Page 34 - 网络电信2024年1月刊
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三、结论                                              [4]     Kim Y H,Song K Y.Recent progress in distributed
                本文提出了一种基于单端结构的布里渊光时域分析系统,                             Brillouin sensors based on few-mode optical fibers[J].
                                                                      Sensors,2021,21(6):2168.
            实现了阶跃两模光纤的温度传感测量。通过在阶跃两模光纤末
                                                                  [5]     Li L,Jiang C,Hu C J,et al.Highly sensitive strain sensor
            端产生的菲涅尔反射光与脉冲泵浦光的SBS作用,获得了两模光
                                                                      based on tapered few-mode fiber[J].Rev.of Scientific
            纤的温度传感特性。实验结果表明,阶跃两模光纤布里渊频移
                                                                      Instruments,2023,94(7):075006.
            的温度系数为1.2  MHz/℃,并在1  km长光纤上实现了4.5  m空间               [6]     Li Z L,Zhou Y,Hua Z X,et al.Balanced detection for performance
            分辨率、6.29  ℃测量精度的温度传感。本文的研究成果为后续                           enhancement in a pulse-coded Brillouin optical time domain
            基于少模光纤实现多参量传感提供了理论和实验依据。                                  analyzer[J].IEEE Sensors J.,2023,23(2):1166-1171.
                                                                  [7]     Zhou Y,Yan L S,Li Z L,et al.Long-range high-spatial-resolution
            参考文献                                                      distributed Brillouin sensing enabled by correlation-domain
             [1]    Wu H,Tang M,Wang M,et al.Few-mode optical fiber based   encoding[J].Opt.Lett.,2023,48(12):3143-3146.
                 simultaneously distributed curvature and temperature   [8]     Cui Q S,Pamukcu S,Lin A X,et al.Distributed temperature
                 sensing[J].Opt.Express,2017,25(11):12722-12732.      sensing system based on Rayleigh scattering BOTDA[J].IEEE
             [2]    Li A,Wang Y F,Fang J,et al.Few-mode fiber multi-parameter   Sensors J.,2011,11(2):399-403.
                 sensor with distributed temperature and strain discrimination[J].  [9]    Hu J,Zhang X,Zhang Y.A hybrid single-end-access BOTDA
                 Opt.Lett.,2015,40(7):1488-1491.                      and COTDR sensing system using heterodyne detection[J].
             [3]     Zhang Y J,Gao H L,Fu X H,et al.Characterization of   J.Lightwave Technol.,2013,31(12):1954-1959.
                 Brillouin scattering in a few-mode fiber[J].Acta Physica
                 Sinica,2017,66(2):024207.




                                              我国将加快构建全国一体化算力网


                近日,由国家发展改革委、国家数据局、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局五部门联合印发的《关于深入实施“东
            数西算”工程 加快构建全国一体化算力网的实施意见》(以下简称《实施意见》)正式公布。
                《实施意见》出台的背景是什么?什么是全国一体化算力网,将如何布局?国家数据局主要负责同志1月3日在回答媒体提问
            时,对《实施意见》进行了解读。
                以算力赋能经济高质量发展
                《实施意见》明确,以算力高质量发展赋能经济高质量发展为主线,充分发挥全国一体化算力网络国家枢纽节点(以下简称
            “国家枢纽节点”)引领带动作用,协同推进“东数西算”工程,构建联网调度、普惠易用、绿色安全的全国一体化算力网,助力
            网络强国、数字中国建设,打造中国式现代化的数字基座。
                “‘东数西算’工程全面启动以来,国家枢纽节点建设取得阶段性成果,算力资源东西分布不均现象显著改善,集约化态势
            初步形成。”谈及文件出台的背景,国家数据局主要负责同志介绍,但相关领域仍面临多方面问题需要解决。
                该负责同志提到,国家枢纽节点区域性、结构性布局还需进一步完善;算力有效调度尚未完全破题;网络通道的传输质量、
            资费未能有效支撑东部数据业务西迁;算力与电力系统协同发展水平亟待加强;数据中心集群安全防护水平有待进一步提升。
                各类算力资源一体化调度运营
                “全国一体化算力网是以信息网络技术为载体,促进全国范围内各类算力资源高比例、大规模一体化调度运营的数字基础设
            施。”国家数据局主要负责同志概括了全国一体化算力网的4个典型特征:集约化、一体化、协同化、价值化。
                该负责同志介绍,集约化即促进通用算力、智能算力、超级算力等各类算力资源在国家枢纽节点的规模化建设、集约化发
            展,为全国算力基础设施提供“蓄水池”;一体化即打造全国一体化的算力调度平台体系,联通区域级、省级、市级算力调度平
            台,促进算力资源跨地区、跨行业高效调度。
                此外,协同化即建立政府引导、市场化运作、全社会参与的协同推进机制,强化模式创新,推动各类算力资源并网调度,促
            进算力与电力协同发展,积极发展绿色算力;价值化即积极推进数算融合,通过数据资源、数据产品、模型算法的传输、加工、利
            用,激活数据要素价值,赋能数字经济高质量发展。
                三类场景共同构成算力服务体系
                《实施意见》提出,到2025年底,普惠易用、绿色安全的综合算力基础设施体系初步成型,东西部算力协同调度机制逐步完
            善,通用算力、智能算力、超级算力等多元算力加速集聚。1ms(毫秒)时延城市算力网、5ms时延区域算力网、20ms时延跨国家枢
            纽节点算力网在示范区域内初步实现。
                《实施意见》还明确,各地区应就近使用国家枢纽节点算力资源,实现“东数东算”“西数西算”与“东数西算”协同推进。
                “客观上,由于网络时延等限制存在,并非所有算力服务场景都适用‘东数西算’。‘东数东算’‘西数西算’是对‘东数
            西算’的补充完善,三类场景共同构成面向实际业务场景的算力服务体系。”国家数据局主要负责同志解释道。
                上述负责同志举例说,如针对人工智能模型训练推理、机器学习等高时延业务场景,通过“东数西算”的方式让东部业务向
            西部风光水电丰富的区域迁移,实现东西部协同发展。再如自动驾驶、证券交易等低时延业务场景则可通过“东数东算”“西数西
            算”的方式就近计算,实现区域内算力资源的集约利用,提升算力使用效率。

                                                      网络电信 二零二四年一、二月                                           55
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