CNET科技資訊網(wǎng) 9月22日 北京消息:9月20日,在IP GALA技術(shù)年會(huì)上,華為發(fā)布了NE5000E 1T 2+8集群路由器,有效滿足視頻及云業(yè)務(wù)發(fā)展訴求,助力運(yùn)營商骨干網(wǎng)面向云時(shí)代演進(jìn)。華為NE5000E集群路由器支持SDN流量調(diào)優(yōu)解決方案,可以統(tǒng)籌全網(wǎng)資源,實(shí)現(xiàn)整網(wǎng)帶寬利用率均衡調(diào)優(yōu)及DC出口按需彈性調(diào)整。同時(shí),NE5000E支持DCI網(wǎng)絡(luò)差異化服務(wù)以滿足不同業(yè)務(wù)的訴求,打造智慧云骨干網(wǎng)。
高清視頻和云業(yè)務(wù)的蓬勃發(fā)展引發(fā)網(wǎng)絡(luò)流量迅猛增長(zhǎng),給骨干網(wǎng)絡(luò)帶來極大沖擊。據(jù)統(tǒng)計(jì),骨干網(wǎng)流量年平均增長(zhǎng)率超過45%,運(yùn)營商急需提升骨干網(wǎng)的承載能力。
華為本次發(fā)布的NE5000E 1T 2+8集群系統(tǒng)容量高達(dá)128Tbps,提升網(wǎng)絡(luò)容量2倍以上,滿足未來5~10年流量發(fā)展。該系統(tǒng)支持1T靈活線卡,提供高密度100GE/10GE端口,運(yùn)營商可依據(jù)自身需求進(jìn)行合理配置。同時(shí),NE5000E 1T集群路由器可兼容400G/100G線卡,充分保護(hù)客戶投資。NE5000E采用領(lǐng)先的芯片工藝以及動(dòng)態(tài)調(diào)頻等創(chuàng)新技術(shù)使得設(shè)備能效比降至0.9W/G,低于業(yè)界同類設(shè)備40%以上。
華為骨干路由器領(lǐng)域總經(jīng)理陳金助
華為骨干路由器領(lǐng)域總經(jīng)理陳金助表示,“今天是骨干路由器發(fā)展的重要里程碑,1T集群技術(shù)將成為骨干網(wǎng)絡(luò)配置的新標(biāo)準(zhǔn)。運(yùn)營商引入1T集群技術(shù),構(gòu)建超寬云骨干網(wǎng),能夠適應(yīng)大數(shù)據(jù)、云業(yè)務(wù)的發(fā)展訴求,改善用戶體驗(yàn)。我們將聚焦客戶需求和行業(yè)發(fā)展的挑戰(zhàn),持續(xù)加強(qiáng)核心技術(shù)投入,以創(chuàng)新的解決方案助力運(yùn)營商骨干網(wǎng)面向云時(shí)代網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)型。”
華為IP產(chǎn)品和解決方案已服務(wù)全球領(lǐng)先Top50運(yùn)營商中的45家,NE5000E集群路由器已在60多個(gè)國家和地區(qū)商用部署。
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浙江大學(xué)團(tuán)隊(duì)提出動(dòng)態(tài)專家搜索方法,讓AI能根據(jù)不同問題靈活調(diào)整內(nèi)部專家配置。該方法在數(shù)學(xué)、編程等任務(wù)上顯著提升推理準(zhǔn)確率,且不增加計(jì)算成本。研究發(fā)現(xiàn)不同類型問題偏愛不同專家配置,為AI推理優(yōu)化開辟新路徑。
清華大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)提出SIRI方法,通過"壓縮-擴(kuò)張"交替訓(xùn)練策略,成功解決了大型推理模型"話多且準(zhǔn)確率低"的問題。實(shí)驗(yàn)顯示,該方法在數(shù)學(xué)競(jìng)賽題上將模型準(zhǔn)確率提升43.2%的同時(shí),輸出長(zhǎng)度減少46.9%,真正實(shí)現(xiàn)了效率與性能的雙重優(yōu)化,為AI模型訓(xùn)練提供了新思路。
南洋理工大學(xué)與騰訊聯(lián)合研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)出Rolling Forcing技術(shù),實(shí)現(xiàn)AI視頻實(shí)時(shí)流式生成的重大突破。該技術(shù)通過滾動(dòng)窗口聯(lián)合去噪、注意力錨點(diǎn)機(jī)制和高效訓(xùn)練算法三項(xiàng)創(chuàng)新,解決了長(zhǎng)視頻生成中的錯(cuò)誤累積問題,可在單GPU上以16fps速度生成多分鐘高質(zhì)量視頻,延遲僅0.76秒,質(zhì)量漂移指標(biāo)從傳統(tǒng)方法的1.66降至0.01,為交互式媒體和內(nèi)容創(chuàng)作開辟新可能。
華中科技大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn),通過讓AI模型學(xué)習(xí)解決幾何問題,能夠顯著提升其空間理解能力。他們構(gòu)建了包含約30000個(gè)幾何題目的Euclid30K數(shù)據(jù)集,使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練多個(gè)AI模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,幾何訓(xùn)練在四個(gè)空間智能測(cè)試基準(zhǔn)上都帶來顯著提升,其中最佳模型達(dá)到49.6%準(zhǔn)確率,超越此前最好成績(jī)。這項(xiàng)研究揭示了基礎(chǔ)幾何知識(shí)對(duì)培養(yǎng)AI空間智能的重要價(jià)值。