19 表 8 最大加权独立集 QAOA 算法测试例 .......................................... 28 表 9 最大加权独立集分布式 QAOA 算法测试例 .............................. 30 表 10 用于网络流量预测的量子 Tsmixer 模型性能测试例 .............. 31 表 11 用于无线时空性能预测量子 TTM 模型性能测试例 ............... 32 表 12 量子计算机单系统硬件指标选择建议 ..................................... 38 表 13 量子算法基准建议 ..................................................................... 38 间， 描述了量子比特的相位失真或去相干的时间，可采用自由感应衰减法 或自旋回波法测量。 2）比特错误率：量子比特操作中发生错误的频率，可以通过纠 错技术将其最小化。实验中一般也采用随机基准测试法进行测量。 3）物理量子比特数：量子处理器中可用的量子比特总数，直接 影响计算能力。 4）量子比特连接性：量子比特相互纠缠的能力（任意两个量子 量子计算应用能力指标与评测研究报告（2024

采取行动的时间到了 测试的重点展示出5G SA与 5G-Advanced所拥有的潜力 让我们分解一下关键 的测试类别，以便更 好地了解 5G 服务的 未来发展。 全球电信产业的利益相关者在2024年所开展的测试工作展示出未 来5G网络发展的优先事项。 安全与弹性。供应商的5G核心网络正在根据3GPP的安全保证规 范（SCAS）进行验证，而对于弹性的测试则专注于云原生网络 功能 功能（CNF）如何在不同的云基础设施中得到执行和恢复。通过 上述这些验证与测试，人们相信5G SA可以处理复杂的现实需求 并提供服务的连续性。 北美的一家大型多频道视频节目发行商（MVPD）希望通 过验证5G云原生架构的鲁棒性来对其预先部署的5G SA核 心网络的弹性进行严格测试。思博伦运用其Landslide CNF弹性测试解决方案进行了基于混沌的测试。这一解决 方案引入了破坏性网络故障场景（如存储连接丢失或基础 丢失或基础 设施资源耗尽等），从而深入了解其恢复机制、体验质量 （QoE）及自动响应的有效性。作为该公司与思博伦的一 整套广泛合作计划的一部分，这项工作旨在改进测试自动 化、确保5G核心网络的鲁棒性并扩展未来的部署。 5G独立组网 调查报告 执行副总裁： 尽管宏观经济的不确定性及技术的复杂性最终影响了运营商对于 5G独立组网的部署目标，但在进入2024年后，全球的发展势头 仍然令人乐观。

..............................................................................................19 7 测试要求................................................................................................. ...................................................................................22 7.2 MMDC 整体性能测试................................................................................................... ........................................................................................25 7.4 监控系统测试...................................................................................................

800GE(8×100G) 500m/2km 高速接口测试 本次测试 800GE 短距光模块性能整体较为稳定，模块功耗在 15w 左右和工作温度在 50~60℃ 范围仍有待优化空间； 800GE 光模块与路由器设备和测试仪适配性能良好，业界支持 800GE 设备厂家还较为单一 • 测试拓扑：可插拔光模块插入测试仪表进行环回测试 • 测试内容：非成帧误码率、 FEC 功能、发射机频率偏移、收发传输时延、 功能、发射机频率偏移、收发传输时延、 通道时延偏差、固件功能等光模块性能测试 800GE 光模块 性能测试 800GE 光模块 与路由器设备 适配测试 模块类型 A 厂商 B 厂商 500m 500m 2km 500m 500m 非成帧误码 率 通道 1 1.0e-09 6.5e-10 3.3e-09 1.1e-07 3.3e-06 通道 2 3.9e-10 1.6e-10 3.8e-08 8e-06 模块时延 传输时延 51ns 52ns 43ns 92ns 90ns 时延抖动 3ns 3ns 4ns 4ns 3ns • 测试拓扑：路由器设备 800G 接口对接测试仪表进行互通测试 • 测试内容：包括流量转发功能、业务功能等设备能力测试 注： 802.3df 规定的非成帧误码率 BER≤2.4e–4 目录 以太网新调度机制— GSE 以太网新接口速率— B400GE

在研究现状部分，本研究总结了国内外的相关研究和标准，包括 5GAA 的 STiCAD 项目、中国汽 车工程学会的 T/CSAE 53 标准、汽标委的预警类应用技术要求和试验方法，以及 C-NCAP 2024 版 测试规程中的相关场景。本研究还对 V2X 预警类应用进行了分类，分为安全类和效率类应用，并 指出安全类应用与功能安全的相关性更大，因此本研究以安全类的三个典型应用场景为目标展开 分析。 在功能安全分析方法论部分，本研究基于 统应用层及应用数据交互标准（第一阶段）》中提出了 17 个一阶段应用，汽标委开展了国标《基于 网联技术的汽车安全预警类应用场景技术要求及试验方法》研究，C-NCAP 发布的 2024 版测试规 程中也提出了涉及 V2X 预警应用相关的场景，并规定了测试条件和通过条件。然而，这些场景的 功能安全分析尚未完善，因此亟需进一步研究，以补充技术要求，使汽车 OEM 能够更好地处理超 越单车系统之外的 V2X 的功能安全问题。 程改版，15 年来先后完成 6 个版本的制修订。在其最新的 C-NCAP 2024 版 ADAS 测试规程中提出 涉及 V2X 预警应用相关的场景，将作为本文分析的重点。 C-NCAP 2024 版中 V2X 预警应用相关的场景如下： 图 2：C-NCAP CCRH 场景：车辆高速直行与前方静止目标车辆测试场景 （高速度差追尾） 图 3：C-NCAP SCPO 场景：车辆直行与前方被遮 挡的横穿目标车辆

可扩展处理器具备更强通用计算和 AI 加速能力 阿里云 ECS g8i 集群可支撑 72B 参数级别的大语言模型分布式推理 文生图 创意辅助工具 AI 生成代码 虚拟助手 1.2.3 数据来源于阿里云未公开的内部测试，如欲了解更多详情，请联系阿里云：https://www.aliyun.com 英特尔并不控制或审计第三方数据。请您审查该内容，咨询其他来源，并确认提及数据是否准确。 算力需求激增：视频、数据库 以高效节能的计算助力降低成本与碳排放 值得信赖的优质解决方案和安全功能 21% 整体性能提升 42% 推理性能提升 2.7 倍 三级缓存提升 10 倍 每瓦性能提升 16% 内存速度提升 用友的测试数据如图 4 所示，相较于第四代英特尔® 至强® 可扩展 处理器，第五代英特尔® 至强® 可扩展处理器在 NLP (YonMaster Dialogue Bot) 工作负载中实现了 1.2 倍的代际吞吐性能提升 潮汐调度 实时监控 数据构建 数据回流 数据标注 分析 增强 清洗 预置 Prompt 模板 自制 Prompt 模板 Prompt 评估 Prompt 优化 1.2 有关性能和基准测试结果的更完整信息，请访问：https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/artificial-intelligence/baidu-ai-cloud-accelerates-llm

.................................................................................... 73 8.3 安全编码和测试 .................................................................................................. ............................................................................... 79 9.3.3 业务连续性计划和测试 .................................................................................................. 将公司对网络和业务安全性保障的责 任置于公司的商业利益之上”。在安全至上的企业文化氛围中，华为云持续投入，不断 汲取公司安全养分，脚踏实地，不断前行。华为云安全的历史可追溯到 2000 年华为安 全测试实验室成立。从那时起，近 20 年来，华为持续不懈地构建自身安全能力，这些 能力积累，渗透到了云安全服务研发的每个毛细血管中，构筑了华为云多维立体、全 栈防护的安全体系：2003 年，推出业界首款基于网络处理器（NP

O p s 技 术 创 新 峰 会 2 0 2 4 · 北 京 站 故障前：未雨绸缪、防微杜渐 • 代码审查：严格执行代码审查流程，确保代码 质量符合标准，进行全面的测试，包括单元测 试、集成测试、性能测试等，确保软件质量。 • 自动巡检：通过自动化巡检机制，发现软硬件 的包括基础资源、应用配置、告警配置，以及 运行状态的风险及潜在问题。 提升故障处置阶段效率 • 混沌工程：主动引入故障和异常情况，发现系 初步定位 风险升级 信息通报 启动预案 处置方案 分析 故障根因问题 产品需求 系统架构 代码质量 测试覆盖 上线操作 程序配置 系统监控 业务操作 整理 故障改进措施 需求/任务 改进内容 改进人 完成日期 系统优化 监控优化 测试优化 流程优化 《六维复盘术》 判定 故障级别责任 故障级别 主责部门 次责部门 主责任人 次责任人

件开发需要 通过敏捷开发去满足业务快速创新和应对市场变化的需求，软件开发运营参考模 型可以参考 DevOps 开发运营一体化管理模型。DevOps 是源于敏捷开发与运营的 需要，是将软件开发、测试和运维结合在一起，从而实现更快速的迭代，更频繁 的发布和更高效的协作。 基础设施运营和软件开发运营的参考模型是借鉴国际已有的最佳实践，这些 流程和方法将为信创工作的可持续发展提供重要支撑。 其中的大多数大数据应用程序仍然需要第三方公司的服务，包括百分点（营销大 数据）、国信优易（媒体大数据）、国双科技（营销大数据）、拓尔思（解决方案）、 数据堂（数据交易）等。 可以通过建设海量数据训练库、标准测试数据集、工具库等行业数据资源平 台，重点培育数据采集、标注、存储、传输、管理、应用等全生命周期产业体系 来实现大数据信创。 4.1.3.3 人工智能 在人工智能领域可以通过开发具有自主知识产权的通用性人工智能操作系 保留的重要日志及数据、数据和文件权限等。 （2）迁移规划和设计。根据前期对应用系统现状的调研和分析结容器平台 特性，产出新的系统架构图和迁移改造计划，比如是直接容器化上云还是改造后 再容器化上云，以及容器化后业务系统功能和性能测试方案、系统的割接方案等。 （3）设计镜像。若要打包应用程序以供在容器和云原生环境中运行，需要 设计用于运行应用的容器镜像，并编写脚本文件，用于自动执行所有应用程序部 署时需要执行的步骤。这通常包括一些

。同时，Intel HE Toolkit即将集成半同态 Paillier 加速库 IPCL，为半同态加密应用提供加速支持。此外，Intel HE Toolkit 还提供 了示例内核、示例程序和基准测试 HEBench。这些示例程序演示了利用主流的同态加密库构建各种同态加密应 用保护用户隐私数据的能力。HEBench 则为各类第三方同态加密应用提供了公允的评价基准，促进了同态加密 领域的研究与创新。 OS发布之前，Intel已经在CentOS和Alinux上支持了SGX SDK/PSW/DCAP软件包的构建和完整 的测试。在2022年第二季度之后，我们又将TDX DCAP和SGX DCAP合并到统一的代码仓库。软件主要功能上准 备完毕，安装包适配到Anolis OS的过程可以分为四个主要步骤： 1、完成相关安装包（RPM）的构建和测试 2、发布到Intel软件仓库 3、提供RPM Build Spec 4、集成到Anolis软件仓库 atteStatiON构建可用于证明验证服务的软件组 件。 Armv9-A架构引入了Arm CCA的RME功能特性，采用对应架构的芯片也将拥有此项功能。此外，基于CCA 的软件支持已经在虚拟硬件平台上进行开发、测试和验证，将在硬件设备问世的同时实现同步支持。更多信息 ，可以访问 https://arm.com/armcca 获取更多信息。 Arm Confidential Compute Architecture