧專屬云采用動態功率管理技術，通過實時監控系統負載和能耗情況，智能調整服務器的功率模式和頻率，以適應不同工作負載下的能源需求。需要注意的是，具體的功率模式和頻率調整策略會因服務器的能效特性、工作負載和任務需求等因素而有所不同。綜合考慮資源需求、性能要求和能源消耗等方面的因素，全棧專屬云可以根據實時監控來智能選擇合適的功率模式和頻率，以達到最佳的能耗效果。

全棧專屬云通過優化系統架構、資源管理和冷卻技術等多方面因素，能夠顯著減少系統能耗。這不僅對降低企業的能源成本有益，也符合環境可持續發展的要求。通過全棧專屬云的應用，可以實現更高能源效率和更低碳排放，為構建綠色、可持續發展的信息技術基礎設施做出貢獻。

5 結 論

基于信息時效性的通信和計算融合機理可以顯著改善系統的性能，縮短通信時延，提高帶寬利用率，并減少系統的能耗。通過優化網絡拓撲結構、協議設計和資源分配策略，有效提升數據傳輸速度和計算處理能力，滿足用戶對信息時效性的需求，為通信與計算領域的相關人員提供有價值的參考和指導，并為進一步推動通信和計算的融合發展提供理論基礎。