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电信网络携手大模型：AI赋能网络运维的新范式

article 2024/11/16 14:41:37

当电信网络用上大模型，会带来怎样的体验？

过去，网络出现问题时，运维人员需要依赖经验反复排查，找到“病根”后再“对症下药”。但在大模型的加持下，问题的解决方式发生了颠覆性的改变。

如今，当网络出现问题，大模型可以自动找出“病根”，并将判断结果呈现给运维人员。如果结果与运维人员的诊断一致，那么就可以迅速解决问题。

即便诊断有所偏差或描述不够详细，运维人员也只需提出问题，大模型会像一位领域专家一样，利用其丰富的知识快速提供详细解答。业界认为，文本生成延时小于100毫秒是较为舒适的阈值，而这个大模型的表现更佳：首字符延时不到1秒，生成延时仅约50毫秒。面对再复杂的问题，运维人员仿佛有了一位“高人”在旁指导。

值得一提的是，这个网络大模型不仅是一个现象级产品，它已经投入实战。据悉，某电信运营商已在全国31个省份推广应用，每日调用量高达10万次！在刚刚落幕的第二届“华彩杯”算力大赛·智能计算专题赛中，该模型还斩获了一等奖，得到了官方认证。

此外，白皮书《中国电信携英特尔积极探索基于至强® CPU 平台的网络大模型推理算力方案》在中国通信标准化协会CCSA TC610和欧洲电信标准化协会ENI的云网运营自智与网络大模型技术研讨会上正式发布。接下来，我们将深入了解这个网络大模型的神奇之处。

当大模型“上岗”电信网络

目前，该电信运营商的各级运维人员都已接入网络大模型。运维方式也发生了实质性改变：专业知识问答、信息筛选、信息总结等工作，都可以交给大模型处理。

不仅如此，大模型在网络规划方面也发挥着重要作用，其推理结果涵盖网络建设、维护、优化和运营决策等场景。基层运维人员可以通过这些结果，实现精准的规则理解与分析，自动核查规则。同时，网络大模型提供的专业知识，也能帮助电信行业进行方案分析与生成。

那么，这与市面上的其他大模型问答产品有何区别？关键在于它的高度垂直性。作为行业“专家”，网络大模型能够深入理解运维人员的需求，生成更精准、个性化的答案。

应对边缘端需求，速度是关键

电信运维场景多处于边缘端，对数据的即时响应速度要求很高。若大模型生成答案需要几分钟，那么对于运营商的网络故障修复来说，将变得拖沓无效。

为此，该电信运营商采用了符合OTII标准的边缘服务器。这类服务器对部署环境要求高，有时甚至需在恶劣环境中运行。这意味着，边缘服务器必须在功耗、体积、耐用性等方面满足特定要求，能够在极端条件下保持正常运行。该运营商采用的OTII服务器可以在55℃以下高温工作，支持IP65，具备EMC ClassB设计和9级地震烈度，且机身小巧，适应挂墙安装等多种需求。

边缘服务器的应用保障了数据的即时交互与响应速度，使首字符延时不到1秒，生成延时约50毫秒，满足了大模型推理的需求。至今，网络大模型已覆盖网络“规、建、维、优、营”全生命周期，围绕知识问答、辅助助手、智能体三个维度，打造了12个AI助手。

网络大模型的性能表现

据悉，该网络大模型在日常应用中，问答准确率达到85%，方案生成可用率90%，故障处置效率提升30%，高危指令稽核效率提升50%。由此可见，网络大模型已成为合格且可靠的AI助手。

CPU的选择：推理的“马达”

在网络大模型中，模型推理是关键环节，直接决定了故障定位和方案生成的速度与准确性。这正是CPU的“主场”。电信行业历来有大量的CPU存量，因此无需引入全新架构，继续使用成熟的CPU方案有多重优势：

降低成本：该电信运营商作为全球规模最大的通信运营商之一，部署了数百万台X86服务器。这些服务器仍在使用周期内，可以通过软件升级快速实现大模型的部署与应用，降低前期投入。
确保稳定性：电信业务覆盖广泛，连续性要求极高。X86平台的英特尔CPU架构经过几十年的验证，具备高度的安全性和稳定性，符合电信网络对系统可靠性的需求。
降低学习成本：作为传统ICT企业，该运营商拥有庞大的IT技术团队，他们对英特尔CPU的微架构、指令集、调优工具等有深入了解。继续使用CPU部署大模型，无需额外学习和培训，降低了技术应用门槛。