近日,云边协同智慧网络引领者浪潮网络,正式发布全光以太网融合方案,进一步加强多模态边缘网络智慧创新力。
当下,随着智慧城市、智能制造、自动驾驶等场景的深入推进,数字化、智能化所构成的信息世界与现实物理世界,正在朝着融合、共生的趋势发展。这使得数据的处理、分析不再仅集中于智算中心。据预测,未来的计算架构将是云边端协同的架构,会有20%的数据在云数据中心进行整合决策,20%的数据在端侧进行处理,而边侧的决策将高达60%。

面对边缘计算场景中数据的持续激增,以及对数据获取、传输时延要求的日益严苛,边缘网络的建设需求已不再是单一模式组网。作为云边协同智慧网络引领者,浪潮网络近日发布全光以太网融合方案,实现了在边缘网络领域从传统有线网络、无线网络、到PON、SD-WAN的覆盖,全面为最终用户打造具备低延迟、实时可靠特性的边缘网络基础平台。
应对多模态接入需求 打造全光以太网融合方案
相较于智算中心的网络基础平台,边缘网络的发展朝着具备Ethernet/PON/WiFi/IoT等多网络融合能力迈进,以便应对更为复杂的智慧场景应用需求。比如在学校整体网络当中,会细分教学场景、办公场景、宿舍场景等多种对网络需求不一的业务场景。其中教学场景中,教师机与学生机的互动,会对网络带来诸多的横向流量需求,更适用于以太网络;而宿舍场景中,学生对网络的使用需求以纵向流量为主,更适用于PON组网。此外还有无线、物联网等多种网络应用场景,要求网络建设更要具备融合多种业务场景的能力。

浪潮网络推出的全光以太网融合方案,通过部署轻量化高性能核心交换机,互联多业务网络。依靠虚拟化技术划分独立网络,提高可靠性。融合全光纤传输,提高云、边、端联接能力,光到桌面级部署,降低建设与改造成本。应用无源光网技术,节能减排的同时,实现网络故障的精准定位,降低网络维护成本。浪潮网络全光以太网融合方案具备三大特点:
二层扁平架构,接入节点扩展、扩容便捷
光纤网络建设升级仅需替换光模块或端设备即可,无需进行繁杂的线路更改工作。
多协议网络融合、多场景终端接入
整套方案可以对以太网协议、xPON协议、无线协议、物联网协议等多协议融合,组建为统一的网络平台,并具备针对不同业务需求覆盖全场景终端接入。
极简网络部署、集中管控、智能业务运维
整套方案通过整网集中管控、统一管理,实现智能化业务运维,提供可靠的业务保障,同时简化运维。
基于以 上关键特性,浪潮网络全光以太网融合方案,能够充分胜任智慧校园、智慧园区、智慧工厂、智慧医院、智慧酒店等领域,对网络系统的资源建设需求。作为云边协同智慧网络引领者,浪潮网络持续在边缘领域发力,目前多模态的创新边缘基础设施产品,已在制造、交通、能源等众多行业场景中得到广泛应用。未来,浪潮网络将继续加强产品创新和合作生态,为用户提供适应各类边缘场景的产品及方案,助力行业数字化转型,加速数实相融。
好文章,需要你的鼓励
很多人担心被AI取代,陷入无意义感。按照杨元庆的思路,其实无论是模型的打造者,还是模型的使用者,都不该把AI放在人的对立面。
MIT研究团队提出递归语言模型(RLM),通过将长文本存储在外部编程环境中,让AI能够编写代码来探索和分解文本,并递归调用自身处理子任务。该方法成功处理了比传统模型大两个数量级的文本长度,在多项长文本任务上显著优于现有方法,同时保持了相当的成本效率,为AI处理超长文本提供了全新解决方案。
谷歌宣布对Gmail进行重大升级,全面集成Gemini AI功能,将其转变为"个人主动式收件箱助手"。新功能包括AI收件箱视图,可按优先级自动分组邮件;"帮我快速了解"功能提供邮件活动摘要;扩展"帮我写邮件"工具至所有用户;支持复杂问题查询如"我的航班何时降落"。部分功能免费提供,高级功能需付费订阅。谷歌强调用户数据安全,邮件内容不会用于训练公共AI模型。
华为研究团队推出SWE-Lego框架,通过混合数据集、改进监督学习和测试时扩展三大创新,让8B参数AI模型在代码自动修复任务上击败32B对手。该系统在SWE-bench Verified测试中达到42.2%成功率,加上扩展技术后提升至49.6%,证明了精巧方法设计胜过简单规模扩展的技术理念。