往长达数月，也使得 网络的长稳运行变得前所有未有的重要。从网络流量模型来看，AI大模型训练流量与通算流 量呈现出完全不同的特征，突发的稀疏大流成为网络常态，聚合流量具备波峰波谷效应明显、 周期性等特征，也使得很多通用数据中心的网络技术不再适用。HPC同样对网络提出高性能 需求，特别是在可扩展性以及分布式资源的高效利用方面，HPC与AI的需求趋同。一般来说 HPC对于时延更加敏感，但部分采 故障或者性 能波动会影响集群计算效率，因此网络自身的稳定性是整个系统稳定运行的基础。此外大规 模训练或计算任务可能持续数周或数月时间，因此要求网络需具备长期持续的稳定性。 高性能网络的稳定性可采用如下两方面的指标衡量： 1）网络可用性：即网络无故障运行的时间，该指标主要与故障间隔时间以及故障恢复 时间相关； 2）性能一致性：即在不同网络负荷状态下，网络性能指标具备稳定性与一致性。 高性能网络的稳定性主要面临如下挑战： 在满足基础运维需求的同时还需要实现RoCE指标的可视化管理。 4）流量监控精度低：现有流量监控采样机制精度不高，无法实现对流量的精准监控与 全面覆盖；这直接影响了网络性能优化效果以及故障定位准确性。 针对AI大模型训练网络的特定需求与挑战，必须建立一个多维分层可观测运维体系：多 维度包括实现监控、调优与排障三大核心维度能力；分层覆盖业务层、网络服务层以及基础 中兴通讯版权所有未经许可不得扩散

支撑实时计算业务： Ø实时加工：全链路秒级 加工 Ø业务量大：维表千万级/ 流表亿级 Ø高可靠：主备集群容灾 关键组件：Flink、Kafka、 Hudi、DWS MRS实时计算集群 DWS应用集群 MRS批处理集群 支撑高SLA业务查询： Ø高并发 Ø资源独享：物理资源 隔离 Ø高可靠：主备集群容 灾 关键组件：Hbase、 ElasticSearch 、 ClickHouse等组件 查询分析业务： 跨集群数据分析（Hetu） 湖仓一体架构 统一数据服务（数据中台） 共 性 加 工 层 集 市 层 实 时 数 据 区 数字化营销 数字化风控 数字化运营 Ranger 数据安全 Hudi 客户数据 账户数据 设备数据 交易数据 外部数据 架构优势 平台能力 1、支持灵活多样化的灾备方案 • 平台高可用性、健壮性提升 2、交互式查询、自助分析能力 • Hetu引擎跨湖仓交互式查询 多集群部署架构通过独立配置管理各集群资源。 • 多集群间的松耦合设计，便于根据业务需求灵活调整资源分配，满足多样化的数据处理需求 与业务场景。 • 整合数据湖与数据仓库的组件技术特点，根据数据的重要性、使用频率、处理复杂度等，规划 数据层级设置。 • 基于Hudi特性，贴源层、标准层、整合模型层数据在湖内以时序形式存储，大大降低了数据存 储空间，且后续数据处理更加简便，提升数据处理能力。 •

年 10 月 工信部等六部门联合印发《算力基础 设施高质量发展行动计划》 • 单个流量：数量多、带宽小、异步 • 累积流量：抖动幅度较小，具有随机性 • 单个流量：数量少、带宽大、同步 • 累积流量：波峰、波谷效应明显，具有周期性 单个流量 累积流量 单个流量 累积流量 传统 DC 流量模 型 智算中心大模型（ All-to-all ）流量模 型 GPU 停工等待 其 他 AI 发展的“新卡点” 集群有效算力∝｛ GPU 单卡算力 * 总卡数 * 线性加速比 * 有效运行时｝ 网络设备能力决定 GPU 集群组网规模 网络性能决定 GPU 集群算力加速比 网络可用性决定 GPU 集群稳定性 芯片容量提升 2 倍，组网规模提高 4 倍 GPU 集群性能 ≠ 单 GPU 性能 *N 2% 的丢包就会使 RDMA 吞吐率下降为 0 随着 GPU 单卡算力受限，以 “报文容器”负载均衡机制，提升带宽利用率 从被动拥塞控制，到基于“授权请求和响应机 制”的主动流控，最大限度避免网络拥塞产生 全局视野的转发调度机制，实现集中式管 理 运维、分布式控制转发，提高网络可用 性 当前：逐流负载，链路利用率低、发生拥塞被动降速 未来：逐报文容器转发，链路负载均衡，全局调度，避免拥塞 Spine Spine Spine 目的 leaf 3 2 1 3 2 1 3

拥塞流控算法，有效降低网络时延，满足推理场景下低时 延要求；传输方面，通过端侧多路径、数据高速采集技术，优化 RDMA 传输机制， 从源头上解决多路径 hash 冲突问题，提升智算集群带宽利用率与可靠性。 面向近期，升级 DPU 芯片智算网络带宽，优化 RDMA 传输机制、搭载流控算 法，大幅降低尾时延。联合国产网侧厂商，形成端网协同的端到端解决方案，加 快集群训练收敛速度、降低推理场景响应时延。 算产业发展的生产力瓶颈。同时，新型存储介质、高速网络硬件的快速发展也为 存储系统的重塑提供了强大的动力支撑。 目前，大模型对底层存储的性能要求和高速发展的软硬件技术，正在推动存 储系统的革命性升级。基于高性能网络技术栈（如 RDMA、Infiniband）和高性 能硬件设备（如 DPU、NVMe SSD）进行构建的软硬融合极简化存储系统，将在 IO 带宽吞吐和性能稳定性等方面获得极大化的性能收益。以文件存储为中心实现与 卡内计算到跨机协作的端到端智算网络中国方案，为万亿参数大模型训练、多模 态 AI 应用及下一代智算中心建设提供高确定性、高可靠性的互联基座。 2.3.1 卡间互联 由于大模型复杂度、参数量和训练数据呈指数级增长，传统 GPU 互联技术在 数据传输效率、可靠性和互联规模上面临瓶颈，亟需在协议设计、内存协同和物 理连接方面实现突破。为此，中国移动提出全向智感互联架构（Omni-directional

用户现场的中国电信网络大模型推理部署 网络大模型在执行云网运营等 应用时，需承受巨大的并发推 理压力和性能要求 GPU 算力方案会带来巨大的成 本压力和能耗，且不利于 LLM 大规模应用 网络大模型运行过程对内存容 量有较大需求，而 GPU 方案 往往缺乏足够的内存容量 解决方案 中国电信网络大模型方案引入第五代至强® 可扩展处理器，借助其内置的多种 AI 加速引擎， 结合英特尔开源的 xFT 分布式推理框架，有效平衡大模型推理的性能和成本。 省公司 大模型 平滑迁移 大模型 性能优化 边缘/用户现场 图 4 面向边缘 / 用户现场的中国电信网络大模型推理部署 边缘部署的环境复杂性通常比数据中心更高，有时甚至需要 在极端恶劣的环境中部署。这意味着边缘服务器需要在功耗、 体积 耐用性等方面符合特定要求 能在极端高低温 灰 决大模型 验证结果由 同时，202 器 /OTII 服 使用 xFT 开源 Qwe 室进行了全 https://www.volcengine.com 英特尔并不控制或审计第三方数据。请您审查该内容，咨询其他来源，并确认提及数据是否准确。 9 金山云推出搭载第四代至强® 可扩展处理器的新一代云服务器，以针对性调优的模型镜像，充 分利用原生 AI 加速能力，有效提升云上大模型推理性能。 • 利用第四代至强® 可扩展处理器提供的强劲底层算力支撑，及内置 AI 加速引擎 -- 英特尔® AMX，以矩阵运 算显著提升

迭代加速了更先进的算力芯片模组、更高带宽的大容 量显存和内存、更大规模的高速互连网络的部署，推动了大规模、高密度、高效协同的算力集群部署和发展。 3）智能运维：随着数据中心规模的扩展，智能化运维成为必然路径。依托智能监控设备、自动化管理软件 的普遍部署和应用，实现对数据中心设备的实时监测、故障预警和自动修复，提高数据中心的运营稳定性和可靠 性，并对资源分配和设备调度进行优化，实现增值运维。 工程实施方案（2023─2035年）》，提出聚焦新一代信息技术等新兴产业，持续完善新兴产业标准体系建设，前 瞻布局未来产业标准研究，充分发挥新产业标准对推动技术进步、服务企业发展、加强行业指导、引领产业升级 的先导性作用，不断提升新产业标准的技术水平和国际化程度，为加快新产业高质量发展、建设现代化产业体系 提供坚实的技术支撑。 因此，强化标准引领，有助于推动绿色低碳、集约高效和智能化的新技术产业化进展，从而推动算力基础设 。 整机柜服务器具有模块化架构，支持工厂预装和一体化交付，相比传统机柜，交付部署效率提升8～10倍。同时， 整机柜服务器的盲插总线接口和前I/O等特性，支持即插即用和同侧运维，可大幅提升运维便捷性。 1.4 整机柜服务器起源及技术演进 整机柜服务器可以是一种较为单纯的交付方式，即通用化的服务器与标准机柜简单的机械组合，两者的本体 基本保持不变。机柜对服务器只起承载、固定的作用，

》中，小说中虚拟 宇宙由虚拟人物居住，并以数字方式相互交流。如今，虚拟宇 宙已成为现实。虚拟宇宙被宽泛地定义为一个沉浸式空间网络， 融合了物理世界和计算机生成的虚拟世界，它提供了独特而革 命性的沟通、互动和创造新体验的方式。 尽管当下被人工智能盖过了风头，但元宇宙（Metaverse） 仍在持续的发展中，元宇宙（Metaverse）的关键细分领域仍 然是全球科技公司关注的重要方向，知名公司都在积极参与元 （Metaverse）时代中，AR、VR及MR等设备扮演着连 接现实物理世界与虚拟世界的关键角色，所以关注AR、 VR及MR等细分领域的发展，对我们更好的理解元宇宙 （Metaverse）及其将给我们的生活带来哪些颠覆性重 塑意义重大，所以本报告的主要内容将围绕AR、VR及 MR等行业的发展展开。 此外，非常值得关注的是人工智能和其他新技术的 引入正在改变我们在元宇宙中互动和体验的方式，人工 智能技术的引入 Global AR/VR Industry Development Trend Report 2025 0 8 元宇宙是一项正在到来、具有变革意义的技术，它 将以沉浸式体验影响我们未来的社会。近年来，连接性、 交互技术和人工智能领域的新技术和创新的涌现，可能 会从根本上改变数字世界。元宇宙概念是最新的趋势， 它概括并定义了潜在的全新数字格局。然而，随着高速 低延迟的网络、硬件和软件的进步，以及能够以3D方

第四章：量子计算应用能力评测方法。给出了量子计算应用能 力评测基准建议以及评测方案。 第五章：量子计算应用能力评测标准化需求。介绍了评测标准 化驱动力，并给出了标准化挑战与展望。 限于编写组专业能力以及量子计算发展的难以预期性，本报告 仅给出该课题的初步思考与建议，后续根据量子计算发展状况继续 研究分析，给出更新版本。 目 录 一、 研究背景 ........................... 4 图 4 量子计算应用能力体系框架 ........................................................ 14 图 5 量子计算应用能力评测一般性方法 ............................................. 27 表 目 录 表 1 大规模无线网络覆盖优化问题 ..... ............ 12 表 6 量子计算机单系统能力扩展评估指标 ....................................... 19 表 7 量子计算机系统互联性扩展评估指标 ....................................... 19 表 8 最大加权独立集 QAOA 算法测试例 ........................

................................................................................... 79 9.3.3 业务连续性计划和测试 .............................................................................................. 华为云计算技术有限公司 3 2 云安全战略 随着电信网络和信息技术，尤其是云服务相关技术的不断演进与发展，网络安全和云 安全面临的威胁和挑战将日益严重。网络安全和云安全已经成为多维度的全球性挑 战，只有通过全球范围内技术厂商，供应商，客户，标准、政策与法律制定者之间的 合作，才能在应对该挑战上取得积极显著的成效。我们必须共享知识和经验，务实合 作，共同努力，减少技术被滥用所导致的不可预期风险。 解决方案供应商，华为技术有限公司（以下简称“华为”）充分理解网络安全和云安全 的重要性，并充分理解各国政府及客户对此的担忧与高度关注。 针对层出不穷的云安全挑战和无孔不入的云安全威胁与攻击 1，华为对安全问题的忧患 意识也日益紧迫，高度重视在网络安全和云安全技术能力、合规及生态上的投入，并 采取切实有效的措施，加速开发云安全技术和服务，提升公司云产品和云服务的安全 性，提升云安全合规和生态建设，帮助客户规避和减少云安全风险，以赢得各利益相

用，为智能PPT工具贴上了好用的标 签。从功能与办公流程融合度来看，智能PPT从实现最初交互性到目前的高质量发展，同时也逐渐成为了办公工作流的必要节点。 依托其强大的AI能力，支持AI一键美 化PPT及支持AI文案润色，包括如续 写、重写、简化、修复、总结、头脑风 暴和翻译等，进一步提高PPT可读性。 内容生 成与交 互 高质 量应 用 定 制 化 以智能PPT网页版 居多，并未融入办 流量积累为智能PPT功能发展带来较多流量和行业 know-how；头部办公套件直接形成智能生成入口。 传统办公套件 基于自身积累的行业知识库或PPT模板组件 库与大模型结合，为内容或设计资源管理属 性增添文档生成的应用场景。 资源获取与AI创作平台 集成多个大模型，依靠其自身的PPT模板库 及排版、美化能力形成PPT平台，以多个大 模型使用的切换与PPT模式定制化选择见长。 PPT垂直工具平台 入输出交互性、需求贴合度、内容逻辑性、内容丰富度也进 入了用户关注的Top5功能点。对于数据图表的需求超过了20%，但对于视觉效果、创新性功能的需求并不热烈。 专业数 据图表 输入输出 输入方式丰富度：拍图、对话等多模态 输出模式丰富度：简约、专业等多模态 交互性：引导输入、可编辑、可分享等 需求贴合度：需求识别度高、可修改等 内容质量 丰富度：文本、图片、图表兼备 可靠性：内容准确，可商用