倘若谈到电信运营商未来网络战略,“算力网络”一定是“高频”词汇之一。十年前,当互联网企业在风口上翩翩起舞时,被“管道化”的运营商们已深刻认识到网络能力的进阶升级要紧紧围绕着用户的业务需求去做。因此,运营商通信网也开始快速向“云”向“算”靠拢。但处在不同行业不同数字化阶段的用户,其需求也往往存在巨大的差异和复杂性,为了应对高速变化的用户需求,保证自身业务的灵活多变,NFV(网络功能虚拟化)应运而生。
NFV助力运营商核心网络池化升级
在过去,运营商们为了追求高可靠、高性能,往往采用软件和硬件结合的专用设备来构建核心网络,这些专用通信设备就如同一个又一个精锐单兵,专为解决特定问题存在。但它们在带来高可靠性和高性能的同时,也带来一些问题:比如由其组成的网元(网络管理中可以监视和管理的最小单位)大多为软硬件垂直一体化的封闭架构,也只能解决特定问题,难以对友军进行支援。又因为它们互不统属,有着独立的技术架构,建立统一体系十分困难,在数字时代,难以应对复杂多变的需求环境。这就导致运营商在走向前端直面客户的复杂需求时,整体业务开发周期长、技术创新难、扩展性受限、管理复杂、投资成本和运营成本居高不下……难以适应现如今数字化业务的高敏捷需求。
NFV则通过标准的IT虚拟化技术,把网络设备统一到工业化标准的高性能、大容量的服务器、交换机和存储平台上,建立统一体系。NFV将网络功能软件化,使其能够在标准服务器虚拟化软件上运行,根据需要安装/移动到网络中的任意位置,而无需部署新的硬件设备。而统一的工业化标准,则意味着在保证质量的前提下,通信设备能有效控制硬件成本,同时软件基于统一平台进行开发,软件和硬件实现充分解耦。这就相当于,军团中不再是功能单一的特种部队,而是标准化的军团士兵,可以根据客户需求的不同,实现差异化软件的灵活配置,进而更好、更快速的应对复杂多变的客户需求。而NFV也成功走进运营商的核心网络业务,帮助运营商实现计算、存储、网络资源的池化。
神州鲲泰为运营商NFV提供稳定算力支撑
在过去的一段时间,神州数码旗下神州鲲泰KunTai R722服务器凭借卓越的产品性能和对运营商业务需求的高匹配性,连续两年入围中国移动核心网络业务相关项目,帮助运营商客户打造通用计算节点、通用存储节点和通用安全节点,提供虚拟机、块存储、对象存储、文件存储、云底座管控、大数据存储、云内安全等多项能力,为运营商的NFV、网络云资源池等业务创新打造坚实底座。
神州鲲泰KunTai R722服务器,具有高性能计算、高密度、易管理、易部署等优点,在“服务器算力”和“支持内存速率”等方面均有卓越表现,适用于大数据分析、云计算、软件定义存储、Web等场景,适合为分布式存储、原生应用、高性能计算和数据库等应用高效加速,能很好的匹配运营商构建算力网络、算网基础设施建设、一体化算网融合等创新业务需求。
在助力运营商推进NFV建设的过程中,神州鲲泰打造的众核架构以及虚拟化技术生态,帮助运营商客户将多个物理服务器资源整合到单一物理服务器上,有效实现了资源的共享和高效利用。同时,依托神州鲲泰KunTai R722的自动化管理功能,运营商得以快速部署和启动虚拟机,有效缩短了新业务的上线时间,简化业务部署和管理流程,显著提高应对复杂多变需求的工作效率。
在运行过程中,神州鲲泰KunTai R722的高可靠性、高稳定性和容灾备份技术不仅有效支撑了运营商NFV场景下虚拟机的长期正常运行,也在提高业务灵活性的同时,有效保证业务的连续性和稳定性。同时,基于NFV运营场景中的数据安全要求,神州鲲泰KunTai R722内置的安全机制,也有效帮助运营商实现数据加密、访问控制等安全功能,保障数据安全。
此外,充分响应运营商NFV场景的灵活多变的实际需求,神州鲲泰凭借强大的扩展能力,匹配运营商客户统一的算力封装标准,形成多样性的智能算力,借助云原生的理念,形成自动化的算力感知与状态传播,借助可视化能力,形成统一编排,有效适应不同业务规模和需求的变化。
云计算和工业化标准的高容量服务器技术的成熟是NFV发展的推动力。物联网、大数据、云计算等业务的持续热潮带来数据流量的迅猛增长。这不仅给运营商网络带来了扩容和运维压力,更促使运营商加强流量经营,提升数据流量净收入。神州鲲泰正在为运营商“算力网络”创新业务的实现提供强劲动能,通过对软硬件平台的解耦,一方面实现了资源的弹性伸缩,提高资源利用率;另一方面便于系统升级维护,节省成本,加快业务部署上线速度,与运营商客户一道共同应对数字时代的机遇与挑战。
好文章,需要你的鼓励
苏州大学研究团队提出"语境降噪训练"新方法,通过"综合梯度分数"识别长文本中的关键信息,在训练时强化重要内容、抑制干扰噪音。该技术让80亿参数的开源模型在长文本任务上达到GPT-4o水平,训练效率比传统方法高出40多倍。研究解决了AI处理长文档时容易被无关信息干扰的核心问题,为文档分析、法律研究等应用提供重要突破。
在Cloudera的“价值观”中,企业智能化的根基可以被概括为两个字:“源”与“治”——让数据有源,智能可治。
清华大学团队首次揭示了困扰AI训练领域超过两年的"幽灵故障"根本原因:Flash Attention在BF16精度下训练时会因数字舍入偏差与低秩矩阵结构的交互作用导致训练崩溃。研究团队通过深入分析发现问题源于注意力权重为1时的系统性舍入误差累积,并提出了动态最大值调整的解决方案,成功稳定了训练过程。这项研究不仅解决了实际工程问题,更为分析类似数值稳定性挑战提供了重要方法论。