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光传输网络(OTN)G.709培训材料-华为-2012.pdf

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简介:
本资料为华为公司于2012年编写的《光传输网络(OTN)G.709》培训手册,详细介绍了OTN技术标准及应用。 全面介绍光传送网OTN相关的G.709协议以及华为内部文档的内容。

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  • (OTN)G.709--2012.pdf
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    本资料为华为公司于2012年编写的《光传输网络(OTN)G.709》培训手册,详细介绍了OTN技术标准及应用。 全面介绍光传送网OTN相关的G.709协议以及华为内部文档的内容。
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    本资料为关于OTN接口标准G.709的中文PDF文档,详细解析了光传送网中关键的数据传输规范与技术要求。 ### G.709标准与光传送网(OTN)接口技术详解 #### 一、标准概述 **G.709**是国际电信联盟电信标准化部门(ITU-T)制定的一项重要标准,用于定义光传送网络(OTN)的接口规格和技术参数。OTN是一种专为光网络设计的数据交换和传输技术,旨在提供高速且大容量的数据传输服务,并确保其灵活性、可靠性和可扩展性。 #### 二、OTN接口结构 根据**G.709**标准,OTN接口被分为几个主要部分以支持各种类型的光信号传输: 1. **光通道(OCh)**:这是最基本的传输单位,用于封装客户层信号。 2. **光通道传送单元(OTU)**:承载OCh信号,并包含必要的开销信息。 3. **光通道数据单元(ODU)**:位于OTU内部,提供额外的开销信息和支持更高级别的管理功能。 4. **光通道净荷单元(OPU)**:最内层单元,直接封装客户层信号。 #### 三、OTN的基本信号结构 1. **OCh结构**:表示一个独立的光通道,可承载多种类型的客户信号,如SDH和IP等。 2. **全功能(OTM-n.m)**:代表一种完整的OTN终端模块。其中n表示承载的ODU数量,m则指每路ODU的速率级别。 3. **简化功能OTM-nr.m和OTM-0.m结构**:这些结构主要用于特定的应用场景,如端到端透明传输或简单的接入节点。 #### 四、OTN接口信息结构 OTN的信息层次由多个部分组成,每一层都有其独特的作用: - **OPUk**:负责封装客户信号(例如SDH和以太网)。 - **ODUk**:在OPUk的基础上添加额外的开销信息,用于提供更高级别的管理和监控功能。 - **OTUk**:包含ODUk以及必要的开销信息,支持长距离传输并具备保护机制。 #### 五、复用/映射原则和比特速率 1. **映射**:将客户信号映射到OPUk的过程,包括适配与加扰处理。 2. **波分复用(WDM)**:通过在单根光纤上同时传输多个不同波长的光信号实现大容量数据传输。 3. **比特速率和容量**:OTN支持不同的比特率等级,从最低10 Gbps到更高的速率级别不等。 4. **ODUK时分复用**:允许在同一ODUk中复用多个低速ODUk信号。 #### 六、光传送模块(OTM) 根据功能的不同,OTM可以分为全功能OTM(OTM-N.M)和简化功能OTM(OTM-0.M, OTM-NR.M): 1. **简化功能OTM**: - **OTM-0.m**:通常用于低速接入场景。 - **OTM-16r.m**:适用于较高带宽需求的简化应用情况。 2. **全功能OTM(OTM-N.M)**:支持所有OTN功能,适合复杂的网络环境。 #### 七、ONNI物理规范 定义了OTN接口的物理特性: - **OTM-0.M**:适用于较低带宽的需求。 - **OTM-16R.M**:针对较高带宽的应用场景。 - **OTM-N.M**:全面覆盖各种OTN应用需求。 #### 八、开销描述 在OTN中,开销信息用于实现管理和服务质量(QoS)功能。主要包括以下几种类型: - **OPUkOH**:OPUk的开销信息,传输客户信号的状态。 - **ODUkOH**:提供更高层次管理功能的ODUk开销信息。 - **OTUkOH**:包含重要管理和监控信息的OTUk开销信息。 - **OChOH**:用于光通道层面管理和控制的信息。 #### 九、维护信号 定义了一系列监测和报告网络故障情况的信号: - **OTS维护信号**:检测整个OTN传输段的状态。 - **OMS维护信号**:检查特定波长复用段的状态。 - **OCH维护信号**:用于单个光通道状态的监控。 - **OTUK维护信号**:监测OTUk层的状态。 #### 十、总结 G.709标准定义了OTN接口的关键技术和参数,为构建高性能和高可靠性的光网络提供了坚实的基础。通过对OTN接口技术的理解,可以更好地满足不断增长的数据传输需求及多样化服务要求。随着技术的发展,OTN将继续在下一代光网络的建设中发挥重要作用。
  • MindSpore:Llama2.pdf
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    本PDF文档为华为MindSpore团队针对开源模型Llama2设计的专项培训资料,深入浅出地介绍了如何使用MindSpore框架对Llama2进行训练和部署。 ### 华为MindSpore培训资料:Llama2.pdf 关键知识点详解 #### 一、概述 本培训资料深入探讨了Llama2架构及其在MindSpore框架中的实现细节,主要内容包括Llama2与传统Transformer架构的区别、RMS归一化、旋转位置嵌入、KV缓存机制、多查询注意力机制、分组多查询注意力机制以及SwiGLU激活函数等关键概念和技术。 #### 二、架构差异 **Llama2与Transformer的主要区别:** 1. **注意力机制**: - Transformer采用了自注意力机制,即每个位置的词都可以关注其他所有位置的词。 - Llama2进一步优化了注意力机制,引入了分组多查询注意力和多查询注意力,以提高计算效率和性能。 2. **位置嵌入**: - Transformer通常使用绝对位置嵌入或正弦位置嵌入。 - Llama2采用了旋转位置嵌入(Rotary Positional Embeddings),这是一种更为高效的位置编码方式,可以显式地引入相对位置信息,从而更好地捕捉序列数据中的位置关系。 3. **规范化层**: - Transformer使用层归一化(Layer Normalization)。 - Llama2则采用均方根归一化(RMS Normalization),它比层归一化更简单、计算成本更低。 4. **激活函数**: - Transformer使用ReLU或GELU作为激活函数。 - Llama2采用了SwiGLU激活函数,这是一种自门控线性单元,能够提供非线性变换的同时保持高效的计算性能。 #### 三、RMS归一化(Root Mean Square Normalization) **RMS归一化的定义与优势:** 1. **定义**: - RMS归一化是对输入进行标准化的一种方法,其公式为:\[ \text{RMSNorm}(x) = \frac{x}{\sqrt{\text{E}[x^2] + \epsilon}} \] 其中,$\text{E}[x^2]$表示输入$x$平方的期望值,$\epsilon$是避免除以零的小常数。 类似于层归一化,RMS归一化也包含一个可学习的参数$\gamma$,用于缩放归一化后的结果。 2. **优势**: - 计算效率高:相较于层归一化,RMS归一化所需的计算资源较少。 - 实践效果好:在实际应用中,RMS归一化表现出良好的性能。 #### 四、旋转位置嵌入(Rotary Positional Embeddings) **旋转位置嵌入的原理及应用场景:** 1. **原理**: - 旋转位置嵌入通过使用旋转矩阵来对位置信息进行编码,这使得模型能够在自注意力机制中直接利用相对位置信息。 - 对于给定的位置$k$和$l$,旋转矩阵$R_k$和$R_l$用于分别对对应的词向量$x_k$和$x_l$进行变换,从而在计算注意力分数时考虑到了相对位置的影响。 2. **应用场景**: - PaLM、GPT-Neo、GPT-J、LLaMa1&2以及ChatGLM1&2等模型都采用了旋转位置嵌入技术。 #### 五、多查询注意力机制 **多查询注意力机制的特点:** 1. **特点**: - 在传统的注意力机制中,每个查询向量$q$都对应一个键向量$k$。 - 多查询注意力机制允许单个查询向量对应多个键向量,从而提高并行处理能力和计算效率。 - 特别是在Llama2中,还引入了分组多查询注意力机制,进一步提高了模型的性能和资源利用率。 #### 六、SwiGLU激活函数 **SwiGLU激活函数的介绍:** 1. **定义**: - SwiGLU是一种自门控线性单元(Self-gated Linear Unit),其表达式为:\[ \text{SwiGLU}(x) = x \cdot \sigma(W_2x + b_2) + W_1x + b_1 \] 其中,$\sigma$表示Sigmoid函数,$W_1$、$W_2$、$b_1$和$b_2$为可学习的权重和偏置项。 2. **优势**: - 高效计算:SwiGLU相比其他激活函数如ReLU具有更低的计算复杂度。 - 非线性变换:SwiGLU提供了有效的非线性转换能力,有助于提升模型的表达力。 #### 总结 华为MindSpore培训资料《Llama2.pdf》详细介绍了Llama
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