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期刊信息/Journal information
电信科学
电信科学

梁海滨

月刊

1000-0801

dxkx@ptpress.com.cn

010-67110006-890/879

100062

北京市崇文区广渠门内大街80号通正国际大厦6层

电信科学/Journal Telecommunications Science北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是1956年创刊的通信工程技术刊物，由中国通信学会和人民邮电出版社主办。其宗旨是报道通信科技成果、介绍工程实用技术、传播最新电信知识、交流先进管理经验、促进中国通信发展。主要读者对象为从事通信工作的科研人员、工程技术人员和通信院校师生。
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    协作频谱感知中的高效和公平认知节点分配方案

    吴志强刘千里刘佳斌冯青...
    100-113页
    查看更多>>摘要：协作频谱感知是认知无线电网络的基础和关键阶段,频谱检测过程中的节点分配策略将直接决定联合频谱感知的结果.介绍了多种分配认知终端的方法,旨在提高频谱感知的效率和公平性.针对不同子频带的感知效率,提出了一种称为由频点占用导致的无效传输参数(inefficient transport parameter,ITP)指标来评估通信性能,给出了感知效率优化问题的闭式表达解,设计的场景包括终端对相同频带有不同的感知性能和相同的感知性能.针对不同子频带间的感知公平性,提出了两种分配算法:弓形分配算法和类划分分配算法.子频带间的公平性通过评估子带中最差的感知性能进行衡量.为了适用于实际场景,加入了频段属性参数来增强公平性,该参数考虑了主用户使用不同频段的优先级及抗干扰能力.仿真结果表明,所提出的策略显著改善了认知无线电网络中的ITP,特别是在子频带利用率不同的情况下,提出的弓形分配算法在公平性不明显降低的情况下,复杂度有明显改善.

    协作频谱感知节点分配感知高效性感知公平性

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    基于SIMD的AVS3并行率失真优化量化算法

    唐毅欣黄晓峰唐然周洋...
    114-126页
    查看更多>>摘要：针对第三代音频视频标准(the third generation audio video coding standard,AVS3)中的率失真优化量化(rate-distortion optimization quantization,RDOQ)过程的编码效率问题,提出一种基于单指令多数据(single instruction multiple data,SIMD)的并行 RDOQ 算法.首先,在最优系数决策(optimal coefficient deci-sion,OCD)阶段,通过优化,仅保留扫描线内的依赖关系.然后,在最后一个非零位置决策(lastnon-zero position decision,LNPD)阶段,基于分治策略,通过将Zig-Zag扫描线分解成多个独立扫描线,实现每条扫描线上最优系数位置的并行计算.最后,采用SIMD指令进行并行加速,以提高整个率失真优化量化的计算效率.实验结果表明,该算法在AI配置下,可以降低29.46％的编码时间,而BD-Rate仅损失0.25％.

    AVS3率失真优化量化单指令多数据并行加速

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    基于多任务学习的行人重识别算法研究

    秘蓉新姚文文吴兵灏
    127-136页
    查看更多>>摘要：行人重识别(person re-identification,re-ID)在多摄像机之间进行跨镜检索以匹配目标行人图像,可以在人脸、指纹等生物特征失效的情况下实现行人关联,已成为智能视频监控系统的关键技术,对智能安防、智慧城市等领域的产业落地进行了有效赋能.传统的行人重识别算法通常采用表征学习或度量学习方法.基于多任务学习的机器学习模式,结合表征学习与度量学习方法,综合利用特征表示和距离度量两方面的优势,采用分类损失和三元组损失共同训练模型,使模型在特征提取和相似性度量上都得到充分的训练.实验结果表明,该方法在行人重识别任务中取得了更好的性能,验证了鲁棒性和在泛化能力方面的优越性.

    行人重识别智能视频监控表征学习度量学习多任务学习

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    面向大模型的智算网络发展研究

    郭亮王少鹏权伟李洁...
    137-145页
    查看更多>>摘要：近年来,全球进入智能计算的蓬勃发展期,作为具有巨量参数和复杂结构的深度学习模型,大模型训练需要在多卡、多服务器间实现训练参数的快速同步,所以对算力中心网络的带宽、时延、可靠性、可扩展性和安全性等提出更高要求.研究了面向大模型训练的智算网络的需求和相关关键技术,对智算网络的研究成果、标准规范和案例实践进行了分析,以期进一步促进智算网络的发展.

    大模型智算中心网络技术

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    面向智算中心的新型以太网需求与关键技术

    段晓东李婕妤程伟强李晗...
    146-159页
    查看更多>>摘要：AI大模型正引领下一个十年的信息与通信技术(information and communications technology,ICT)产业发展热点.智算中心网络是支撑AI大模型分布式训练的通信底座,是决定AI集群效能的关键要素之一.AI大模型的数据量和参数量不断扩张,给智算中心网络带来了严峻的挑战,同时给关键网络技术进行代际性创新带来了机遇.在AI大模型训练和推理过程中,提供数据的高性能和高安全传输是AI业务对智算中心网络的两大核心需求.高效的负载均衡、拥塞控制技术和网络安全协议是其中的关键网络技术.为应对大规模AI业务带来的严峻挑战,提出全调度以太网(global scheduled Ethernet,GSE)作为对应的解决方案,并搭建真实的测试环境对GSE和RoCE(remote direct memory access over converged Ethernet)网络进行性能对比测试.测试结果证明,GSE相较RoCE网络显著改善了任务完成时间(job completion time,JCT).

    AI大模型分布式训练全调度以太网负载均衡拥塞控制网络安全协议

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    面向大模型预训练的智算网络技术研究

    王学聪冀思伟李聪
    160-172页
    查看更多>>摘要：随着人工智能的发展,大规模预训练模型在自然语言处理和计算机视觉等领域都取得了显著成果,促进了智算中心的建设.针对面向大模型预训练的智算网络关键技术展开研究,系统梳理了智算网络国内外最新的标准化进展,提出了一种面向智算网络的目标架构,探讨了智算网络关键技术的原理,包括远程直接内存访问(RDMA)、IB(InfiniBand)、基于以太网的RDMA(RoCE)、集合通信等,同时也分析了智算网络目前存在的问题以及未来的发展趋势,在推动智算网络技术发展、指导智算中心建设等方面具有重要意义.

    智算网络远程直接内存访问大模型

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    大语言模型对齐研究综述

    刘昆麟屈新纪谭芳康红辉...
    173-194页
    查看更多>>摘要：随着人工智能技术的飞速发展,大语言模型已在众多领域得到了广泛应用.然而,大语言模型可能会生成不准确、有误导性甚至有害的内容,这引发了人们对大语言模型可靠性的担忧,采用对齐技术来确保大语言模型的行为与人类价值观一致已经成为一个亟待解决的问题.对近年来大语言模型对齐技术的研究进展进行综述.介绍了常用的指令数据收集方法和人类偏好数据集,概述了监督调整和对齐调整的相关研究,讨论了模型评估常用的数据集和方法,总结并展望了未来的研究方向.

    大语言模型对齐技术调整强化学习

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