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生成式大模型承载网络架构与关键技术探索

中兴通讯技术 2024年第2期30卷 50-55页

作者：唐宏武娟徐晓青张宁中国电信股份有限公司研究院广州510630

生成式大模型训练需要超大规模低时延、高带宽、高可用的网络承载底座。对生成式大模型下高性能网络基础设施的技术发展路线和实现方案进行了研究,认为商用部署时需针对不同训练阶段的工作负载和流量模式,开展定制化网络架构设计和传输... 详细信息

生成式大模型训练需要超大规模低时延、高带宽、高可用的网络承载底座。对生成式大模型下高性能网络基础设施的技术发展路线和实现方案进行了研究,认为商用部署时需针对不同训练阶段的工作负载和流量模式,开展定制化网络架构设计和传输协议优化。流控/拥塞控制技术、负载均衡技术、自动化运维技术和面向广域远程直接内存访问(RDMA)的确定性网络传输技术是未来的重点研究方向。

关键词：生成式大模型 RDMA 网络拥塞控制网络负载均衡

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自主可控平台AGV设计及视觉循线算法研究

计算机科学与探索 2024年

作者：徐诗高军孙秋君上海海事大学信息工程学院中国电信股份有限公司嘉兴分公司

文章设计并实现了一种基于自主可控平台的AGV，AGV满足核心硬件国产化，软件开源可控的要求，并可兼容多种自主导航算法。文章针对传统纯追踪算法在跟踪精度和安全性上进行了改进，一是载具在直线路段偏离参考轨迹较远的情况下使用Dubin... 详细信息

文章设计并实现了一种基于自主可控平台的AGV，AGV满足核心硬件国产化，软件开源可控的要求，并可兼容多种自主导航算法。文章针对传统纯追踪算法在跟踪精度和安全性上进行了改进，一是载具在直线路段偏离参考轨迹较远的情况下使用Dubins路径进行快速回归；二是在大曲率参考轨迹处使用预瞄点偏移算法纠正跟踪轨迹，减小跟踪误差；三是应用动态预瞄距离和动态速度进一步减小大曲率路段的跟踪误差和安全风险。文章改进的算法在设计的AGV上进行了实现。在完成AGV设计和改进算法实现后，文章在实际环境中进行了视觉循线实验。使用文章改进的算法在0.1m/s的速度下在曲率较小路段的平均偏差相较改进前的两种纯追踪算法变体分别减少了3.88%、7.3%，在大曲率路段减少了8.34%、23.06%；在0.5m/s的速度下在曲率较小路段的平均偏差相较改进前的两种纯追踪算法变体分别减少了9.08%、11.33%，在大曲率路段减少了2.97%、24.67%。改进算法实验的整体结果优于使用改进前两种算法变体的结果，并且文章设计并实现的AGV能够满足一般环境下的视觉循线导航需求，可应用于多种实际场合。

关键词：自主可控 AGV 跟踪控制纯追踪算法

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面向大模型预训练的智算网络技术研究

电信科学 2024年第6期40卷 160-172页

作者：王学聪冀思伟李聪中国电信股份有限公司研究院北京102209

随着人工智能的发展,大规模预训练模型在自然语言处理和计算机视觉等领域都取得了显著成果,促进了智算中心的建设。针对面向大模型预训练的智算网络关键技术展开研究,系统梳理了智算网络国内外最新的标准化进展,提出了一种面向智算网络... 详细信息

随着人工智能的发展,大规模预训练模型在自然语言处理和计算机视觉等领域都取得了显著成果,促进了智算中心的建设。针对面向大模型预训练的智算网络关键技术展开研究,系统梳理了智算网络国内外最新的标准化进展,提出了一种面向智算网络的目标架构,探讨了智算网络关键技术的原理,包括远程直接内存访问(RDMA)、IB(InfiniBand)、基于以太网的RDMA(RoCE)、集合通信等,同时也分析了智算网络目前存在的问题以及未来的发展趋势,在推动智算网络技术发展、指导智算中心建设等方面具有重要意义。

关键词：智算网络远程直接内存访问大模型

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加快打造科技型企业推动建设科技强国

求是 2024年第20期 66-71页

作者：柯瑞文中国电信集团有限公司

企业是科技和经济紧密结合的重要力量,是推动技术创新、研发投入和科研成果转化的主体。党的十八大以来,习近平总书记高度重视科技创新,重视企业在科技创新中的关键作用。总书记多次深入车间厂房、走近一线职工、开展基层座谈,深刻指出... 详细信息

企业是科技和经济紧密结合的重要力量,是推动技术创新、研发投入和科研成果转化的主体。党的十八大以来,习近平总书记高度重视科技创新,重视企业在科技创新中的关键作用。总书记多次深入车间厂房、走近一线职工、开展基层座谈,深刻指出自主创新是企业的生命,是企业爬坡过坎、发展壮大的根本,强调要充分发挥科技领军企业龙头作用。

关键词：科技型企业科技强国科研成果转化研发投入技术创新党的十八大以来自主创新领军企业

面向6G算力网络的联邦学习通信效率优化（英文）

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Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering 2024年第5期 713-732页

作者：蔡逸卓雷波赵倩颖彭竞卫敏张禹舜张兴北京邮电大学无线信号处理与网络实验室中国电信股份有限公司研究院中国电信股份有限公司北京分公司

联邦学习以参与设备之间协作训练全局模型的形式，有效地解决了数据隐私等问题。然而，在复杂的网络环境中，网络拓扑和设备算力等因素极其影响联邦学习的训练和通信过程。作为一种算力可测、可感知、可分配、可调度和可管理的新型网络... 详细信息

联邦学习以参与设备之间协作训练全局模型的形式，有效地解决了数据隐私等问题。然而，在复杂的网络环境中，网络拓扑和设备算力等因素极其影响联邦学习的训练和通信过程。作为一种算力可测、可感知、可分配、可调度和可管理的新型网络架构和范式，6G中的算力网络恰好能有效支持联邦学习训练并提高其通信效率。根据业务需求、资源负载、网络条件和设备算力等信息，算力网络可以决策联邦学习的训练进而实现通信效率提高。为了提高复杂网络环境下联邦学习的通信效率，本文研究了其在6G算力网络中的通信效率优化方法，针对不同的网络条件和参与设备的算力作出训练过程的决策。仿真实验基于联邦学习中存在的两种架构，依据算力信息调度设备参与训练，并在传输模型参数的过程中实现通信效率的优化。仿真结果表明，本文提出的方法能够很好地应对复杂的网络情况，有效平衡参与设备的本地训练延迟差异，提高在传输模型参数时的通信效率，并提高网络中的资源利用率。

关键词：算力网络协同通信效率联邦学习两种架构

基于机器学习技术的返乡发展人群预测模型研究与应用

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电信科学 2024年第5期40卷 131-140页

作者：杜昭谢国城陈静旋张伟斌中国电信股份有限公司广东分公司广东广州510062 广东亿迅科技有限公司广东广州510627

随着经济的发展和一线城市生活压力的增大,越来越多的人迁移城市以及返回家乡发展,为了高效服务用户和提升用户产品使用体验,提出基于LightGBM、CatBoost等算法来预测返乡发展人群,并进行了异构模型融合。通过模型对比,所提融合模型有... 详细信息

随着经济的发展和一线城市生活压力的增大,越来越多的人迁移城市以及返回家乡发展,为了高效服务用户和提升用户产品使用体验,提出基于LightGBM、CatBoost等算法来预测返乡发展人群,并进行了异构模型融合。通过模型对比,所提融合模型有更好的效果,可以为服务和产品提供依据,减少流失优化感知,提高市场保有率。

关键词： LightGBM 特征工程 KNN K折交叉验证

通信机房电源基础设施一体化运维管理系统优化设计

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通讯世界 2024年第3期31卷 108-110页

作者：朱亚飞车宇中国电信股份有限公司贵州分公司贵州贵阳550000

从当前通信机房电源基础设施运行的实际情况来看,通信机房同时含有开关电源、不间断电源(UPS)等通信电源设备,但是各个电源基础设施的转化效率表现不够良好,难以切实满足通信行业的标准要求。为了能够妥善处理这一问题,同步提升其数字... 详细信息

从当前通信机房电源基础设施运行的实际情况来看,通信机房同时含有开关电源、不间断电源(UPS)等通信电源设备,但是各个电源基础设施的转化效率表现不够良好,难以切实满足通信行业的标准要求。为了能够妥善处理这一问题,同步提升其数字化与智能化水平,实现节能增效,要优化设计通信机房电源基础设施一体化运维管理系统。

关键词：通信机房电源基础设施一体化运维管理

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5G RedCap网络性能分析与部署研究

广东通信技术 2024年第8期44卷 7-12页

作者：孙鹏中国电信股份有限公司山东分公司

为满足物联网应用对5G部署更低成本、更低功耗、更低复杂度的要求,3GPP提出一种5G轻量化用户终端(RedCap UE)类型。首先介绍了RedCap的技术特点,然后分别从RedCap网络覆盖、RedCap容量性能、RedCap时延性能以及RedCap与普通NR业务共存... 详细信息

为满足物联网应用对5G部署更低成本、更低功耗、更低复杂度的要求,3GPP提出一种5G轻量化用户终端(RedCap UE)类型。首先介绍了RedCap的技术特点,然后分别从RedCap网络覆盖、RedCap容量性能、RedCap时延性能以及RedCap与普通NR业务共存等方面对RedCap进行了深入的性能分析,最后基于性能分析结果给出RedCap网络部署建议,包括频率部署建议以及BWP配置建议等。

关键词： RedCap 性能分析覆盖容量时延

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基于联邦学习框架的IPTV内容推荐策略

江苏通信 2024年第2期40卷 48-52,57页

作者：黄宏伟中国电信股份有限公司江苏分公司

随着IPTV业务的全面普及,用户可以根据个人喜好使用视频点播功能,为解决现有IPTV内容推荐不精准、用户点击率低、推荐效果不理想等问题。本文在IPTV数字化运营基础上,设计了一种基于联邦学习框架的IPTV内容推荐策略。通过构建联邦学习框... 详细信息

随着IPTV业务的全面普及,用户可以根据个人喜好使用视频点播功能,为解决现有IPTV内容推荐不精准、用户点击率低、推荐效果不理想等问题。本文在IPTV数字化运营基础上,设计了一种基于联邦学习框架的IPTV内容推荐策略。通过构建联邦学习框架,设计一套视频利润计算方式和视频兴趣矩阵,并根据日常用户的收视习惯训练卷积神经网络模型,从而获得最优化的IPTV视频内容推荐方案,进一步提升数据价值、内容价值、业务运营价值。

关键词： IPTV 联邦学习内容推荐