合通信数据传输有堵点，“快等慢”造成部分资源浪费。针对大模型推理过程，由于预填充 和解码阶段对算力和显存的需求量不同，传统大模型推理过程算力显存阶段互为瓶颈，造成 低水平资源利用率，需要解决异构算力协同调度问题使其匹配到最优计算任务。 8 第二章 算力协同体系架构 为了打破异构算力生态壁垒，实现不同类型智算异构算力高效协同工作，南向屏蔽底层 ASIC、GPGPU 不同路线算力差异，北向承载多场景、多行业、多模态大模型，构建异构算 化技术实现自适应的即时编译优化；各异构算力厂商间算子各异，需要构建跨架构的统一算 子接口，提炼通用算子的统一数学描述，解耦硬件实现细节，形成能够在厂商间源码共享的 算子库，省去重复开发成本且保障一致的算子实现，能够发挥硬件的最优性能，打造融合算 力底座。 （2）统一通信：构建低延迟高吞吐的智算高速公路 统一通信是异构算力协同的必要功能，旨在解决打破异构硬件间协议壁垒导致的“数据 孤岛”困境，构建跨厂商、跨架构的确定 Direct Memory Access）等关键技术实现算力间显存高效 互通，实现不同芯片间的超低时延传输。 （3）统一调度：实现全局最优的资源编排中枢 统一调度是异构算力协同的智能决策中枢，旨在解决多任务资源争用引发的“效率下降” 难题，构建全局最优的资源编排范式，实现对异构算力集群的全维度精细化调度。针对异构 算力计算能力差距，面向大模型训练场景构建分布式并行策略组合、业务感知的非均质拆分

传输层协议在智算场景下面临三大核心挑战： 1. 多路径设计难题与乱序处理优化挑战 光电协同网络同时存在高速光链路、低速电链路以及暂时不可用 的链路。传统基于哈希的多路径分配易导致流量落入非最优路径，而 大规模维护链路状态信息又会引入显著开销。面向智算场景的传输协 议需构建轻量级路径状态抽象，并支持快速、低成本的状态更新，以 实现高效精确的负载均衡。光电协同网络在多路并发传输中容易出现 近年来部分智算中心使用软件定义网络（SDN），以提供集中化、 可编程的网络控制能力，但将传统 SDN 架构直接应用于光电协同网 络时，面临显著的扩展性与时延瓶颈。集中式控制节点需要实时感知 全网拓扑状态、计算最优拓扑配置，并将新的路由结果下发至各个网 络设备。即便采用流水线化的计算与推送机制，整个流程的耗时依然 可能达到秒级，远无法满足光链路数十微秒至百纳秒级的拓扑更新需 求。随着网络规模的不断扩大，单一控制节点还会成为性能瓶颈，进 所面临的软件协议栈技术挑战进行了系统分析，涵盖了应用层、传输 层、网络层、链路层及物理层等多个层面。针对上述挑战，本章将提 出一些具有代表性的技术方案和解决方向，旨在为相关研究提供思路 启发。需要说明的是，这些方案并非唯一或最优解决方案，而是从多 种可能的技术路径中选取的典型方案，以期抛砖引玉，促进该领域的 进一步探索与创新。本章的整体结构如图 3-1 所示。 图 3-1 智算中心光电协同协议栈技术 3.1 应用层：面向光电网络的集合通信重构协议

智慧文印管理解决方案：寻求效率和可靠的最优解 医院在推进智慧文印管理过程中，面临着诸多挑战与诉求。传统文印模式下，打印设备分 散、管理混乱等问题，严重制约着医院的文印效率与安全可靠性。因此，一套能够满足医院 复杂业务场景需求，实现效率与可靠平衡的智慧文印管理解决方案至关重要。只有从部署、 设备、性能及安全等多个维度综合考量，多个要素相互配合，才能真正实现智慧文印管理的 最优解，针对性地解决医院文印管理难题。 率。同时，支持多介质打印、 自定义尺寸打印以及褶皱纸打印等功能，能够适应医院多样化的打印任务，提升场 景适应性，从而实现多场景打印可靠性的提升。例如，在打印检验报告时，可能需 寻求效率与可靠的最优解 效率 可靠 平衡部署、全面管理、可扩展性：提升运维 与管理效率 打印性能强劲-打印速度快：提升打印输出 效率 打印设备可靠：确保设备质量与打印质量， 提升稳定性 打印性能强劲-多介质多尺寸打印：提升适

与人工智能的核心 能力实现深度耦合，所有的管理问题都将被重新定义，而这场变革的深度和广度，将远超我们的想象。 管理的本质，是管理者在资源约束、市场波动、组织博弈等多维变量构成的超平面中寻找帕累托最优解的过程。 这个过程曾被认为是人类管理艺术的专属领域，直到大模型展现出比人类更强大的系统建模能力——它能同 时处理百万量级的约束条件，在纳秒级时间内遍历传统管理咨询公司需要耗费数月才能构建的决策树。这正是 效率 提升 400%，员工留存率提高 35%。 但这仅仅是 AI 重构企业管理的冰山一角。当我们把视角扩展到组织设计、战略规划、文化塑造等更宏观的领域， 会发现每个管理命题都是特定约束条件下的最优解方程：人才盘点本质是能力图谱与业务战略的傅里叶变换， 组织变革实质是科层结构与网络效应的拓扑转换，甚至企业文化建设也可解构为价值信号与行为模式的卷积神 经网络。这些曾经被视为 " 不可量化 " 当 AI 能 比人类更精准地捕捉组织运行的暗物质，当算法比经验更可靠地预测战略选择的蝴蝶效应，管理的终极价值将 向何处演进？答案或许就藏在接下来的内容中——在这里，每个管理命题都将获得智能时代的最优解，每家企 业都能找到专属的决策 π 型曲线。 易路人力资源科技董事长 2025 年 1 月，于上海 当管理科学遇见人工智能——开启企业决策新纪元 序言 1 3 AI 在企业人力资源中的应用白皮书

等海外云服务时，需要评估各个云平台的访问速度、网络延迟、丢包率以及 服务稳定性。ThousandEyes 通过全球分布的探测点，模拟用户访问不同云端数据中心的实际情况，提供详细的网络路 径分析，帮助企业选择最优云资源。 o IDC 机房稳定性评测 企业可能需要租用海外 IDC 机房部署业务应用或存储数据。在选定 IDC 机房之前，ThousandEyes 可监测机房的网络 连通性、SLA（服务 es 能够追踪不同 运营商的带宽利用率、BGP 路由健康度、网络拥塞情况，以及动态路径调整情况，帮助企业选择最优的网络服务商， 避免因运营商问题导致业务受损。 通过思科 ThousandEyes 的评测，企业能够在出海前精准洞察目标市场的网络环境，并根据实际测试数据制定最优 IT 基础设施部署策略。这不仅能降低海外业务的网络风险，提高用户体验，还可优化成本，避免因选择不佳的云服务或 设备或云端网关，在全球各分支机构快速部署安全、稳定的网络连接，无 需依赖传统专线，大幅降低网络建设和运维成本。 2. 智能流量优化与动态路径选择 SD-WAN 具备 AI 驱动的流量管理能力，能够根据实时网络状况，动态选择最优路径，确保业务应用（如 ERP、CRM、视频会议）的低延迟和高可用性。 3. 全球统一安全策略 企业可通过 SD-WAN 集成思科 SASE（安全访问服务边缘）架构，提供端到端的加密通信、零信任访问控

大客户专线业务智能保障Copilot：面向云联网、智能互联网专线业务及TOP100客户， 基于流量、带宽占用率、告警等多维数据，借助大数据分析与 AI 算法，智能识别客户业务劣 化或业务故障，并输出最优业务调优或抢通方案，提升故障修复效率，保障用户业务体验。该 Copilot提升大客户业务感知和业务可用性，政企要客双线业务故障4小时恢复率≥96%，提升 大客户业务感知。 4.1.3 提高效能运营水平 员，避免因割接影响业务导致用户满意度下降。 冲突检测：在方案制定、批复以及执行前，自动检测当前存在的冲突信息，及时规避有可 能引起高风险的割接操作，保证网络稳定。 智能排期：通过智能化能力，自动制定排期策略，计算最优排期计划，输出排期方案，极 大提升排期效率和排期合理性预警。。 性能监控：自动检测光功率、告警等信息，保证割接质量达标，确保割接前规避冲突，割 接后网元性能达标、告警清除，提升传输网运营安全性。 构建标准化服务体系， 35 显著提升装机效率与用户体验。 规划阶段，工具依托计算机视觉、深度学习和可视化仿真技术，通过户型库管理实现家庭 场景的数字化建模，并结合热力覆盖模拟预生成最优组网方案（如光猫与分光器布局），减少 工程师现场调试时间。 安装阶段，装维助手APP与联通公众APP协同作业：面向工程师的装维助手APP提供“即 插即用”能力，利用5G/Wi-Fi频段自动切

以及自然语言处理中大语言模型的分布式优 化等。 机器学习中的大多数任务可以被建模成 一个优化问题，然后通过设计算法寻找好的 参数以实现模型在特定任务上的良好表现。 因此随着人工智能的蓬勃发展，最优化方法 也得到了广泛研究。利用梯度信息的随机梯 度法和小批量随机梯度法等是最基础也是最 重要的一类方法，适用于大规模数据集的训 练。进一步地，带有动量的随机梯度法在参 数更新中通过累积历史信息，能够加快收敛 参数调优、机器学习算法的自动化调参，以 及强化学习中的策略优化等场景。理论方面， 对于凸优化问题，大多数梯度类算法能够收 敛到全局最优；而对于机器学习中更常见的 非凸优化问题，在光滑性、弱凸性或 PL 条 件等假设下，能够建立收敛到稳定点甚至全 局最优点的理论结果。优化动力学、神经正 切核以及隐式正则化等理论则试图揭示深度 学习在实践中取得成功的原因，并探究其泛 化性的理论保障。对于大规模问题的分布式 收敛性和统计推断问题也极具挑战。该领域 当前面临三个前沿科学问题：第一，在离线 数据下如何构建统计有效的策略优化方法。 一个可行技术路径为采用值增强方法，提升 强化学习算法对给定初始策略的性能估计， 并分析最优策略的收敛性及值差距估计量的 有效性。第二，强化学习中的统计推断和假 设测试问题，如在商业 A/B 检验场景下，将 强化学习用于因果推断时，需考虑数据动态 更新的检验方法。基于马尔可夫决策过程刻

AI 训练的效率、稳定性和结果准确性，同时也威胁到 AI 推理的可用性、实 时性和可靠性。根据业界当前情况，链路故障可能会导致小时级的业务中断。 IEEE802.3 标准以太网[9]面向接口性能最优设计，单一物理通道故障则整条 高速链路失效。一个含���个物理通道的标准高速接口故障的概率为： ��������������� = ���=1 ��� ∁��� ��� × 1 − ��������������� FlexLane 技术与链路级重传（LLR）技术结合，可实现高速互联故障无损；链 路降速信息实时上报至管理或控制平面，可实现全网调优。展望未来，FlexLane 将持续演进，引导未来高速接口产业走向接口性能最优与可靠性并重，为多通道 高速接口扫清障碍，助力智算中心网络互联迈向更大规模领域。 FlexLane 主动降速机制，根据通道的信号质量主动隔离有风险通道，提前规 避故障的发生；可以根据流量变化，动态关闭部分通道，在网络轻载或空闲时降

风电的全生命周期服务包括风资源获取、风场设计、设备供应（含风电机组、电气配套设备、核 心零部件等）、生命周期后服务以及电力应用五个方面。客户不仅关注最低价的机组，更关注全 生命周期度电成本最优的机组。而要实现度电成本最优，不仅要求降低风机生产成本，还要求在 全生命周期内实现发电效益更高，从而帮助客户达到更优的发电收益。 07 08 中国风电“出海”加速 从引进国外技术到深耕国内市场，再到走向国

特 征我们将 UID，图谱产生的 ID 类特征等稀疏特征输入 FM 部分，match 特征、IDsim 特征以及 textsim 特征为 dense 特征输入。结果很是令人欢喜，达到了以上实验的最优值，可能这就是 深度学习带来的魅力吧。 8 第一部分 | 在 喜 悦 的 同 时，我 们 想 现 有 的 ID 初 始 化 embedding 都 能 产 生 如 此 大 的 魅 力，利 用 graph 场景中均取得显著的优化提升。 部分场景举例 人才选拔：通过人才画像分析，使人才供给与业务发展速度高度匹配，优化人才队伍配置效率， 降低人才流失率； 人才任用：通过岗位画像和人才画像的分析与匹配度分析，实现人才和岗位最优配置，使优秀 人才能充分发挥能力与主观能动性，提高人力资本效率； 19 | 第二部分 02 ELMoVS Word2Vec，更优的特征提取器 薪酬预测：根据人才画像和岗位画像，结合行业岗位知识，分析人才 网络结构，被证明无法解决“异 或问题”，存在先天的硬伤。后来证明增加神经网络层数并引入反向传播算法之后解决这一问题， 这样神经网络的这一短板就被补齐了。然而，神经网络问题从数学上不能保证取得全局最优解（又 一硬伤），当训练数据量小的时候容易过拟合，且存在其他一些模型训练的问题，导致再次沉沦。 之后 Hinton 提出采用更多层的神经网络加预训练方法可以解决上述问题，这也就是深度学习的 起