供完整的数据库解决方案。 腾讯云数据库TDSQL的产品定位 �� 具体而言，TDSQL的高可用性主要体现在以下方面： TDSQL采用分布式架构，支持跨区容灾和 同城双活部署，通过多副本同步复制和自 动故障切换技术，确保数据强一致性和业 务连续性。 数据可靠性：经过腾讯核心业务��余年 验证，数据可靠性达到��.�����%。 服务可用性：支持��.���%以上的高可 在基础设施能力支撑上，TDSQL管理平台提供了丰富的实例管理功能，包括实例列表展示、新建 实例、告警监控、节点管理、账号管理、参数配置、备份恢复、日志管理、性能分析、会话管理、任务 管理、数据同步。 在新建实例过程中，用户既可以选择Oracle模式，也可以选择MySQL模式，还可以选择MySQL、 Oracle双模式部署，同时每种模式形态又可分集中式、分布式。企业可根据业务需求设置实例状 部署原则 集群接入 �� 接入集群之后，需要考虑数据同步的问题。TDSQL 的实操路线是，通过“创建 DCN 同步 - 取消同 步 - 切换主备关系 - 修改 DCN 同步 -DCN 数据一致性校验 -DCN Standby 模式”这样一个闭环 链路，完成数据同步的全链路管理。 为构建跨集群或跨机房的数据库实例同步体系，实现异地数据同步与读写分离架构，可通过 TDSQL 的 DCN（Data

ExaGear 华为交付 开源 & 第三方 客户 &ISV 开发 15 / 鲲鹏原生开发技术白皮书 鲲鹏原生开发能力介绍 视频流引擎 视频流云手机方案基于视频流的端云协同引擎，提供了低时延的云手机画面同步能力，支持 H.264 和 H.265 硬编码， 在画质相当的情况下，可实现 H.265 编码带宽减少 30%+，其实现原理是利用云端强大的能力将应用和游戏的运行、 渲染成最终的画面，并进行视频 1080P/2k/4k 分辨率下均不影响传输带宽，并通过资源缓存技术，有效降低网络带宽 50%+；突破云端 GPU 能力 限制，实现无 GPU 高密运行机制，单路硬件成本降低 40%，支持图形渲染状态机的本地执行与远端同步，实现 1080P 30FPS 低响应时延的用户体验。 大数据 鲲鹏 BoostKit 大数据聚焦大数据查询效率低、性能优化难等挑战，提供大数据组件的开源使能和调优、 OmniRuntime MySQL 8.0.20 版本，在 MySQL OLTP 场景下 DML 语句（Insert、Update、Delete）大量并发操作 trx_sys 全局结构体中的关键数据结构，造成临界区的竞争和同步瓶颈。MySQL 无锁优化改造后使用无锁哈希表维护事务 单元，减少锁冲突，提升并发度，可实现 Sysbench 写场景下性能提升 20%。 MySQL 细粒度锁优化 支持 MySQL 8.0.20

“规模定律”不断演进，从预训练扩展到覆盖预训练、后训练、逻辑推理的全流程，其参数与集群 规模实现“双万” 跨越，行业模型落地需求专业化。 传统的服务器集群架构在这场变革中瓶颈愈发明显。千亿级模型一次梯度同步产生的 TB 级数据 让传统以太网带宽难以承受；同时，伴随算力规模扩大，万级处理器带来的故障常态化，对自动化 运维与 RAS 能力提出了更高要求。在这样的背景下，超节点的出现成为了面向大模型未来发展的必 器的范围时，会产生大量且不可避免的跨节点网络通信。因此在这一阶段，跨服务器节点的通信带 宽成为决定整体训练效率的核心瓶颈。 正是这种瓶颈的演变，最终凸显了传统服务器集群架构面临的三重系统性挑战。首先是通信墙， 千亿级模型一次梯度同步即 TB 级数据，传统以太网难以承受。其次是功耗与散热墙，为破通信墙 而提升密度，促使液冷、48V 供电成为标配。第三是复杂度墙：万级处理器带来故障常态化，从业 界模型 GPT-3 (175B) 模型上，可以达到 3 倍以上的提升。 二、内存统一编址 超节点能够实现内存的全局管理和灵活访问。超节点内所有互联设备的内存地址需全局唯一，基 于全局内存可实现任意设备间的灵活访问。这使得大模型训练中频繁的参数同步操作，无需经过传 统的“序列化 - 网络传输 - 反序列化”流程，直接通过内存语义通信完成，提升小包数据传输及离 散随机访存通信效率。 超节点是 AI 计算节点通过高速互联协议组成更大内存空间的

设备板卡、端口、链路等资源，支撑算力感知、自适应路径、彩光驱 动、SR/SRv6、VPN、安全防护等网络服务能力。同时，封装各类硬 件驱动抽象接口（如 SAI、ONLP），统一软硬件之间的调用协议与状 态同步机制，实现设备的“能力开放”和“功能可编排”，构成网络 智能化的核心执行单元。 管控层（协同调度层）：融合了“传输网管 + SDN 网络控制器 + 数通网管”的统一编排调度系统，承担 IP 与光层资源的端到端联合 一定可编程性，但适用 范围有限。 NETCONF + YANG：成为现代网络自动化的主流组合。YANG 定义数据模型、NETCONF 实现配置交互，两者结合可支持跨厂商设 备的统一配置和状态同步，替代传统 CLI/SNMP，实现从“人工脚本” 向“结构化交互”的转型。 如今，业界更多转向以 PCEP + BGP-LS、NETCONF + YANG 等 更轻量、模块化、可编程的协议体系，来实现 设备（路由器、交换机）的厂商技术手册、光电协同协议标准；整合 运维专家针对光电接口兼容性、光信号劣化对电性能影响等特殊场景 的经验总结；纳入企业内部光电混合组网的历史故障案例、跨层联动 运维工单等独家数据；通过实时同步行业最新光电协同技术白皮书、 权威论坛的疑难问题解决方案，经严格清洗标注后动态更新，确保解 答既专业全面，又贴合实际运维场景。 2. 光电协同业务智能下发：在光电融合网络中，业务智能下发 功能以

本，还能促 进西部地区的数字经济发展，实现区域间的优势互补和协同发展。 4.1.2 目标效果 在东数西算场景里，“数据跟随任务走，流量匹配数据传”是提 升效率的重要理念。任务启动时，所需数据同步就位，精准贴合任务 流程，为其提供支撑。与此同时，流量依据数据的规模、 存储类型 及传输紧急程度进行适配，保障数据快速、稳定传输，让任务执行全 程无阻，高效达成目标，有力推动业务持续发展。  在整体数据集处理方面，在数据迁移完成后再启动数据处理应用，以 此确保数据处理的准确性与高效性。而对于持续更新 / 增长的动态 数据集，在部署数据处理应用的同时即刻启动处理流程：对源和目的 的数据集间进行实时高效地同步，从而满足业务对数据时效性的严苛 要求。 4.1.3 业务流程 步骤一： 数据生成与 ID 标识 在东部地区，各类业务系统不断产生海量数据，这些数据被写入 本地数据中心进行存储。为了实现对数据的精准管理和追踪，系统会 独特优势，对训练过程实施并行加速策略。在确定性网络环境下，数 ●据能够以高效且稳定的方式进行传输与交互 ，通过合理的任务分配与 调度机制，将训练任务拆解为多个并行子任务，各个子任务在不同的 计算节点上同步运行，显著提升训练效率。历经多轮迭代训练后，最 终成功生成模型文件，该模型文件承载着基于数据集训练所学习到的 特征与模式，为后续的相关应用提供了关键的基础支撑。 图 4-47 协同训练-任务运行

态的全面感知，为智能调度决策提供了多维数据基础。分布式算力路 由技术在算力资源状态感知实现层面，当前形成两条演进思路：其一 是依托集中式算力感知平台，构建全局算力资源状态视图，通过标准 化接口将算力资源状态同步至网络转发节点；其二是基于 BGP 协议扩 展的分布式感知机制，通过在 BGP 更新报文中嵌入算力资源状态信息， 实现算力资源状态基于网络协议的分布式扩散与学习；这两种技术路 径分别对应集中式 一致性和维护成本等方面有较大差异。通过算力感知平台，有利于实 现数据压缩与通告优化，应用分级分域管理体系，有助于支撑跨地域 36 大规模算力资源状态同步；基于协议扩展的分布式通告机制主要适配 小规模算力场景，通过拓扑感知的差异化同步策略，有效防止海量算 力状态信息扩散对网络稳定性的冲击。 图 3-4 算力路由对算力资源状态感知的两种不同技术路线 分布式算力路由技术在寻址算法上采用了算网多因子选路算法， 制机制，实现对全域算力资源的准入管理与状态感知。该机制可采用 统一接入认证架构，融合标识绑定、链上认证、加密校验、行为态势 感知等能力，支持对边缘节点、云节点、专用终端等算力载体进行分 层分域的接入校验和实时状态同步。同时，结合零信任架构（ZTA） 理念，对每次资源访问请求施加临时授权、行为分析与动态策略下发， 实现无边界化条件下的“最小权限”使用原则，提升整个算力生态系 统的抗破坏能力。此外，设计基于可信交易与行为审计平台的算力终

（21）审计方案是否覆盖高风险业务场景？（如未将支付反洗钱纳入重点 审 计范围，需要根据业务风险热力图动态调整方案，优先覆盖高频违规领域 （如信 贷审批、资金清算）） （22）审计目标是否与合规要求同步更新？（如未跟进最新金融监管政策 调 整，需要建立政策库定期比对审计要点） （23）抽样方法是否匹配业务复杂度？（如对高频交易仍采用简单随机抽 样， 需要对高频交易使用分层抽样，按交易金额或渠道划分样本层级） 希值） （28）异常交易判定标准是否滞后？（如沿用三年前的反欺诈阈值，没有 根 据市场波动动态调整阈值） （29）访谈记录是否客观完整？（如未记录受访者回避性回答，需要使用 双 人访谈机制，同步录音并标注关键矛盾点） （30）跨部门协作流程是否低效？（如业务部门拖延提供数据，需要设定 数 据提报时效 KPI ，逾期自动触发预警并扣减考核分） （31）模型审计是否验证算法偏差？（如信用评分模型存在地域歧视，需 万美元的交易是否逐笔留存资金用途证明文件， 跨境汇款业务是否已全面覆盖此规定？（抽查大额跨境汇款业务档案，核验贸 易 合同或投资协议等佐证材料） （5）高风险国家客户交易筛查名单是否与 FATF 最新公告同步更新，排除 机制是否设置合理申诉路径？（比对银行黑名单与高风险国家发布清单，审查 可 疑交易申诉处理日志） 2 、信贷业务合规 （6）普惠金融贷款数据报送是否存在虚构小微企业主体套取政策红利的行

同 训 练 对 网 络 带 宽 、 时 延 要 求 高 ， 网 络 需 具 备 400G/800G 大带宽链路以及 RDMA 无损传输能力，避免算力传输过 程中出现拥塞、丢包。同时，考虑到训练参数同步时流量大并发、高 突发特性（以万卡级 AIDC 为例，单网卡 200Gbps 的传输速率将导致 参数面突发流量峰值高达 2000Tbps），需按照最优收敛比建网，平 衡算效与建网成本。此外，在大模型训练过程中，一旦发生网络故障 适配，通过将可弹性扩展的 Prefill 和 Decode 分层部署在本地和云端， 显著提升推理效率、资源利用率和用户体验。 在此场景下，本地和云端算力池之间基于 RDMA 协议传递参数 面同步数据、KV Cache 等信息，要求网络在保证高吞吐、低时延的 前提下，具备 RDMA 无损传输能力，避免出现拥塞、丢包。同时， 网络还需通过租户级切片保障业务间的有效隔离，在保障业务 SLA 95%以上，并且云边协同推理相比集中推理 TTFT 和 TPOT 性能劣化 小于 5%。 （4）收敛组网技术 在跨集群协同训练场景下，城域网络需要承载多个 AIDC 间的大 规模参数面数据并发同步。算力城域网需具备收敛组网能力，有效缓 解多 AIDC 协同训练时数据并发和突发对网络的影响：通过分层梯度 聚合算法重构集合通信流程，有效减少跨数据中心通信的算卡数量， 实现网络带宽的初步收敛；再采用“突发缓存+队列调度”的双重机

HTTP、FTP）则实现具体的应用功能。 2) 网络传输的实质：状态与信息的传递 从本质上看，网络传输的本质可以归结为“状态变更和信息流动”，网络通 信的核心机制始终围绕着信息的端到端传递以及传输过程中状态同步的实现。无 论是早期的文件传输，还是现代的视频流媒体，在传输过程中均需保持信息的完 整性。信息完整性（Data Integrity）是一个严格的技术概念，特指数据在采集、 处理、存储和传递过程 基于未来网络模型，数字实体互联所需的协议框架应支持： 1. 实体中心化：以数字实体为基本通信单元，而非传统的主机或应用； 2. 语义可解析：标准化数据范式携带语义信息，网络设备可进行深度处理； 3. 状态同步原生支持：内置实体状态同步机制，实现不仅仅是数据传递； 4. 安全内建：安全性作为基础属性而非附加功能。 以上模型和协议将能在网络互联、主机互联、文本互联的基础上，支持数字 实体在互联网上相互连接组成数字实体网络，这将是 心 在于通过密码学与共识算法构建多方参与的不可篡改账本。技术实现上，DLT 采用区块式或定向无环图（DAG）结构组织数据，通过拜占庭容错（BFT）或权 益证明（PoS）等共识机制确保节点间状态同步。智能合约作为可编程逻辑层， 支持自动执行预定义规则（如以太坊 EVM、CosmWasm），实现资产转移、 条件支付等复杂业务流程。DLT 不仅是加密货币的底层支撑，更为数字实体间的 价值交换、权益证明和协作审计提供可信环境。

通过能源管理平台，算力负载可与能源供给实时互动，实现动态价格 驱动下的任务迁移与能耗分摊。 该技术体系的最终目标，是构建“算为电服务、电为算赋能”的 双向协同模型，推动算力基础设施与电力系统的同步演化，为构建绿 色可持续的算电协同系统提供坚实支撑。 2.2.3 算电协同感知模型构建 算电感知模型是实现算电协同系统智能调度的前提保障，其目标 是实现对算力状态、电力供应、网络连接质量等多维资源信息的实时 Networking， TSN）与 IPv6 分段路由（Segment Routing over IPv6，SRv6）等技术， 能够在多跳传输环境中实现端到端的低时延、低抖动与高可预测性。 其核心机制包括时间同步、时隙调度、路径预留与流量整形等，适用 于算电系统中对控制闭环要求高的场景（如电网调频、负载迁移、边 缘推理任务传输等）。通过 TSN 调度机制，任务数据包可根据优先级 与时限进行排队与转发，避免突发拥塞带来的性能波动。 节点拓扑结构、资源利用率、数据流向等，并利用数据建模技术构建 虚拟映射体，此过程依赖传感器数据采集、网络日志分析以及人工智 能算法，以确保孪生体对物理系统的映射精度足够高。 ⚫ 运行阶段，孪生体实时同步物理网络的状态数据，并通过多层 次建模手段，实现对算力资源的动态监测和智能预测，结合大数据分 析和机器方法学习，不断优化预测能力，提高资源调度的准确性，确 保算力网络的高效运作。 ⚫ 优化