基于算力标识符的类DNS解析机制研究

doi:10.12267/j.issn.2096-5931.2026.02.004

信息通信技术与政策 ›› 2026, Vol. 52 ›› Issue (2): 24-29.doi: 10.12267/j.issn.2096-5931.2026.02.004

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基于算力标识符的类DNS解析机制研究

Research on DNS-like resolution and query based on computing resource identifier

王润岩¹, 何永翀¹, 张仁磊¹, 刘如明¹, 李颖¹, 赵怡然², 闫如玉¹, 栗蔚¹

1.中国信息通信研究院云计算与数字化研究所，北京 100191
2.北京邮电大学信息与通信工程学院，北京 100876

收稿日期:2025-12-20 出版日期:2026-02-25 发布日期:2026-03-06
通讯作者: 栗蔚, 中国信息通信研究院云计算与数字化研究所副所长，正高级工程师，主要研究方向为算力互联网、云计算、开源、政企数字化转型等
作者简介:
王润岩, 中国信息通信研究院云计算与数字化研究所工程师，主要研究方向为算力互联网、云原生、云操作系统等
何永翀, 中国信息通信研究院云计算与数字化研究所工程师，主要研究方向为算力互联网、算力调度、人工智能等
张仁磊, 中国信息通信研究院云计算与数字化研究所工程师，主要研究方向为算力互联网、算力调度、智能运维等
刘如明, 中国信息通信研究院云计算与数字化研究所云计算部副主任，主要研究方向为算力互联网、云计算、算力调度等
李颖, 中国信息通信研究院云计算与数字化研究所工程师，主要研究方向为算力互联网、云原生等
赵怡然, 北京邮电大学信息与通信工程学院硕士研究生在读，主要研究方向为算力互联网、模型推理加速等
闫如玉, 中国信息通信研究院云计算与数字化研究所工程师，主要研究方向为算力互联网、算力调度等

WANG Runyan¹, HE Yongchong¹, ZHANG Renlei¹, LIU Ruming¹, LI Ying¹, ZHAO Yiran², YAN Ruyu¹, LI Wei¹

1. Cloud Computing and Digitalization Research Institute，China Academy of Information and Communications Technology，Beijing 100191，China
2. School of Information and Communication Engineering，Beijing University of Posts and Telecommunications，Beijing 100876，China

Received:2025-12-20 Online:2026-02-25 Published:2026-03-06

摘要/Abstract

摘要：

面向实现资源感知描述与定位寻址的算力标识符体系的解析需求，提出了一种类域名系统的分级解析机制，实现了算力标识符三级解析处理架构，并依托光纤互联试验环境及百万级算力标识符解析场景验证了解析机制的解析性能与资源调度效率。结果显示，区域算力标识符解析节点具备低时延解析能力，根算力标识符解析节点具备高解析成功率。与现有标识解析机制相比，该算力标识符解析机制可有效支撑算力互联网大规模分布式资源汇聚互联场景下的解析需求。

关键词: 算力标识符, DNS, 分级解析

Abstract:

To address the need for analyzing the computing resource identifier system aimed at achieving resource-aware description and positioning addressing，this paper proposes a DNS-like hierarchical resolution mechanism and implements a three-level resolution processing architecture for computing resource identifiers. Verified in an optical fiber interconnected experimental environment and large-scale identifier scenarios，the mechanism’s resolution performance and resource scheduling efficiency are validated. Results show that regional computing resource identifier resolution nodes possess low-latency resolution capability，while root computing resource identifier resolution nodes maintain a high resolution success rate. Compared with existing identifier resolution mechanisms，this computing resource identifier resolution mechanism can effectively support the resolution needs in scenarios of large-scale distributed resource convergence and interconnection for the internet of computing.

Key words: computing resource identifier, DNS, hierarchical resolution

中图分类号:

TP393.0

王润岩, 何永翀, 张仁磊, 刘如明, 李颖, 赵怡然, 闫如玉, 栗蔚. 基于算力标识符的类DNS解析机制研究[J]. 信息通信技术与政策, 2026, 52(2): 24-29.

WANG Runyan, HE Yongchong, ZHANG Renlei, LIU Ruming, LI Ying, ZHAO Yiran, YAN Ruyu, LI Wei. Research on DNS-like resolution and query based on computing resource identifier[J]. Information and Communications Technology and Policy, 2026, 52(2): 24-29.

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图/表 4

参考文献 8

[1]	栗蔚, 张博圣, 孙松林, 等. 算力互联网架构:基于熵平衡支持算力资源跨域互联的下一代网络架构[J]. 通信学报, 2025, 46(9): 1-16.
[2]	周舸帆, 雷波. 算力网络中基于算力标识的算力服务需求匹配[J]. 数据与计算发展前沿, 2022, 4 (6): 20-28.
[3]	MOCKAPETRIS P V. RFC 1034:Domain names-concepts and facilities[S], 1987.
[4]	余晓晖. 推动算力基础设施高质量发展[J]. 瞭望, 2023(51):24-26.
[5]	庄天舒, 刘文峰, 李东. 基于区块链的DNS根域名解析体系[J]. 电信科学, 2018, 34(3):17-22. doi: 10.11959/j.issn.1000-0801.2018125
[6]	JUNG J, SIT E, BALAKRISHNAN H, et al. DNS performance and the effectiveness of caching[J]. IEEE/ACM Transactions on Networking, 2002, 10(5):589-603. doi: 10.1109/TNET.2002.803905 URL
[7]	SHOEYBI M, PATWARY M, PURI R, et al. Megatron-lm: Training multi-billion parameter language models using model parallelism[J]. arXiv Preprint, arXiv:1909.08053, 2019.
[8]	KORTHIKANTI V, CASPER J, LYM S, et al. Reducing activation recomputation in large transformer models[J]. arXiv Preprint, arXiv.2205.05198, 2022.

模型大小/ 十亿参数	显存大小/ GB	算力规模/ TFLOPS	参考算力资源
1.5	4	0.8	GTX1650
7	8	3.2	RTX4060
14	16	6.8	RTX4090
32	40	14.5	A100
70	80	31.2	H100

模型大小/ 十亿参数	显存大小/ GB	算力规模/ TFLOPS	参考算力资源
1.5	4	0.8	GTX1650
7	8	3.2	RTX4060
14	16	6.8	RTX4090
32	40	14.5	A100
70	80	31.2	H100

区域算力标识符解析节点	算力标识符总数/条	查询次数/轮	平均时延/ms	时延范围/ms	吞吐量/QPS （500并发）
西部区域	10 981	1 000	187	137~200	1 040
东部区域	42 002	1 000	177	158~292	1 280
东南部区域	13 691	1 000	182	73~226	1 090
北部区域	28 160	1 000	62	33~82	1 150

区域算力标识符解析节点	算力标识符总数/条	查询次数/轮	平均时延/ms	时延范围/ms	吞吐量/QPS （500并发）
西部区域	10 981	1 000	187	137~200	1 040
东部区域	42 002	1 000	177	158~292	1 280
东南部区域	13 691	1 000	182	73~226	1 090
北部区域	28 160	1 000	62	33~82	1 150

解析方案	架构层级	数据同步机制	标识编码	区域解析平均时延/ms	标识扩展兼容性	跨企业适配性	适用场景
基于算力标识符的类DNS解析机制	资源池-区域-根	增量同步+ 全量存储	前缀-后缀双段式	62~187	无限制	支持（根算力标识符解析节点统筹）	跨域算力调度、算力互联网
通信地址分级解析映射方案	算力资源-网关- 通信服务器-解析服务器	全量同步+ 索引存储	树状层次编码	78~203	需重构编码树	有限（依赖通信服务器互联）	区域内算力交易、精准需求匹配

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[1]	刘如明, 张仁磊, 何永翀, 李颖, 齐阳硕, 朱奕霖, 李佩珊, 王润岩. 面向算力互联网的算力标识符体系设计[J]. 信息通信技术与政策, 2026, 52(2): 2-9.
[2]	马晨迪, 李炳奇. 根镜像引入部署策略研究[J]. 信息通信技术与政策, 2021, 47(10): 86-.