...................................................................................... 9 1.2.3.5 异步数据链路 .............................................................................................. 支持基础广播、扩展广播，以及通过扩展广播配置的同步数据广播或者异步数据广播。基础广播、 扩展广播，以及配置的同步数据广播和异步数据广播都是无连接广播。 1.2.3.5 异步数据链路 异步数据链路传输支持数据单播传输、数据组播传输、反馈组播传输、双向组播传输。 异步数据链路用于系统 G 节点与 T 节点以及两个 T 节点间进行可靠传输。在异步数据传输过程中， 对于发送端发送的数据包，如果接收端 对于发送端发送的数据包，如果接收端接收错误，发送端需要重传该数据包，直到接收端指示接收正确 为止。 1.2.3.6 同步数据链路 同步数据链路支持数据单播传输、数据组播传输、反馈组播传输、双向组播传输、异步广播传输、 同步广播传输。 华为园区网络星闪 SLE 物联数采技术白皮书 版权所有 © 华为技术有限公司 10 对于同步数据链路，发送节点的每一个数据包只有有限次发送机会，发送节点只能在有限的时间内

将计算密集层绑定高算力设备，显存密集算子调度至大显存设备，以达到消除算力短板目的。 （4）通信-计算重叠优化：为了进一步减少通信延迟对整体吞吐的影响，调度器与底层 高性能异构通信协议深度协同，异步执行通信操作，并与后续非依赖计算（如下一微批次前 向传播）重叠，利用通信融合、环形拓扑优化等技术隐藏延迟，提升并行场景吞吐率。 （5）并行策略联动调度：系统智能地融合模型结构、集成 DAG/拓扑/负载数据及实时 阶段在英伟达不同代际 AI 芯片上的高效协同。 （2）在 KV Cache 高效传输方面：为减少 Prefill 和 Decode 间的传输延迟，实现异步 分层 KV Cache 传输方案，在 Prefill 阶段，每层完成即触发该层缓存的异步传输，同步开启 下一层计算，从而达到计算与通信的重叠。 基于 Splitwise 的异构混合推理方案，以对话追踪任务为场景和 A100 为基准，基于 提出具备高吞吐、低时延与强可扩展性的混合推理方案。 （1）在数据传输方面：构建异构 GPU 之间 KV Cache 高速异步传输引擎，支持异构 GPU 显存间高速直连传输与 GPU 显存-CPU 内存间异步非阻塞传输，支持按 Layer 或 Block 24 异步传输 KV Cache，显著降低异构 KV Cache 通信开销，提升推理吞吐。 （2）在调度方面：构建面向异构芯片的全局资源调度模块，支持从单

有模块。同时，TS/JS 支持动态加载来延迟模块加载时机，但实现路径依赖异 步语义，要求整个调用链保持异步风格，开发成本较高。为解决该问题，ArkTS 运行时引入了 自动延迟加载（lazy import）机制：只需在 import 语句中添加 lazy 关键字，即可使模块在首次使用时按需加载，支持同步与异步调用场景， 无需改动业务逻辑结构。 此外，TS/JS 运行时通常为单线程架构，并仅提供基于消息传递的 应用开发的有些场景中，有些模块被使用的可能性很低，或者并不需要立 即被使用。针对这些模块，ArkTS 提供了两种优化启动性能的方法：动态加载 8 和延迟加载 9。  动态加载：使用一个异步函数来动态导入模块，返回一个 Promise 对 象，实现模块的异步加载，减少了启动时的加载量，提高了启动性能。  延迟加载：import 关键字后面加上 lazy，模块会在第一次被使用时自 动同步加载。 动态加载与延迟加载的对比： 2-3：ArkTS 对象共享机制 当多个并发实例尝试同时更新 Sendable 数据时，会发生数据竞争，例如 ArkTS 共享容器的多线程操作。因此，ArkTS 提供异步锁机制来避免不同并发实 例间的数据竞争，并提供了异步等待机制来控制多线程处理数据的时序。同时， 还可以通过对象冻结接口将对象冻结为只读，从而避免数据竞争问题。 Sendable 对象提供了并发实例间高效的通信能力，即引用传递，适用于开发者

3 种消息队列的通信方法，实现第三方应用或 服务快速接入。 2) 引入消息队列机制，设定内网传输系统与外 网传输系统 2 套定时器，确保内外网两边数据传递 可异步进行，无需外网传输系统给出新状态切换二 维码，数据可异步传输，应用之间互不影响，提升 了稳定性；同时设定定时器降低数据请求频率，以 防外网 DDoS 网络攻击等。 3) 自动适配显示器分辨率生成 1—4 张二维 码，

主要特点： 高可靠：通过事务日志、故障自动恢复等机制降低停机风险 高并发事务处理：通过高效利用内存缓存和优化资源调度，支持低时延、高并发的事务处理 集成性强：借助 MQ 消息队列，实现主机不同系统间异步通信，并提供完整事务处理和消息管理 主要特点： 高并发事务处理：主机应用一般高度定制，应用层与数据层紧密集成，提供高并发、高吞吐量事务处理能力， 尤其适用于需要快速响应的金融交易或实时数据处理 事务无锁化、分片并行调度等分布式技术，在云原生架构上重构主机中间件能力，支撑业务从“稳态运行”到 “敏态创新”的跨越。 (1) 分布式消息 主机消息队列 MQ 提供高性能与强一致的消息通信能力，实现系统解耦与异步通信，有效应对流量洪峰。 在此基础之上，分布式消息服务需进一步满足以下能力： (2) 分布式事务 传统主机通过 CICS 等中间件提供强一致性事务处理能力，云上场景分布式事务需满足以下能力： 准投递和强一致性， 如资金清算与跨境支付场景，交易指令通过指定队列，直达指定系统，避免广播式传递导致的安全风险与 处理冲突。发布订阅模式，基于一对多广播和动态扩展订阅方等技术实现，广泛应用于需要异步通信、实 时数据同步和事件驱动的场景，如股票行情推送场景，股票价格需毫秒级同步到千万级终端，通过此模式 实现实时数据分发。 ② 定时消息：基于分层时间轮算法实现任意时长的定时消息，结合时钟同步、线程优先级、消息预加载

数据库 数据库服务器 企业存储 Web/App 数据库 数据库服务器 企业存储 Web/App 数据库 数据库服务器 策略同步 策略同步 应用双活 应用主备 DB异步 DB同步 数据异步 数据同步 读/写 4、建设实践 其中，生产中心主数据库和同城中心热备数据库采 用同步流式复制，实现数据强一致性（RPO=0），确 保在主数据库发生故障时，热备数据库能够快速无 部署近地保护中心，跨地域数据“0”丢失 1、跨地域数据复制的挑战 ·近地与异地复制的时序差带来效率与一致性的平 衡难题：多活架构中，近地数据中心需先完成强一 致性写入（确保本地数据无偏差），才能触发异地 的异步复制流程。这种“先强一致、后异步”的机 制，本身就存在天然的时序差，而关键矛盾在于， 近地强一致写入的过程若耗时过长，会直接拖慢业 务响应速度；但若为了效率牺牲强一致，又会导致 异地复制的源头数据本身就存在偏差，失去复制的 单元分区e04 强一致同步 近地A 双活 <100公里 强一致同步 01-32 65-96 33-64 97-128 存储 数据库 城市1 存储 存储 >1000公里 异步复制 异步复制 ·业务间透明适配、环境隔离、互访协议自适应： 为 降 低 单 元 化 建 设 复 杂 度 ， 非 单 元 到 单 元 的 调 用，由单元化应用统一建设分区服务路由层，提供 同名服务以保持透明；单元与非单元环境隔离部

，支持水平伸缩 l 支持异步化设计 l 支持高并发下服务水平扩展 ， 自 动注册发现 l 提供认证组件 ，支持会话无状态 l 支持多级缓存 高并发的互联网架构 ， 支撑企业全渠道运营大数据应用 高并发下服务水平扩展 ， 自 动 注册发现 业务逻辑 数据库读写分离方案 数据库分库分表方案 高并发集群转发方案 负载均衡中间件 流量拦截及限制方案 高并发访问下的应用 安全 异步化设计规范

企业提供脱敏经营数据即可生成信用评分； 医疗工业领域破解核心数据分散难题，支持新药研发与 智能制造，推动数据安全共享与产业融合。 突破方向 隐私保护计算技术应重点突破以下方向： 通信优化：参数压缩（剪枝/量化）与异步调度减 少传输量； 分层防御：DP+HE加密梯度，TEE硬件隔离，协议层 隐私对齐，应用层对抗检测； 消除偏差：反事实样本对齐，个性化联邦微调，迁移 学习及端云协同提升泛化能力。 区块链发展需从以下四个方面实现突破： 针对以上问题，隐私保护计算技术应重点突破以下方向： 一是优化通信效率。从采用参数压缩与选择性传输减少数据传输量，以及异步更新与动态调度提高通信效率等两方面进 行突破。参数压缩与选择性传输采用参数剪枝、稀疏化或量化技术、低秩分解、知识蒸馏等技术减少数据传输量。异步更新 与动态调度允许参与方按本地资源状况异步上传参数，并通过优先级调度减少冗余通信。 二是构建分层防御体系。在基础层，结合差分隐私（DP）与同态加 练效率，通过分布式特征标准化提升模型准确率。 图：隐私保护计算技术的应用现状 图：隐私保护计算技术的突破方向 数据异质性 隐私保护计算中的挑战 反事实学习 个性化联邦学习 通信效率 异步更新 参数压缩 安全风险 机密性攻击 完整性攻击 需要高数据共享以实现 高效风险控制。 跨机构联合风控 数据共享高，隐私需求 相对较低。 跨部门数据共享 隐私需求低，但数据 共享有限。

分析，实时反馈；针对数据的隔离；基础 IT 的支持能力不足等。 共同的应对 2018 年整体搬迁上云，我们共同分析并提供合理的改进意见和技术支持。比如： 数据库访问压力问题，架构上通过缓存存放中间态数据，异步的方式对数据进 行处理后入库等实践，得到明显的改善；对于其应用的网络低延迟要求，我们 配合应用端进行了网络链路进行监测和调优，确保其网络质量和性能；对于网 络隔离的需求，多级账户和使用组级别的隔离机制…

在 Web 前端引擎中构建了渐进式数据流加载框架。 结合本地存储与内存管理设计双层缓存体系，显著优化 Web 场景首帧时间与整体加载性 能，有效支持大型场景的快速呈现。 1) 流式加载机制：基于异步流接口（streaming decoder），系统实现边下载边解码、边渲 染的加载逻辑：  即时可见：无需等候所有数据下载完成，可先渲染主视角范围内数据；  渐进式视觉反馈：主视角优先加载，增强用户对性能响应的感知。 业务需求。通过对 3D 高斯 模型位置、旋转、缩放的灵活控制，以及与多源异构数据的精确融合，模型从静态可视化 资产转化为动态可交互、可计算的空间表达形式。  Worker 排序特性：  异步计算，避免主线程阻塞；  支持多 Worker 并发排序，自动划分点集负载；  结合视野裁剪，缩减冗余排序操作；  排序结果通过共享内存或消息通道高效传递。 渲染方式 Draw Call