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推进量子网络
在许多尺度上的量子网络对未来的量子技术和量子系统实验至关重要。光子链接启用量子网络。他们将连接共同定位的量子处理器，以实现大规模量子计算机，提供远量子计算机之间的联系以支持分布式，授权和盲量量子计算，并将在空间中链接遥远的节点，从而启用基本物理学的新测试。在这里，我们讨论了支持量子网络的光子工具和协议的最新工作。我们提供了分析结果和数字，以实现区分性误差对关键光子电路的影响；我们考虑了各种错误模型，并开发了新的指标来基准测试发电光子状态的质量。我们回顾了一位作者之一，以减轻可区分性错误。我们还通过相干状态近似对光子电路的有效仿真进行了一部分作者的一部分结果。我们研究了通用集合，统一的T设计和光子学之间的一些相互作用：虽然我们朝着这个方向陈述的许多结果可能是专家知道的，但我们的目标是使它们引起更广泛的量子信息科学界的注意，并以这个社区更熟悉的方式来表达它们。我们证明，从代表理论中翻译结果，当dimv≥2时，在u（v）中没有非世界性的无限闭合2个设计。因此，我们观察到线性光学单位形成1个设计，但不是2个设计。最后，我们应用了Oszmaniec和Zimborás的结果，以证明使用任何非平凡的快照门来增强线性光学单位，足以实现普遍性。
HPE Aruba网络BCX资产
1。安全远程访问对私人应用程序的安全访问许多企业仍使用旧版VPN来为远程员工提供网络访问权限和扩展的业务生态系统用户，他们只需要访问有限的私人应用程序。然而，有65％的企业正在考虑从传统VPN转换转换，而有利于另一种远程访问替代方案（2022 VPN风险报告，网络安全内部人士）。因此，许多组织可能会发现自己转向零信任网络访问（ZTNA）技术。通过将ZTNA的优先级用于关键业务应用程序，IT和安全团队可以显着降低风险，同时为业务提供更好的用户体验。
已发布版本的引文 (APA)：Thorsager, M.、Leyva-Mayorga, I.、Soret, B. 和 Popovski, P. (2024)。人工智能通信系统的生成网络层。IEEE 网络快报，6 (2)，82-86。文章 10399967。https://doi.org/10.1109/LNET.2024.3354114
如果可以预测，就不需要传达。这是香农将信息定义为不确定性度量的直接结果。然而，数字通信系统主要在源头创建的数据在目的地是不可预测的前提下运行。因此，网络的标准目标是充当比特的哑管道，并确保源数据包的副本通过目的地到达，可能经过多跳。从今以后，中间节点和边缘节点的经典角色是将数据包从输入链路复制到一个或多个输出链路。网络编码 [1] 推广了这一角色，其中网络节点可以超越复制并以更通用的方式组合多个数据流。预测可以显著提高网络层的性能和资源利用率。例如，缓存 [2] 依赖于对可能与目的地相关的数据的预测：源先发制人地将数据传输到边缘节点，该节点存储该数据，直到目的地请求。在这里，源数据不需要实时传输；但边缘节点和目的地都会收到源生成的数据包的副本。网络预测的下一个飞跃是利用生成式人工智能 (GenAI) 及其创建合成数据的能力。具体来说，我们建议使用中间和边缘
人工智能数据中心联网
AI 效能是指 AI 模型的预期执行程度，而 AI 训练效率是指训练 AI 模型以达到其所需性能水平所需的时间和资源量。例如，Meta 的 Llama 2 模型的预训练时间范围从 70 亿参数模型的 184K GPU 小时到 700 亿参数模型的 1.7M GPU 小时。任何降低 GPU 处理速度的低效率都会增加模型训练时间。同样，增加或减少参数或 GPU 的数量都会影响训练时间。增加计算是减少训练时间的合理方法，但 GPU 价格昂贵，占 AI 训练成本的 80%。研究这些成本的瞻博网络团队估计，由 8 个 GPU 驱动的 AI 训练服务器的成本可能超过 400,000 美元。
hpe aruba网络中央网络导体用例
HPE Aruba网络中央NetConductor通过云本地安全服务解决上述问题，简化的网络配置，具有覆盖层和基于底层的执法，使组织能够自动为校园和数据中心环境的全球规模上的Granular Granular访问控制安全政策配置网络基础架构，以实现最佳性能以及始终如一地配置网络基础架构。使用HPE Aruba网络中央网络导体，可以根据覆盖层的选择，可以从云中管理动态分割，并能够以分布式或集中的方式进行集中定义和强制以分布式或集中式的方式执行访问策略。HPE Aruba网络中央NetConductor为网络管理员和安全团队提供了一个共享的工具集，可保护和优化网络。
网络，网络安全和新兴技术的AI革命
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以太网助力人工智能网络
为了理解网络的影响，我们首先简要概述训练这些大型模型所遵循的一般过程。一般过程遵循将大型语言模型 (LLM) 子集和要训练的数据分布到系统集群上 - 每个系统处理整个数据集的各自部分。然后，系统将根据手头的模型和给定的数据执行计算密集型操作，从极大的稀疏矩阵中导出张量。当每个节点完成工作时，它需要与给定集群中的所有其他系统交换信息，并且单个系统等待所有其他节点接收所有系统输出。然后，这些节点将所有数据与自己的数据合并，然后继续进行下一次计算迭代。这些输出会不断评估，直到作业完成。
管理软件定义网络控制器的风险
NSA 建议企业使用支持网络流量协议的 SDNC，以保护通过网络传输的身份验证和配置信息。对于管理流量，管理员工作站和 SDNC 之间的网络流量应使用强加密，例如传输层安全性 (TLS) 版本 1.2 或更高版本和安全外壳 (SSH) 版本 2 或更高版本。如果使用远程身份验证，请确保往返于远程服务的网络流量已加密，并确保通过网络传输的任何身份验证信息（包括密码、令牌、哈希、票证和质询响应）都受到保护以免被检查。包含在 SDNC 和网络设备之间传输的网络设备配置的流量也应加密。[4]
软件定义网络调查研究
3 计算机系，巴勒斯坦技术学院，代尔巴拉，加沙地带，巴勒斯坦 电子邮件：a,* bilalb@erciyes.edu.tr（通讯作者），b banuulu@kayseri.edu.tr，c mabubaker@ptcdb.edu.ps 摘要。软件定义网络 (SDN) 代表了一种新颖的技术范式，有望主导下一代网络。自 SDN 出现以来，针对各种问题的出版物数量显著增加，导致调查和评论数量激增。因此，由于 SDN 领域的调查研究数量不断增加，为这些论文建立全面的分类法势在必行。本文提出了一种系统的分类法，用于对 SDN 领域内的最新调查研究进行分类、归类和分析。我们的系统分类过程包括选择与“SDN”、“调查”、“挑战”、“分类法”、“评论”和“最新”等关键词相关的评论和调查。我们从知名的数字数据库中获取这些论文，包括 Web-of-Science (WoS)、ScienceDirect、Scopus 和电气电子工程师协会的 Xplore，所有这些数据库都全面涵盖了最近的文献。总的来说，我们分析了 2012 年至 2021 年期间发表的 442 项调查和评论研究，涵盖了各种期刊和会议，重点关注 SDN 的一般主题和特定子主题。本文是对 SDN 文献进行的首次认识论研究。我们的研究旨在为研究人员、期刊编辑和资助机构提供宝贵的资源，促进发现研究差距并为未来的研究做出重大贡献。关键词：软件定义网络、分类学、系统评价、分类。