汇付天下pos机刷卡后无反应怎么办？

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近期支付行业外部环境大变动，

多家支付公司产品费率上涨至100+3/130+3/150+3

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尤其是大模型的广泛应用与持续迭代升级，网络基础设施正经历着深刻变革。产品迭代的步伐明显加快，对数据、算力以及网络持续演进提出了更高的要求。

作为领先的下一代设备和网络测试与保障解决方案供应商，思博伦近期在北京举办了“创新驱动智能未来”的Spirent Day 2024峰会。与业内专家和用户一起，深入探讨未来趋势和创新技术，分享优秀案例，以推动智能未来的发展。

（Spirent Day 2024峰会 北京站 现场图片）

期间，思博伦通信亚太区业务发展资深总监吴杰在接受C114采访时表示，AI的爆发式增长对测试领域提出全新的挑战，思博伦发挥测试领域专长，积极响应新需求，通过不断探索与创新，为行业提供可选的、先进的测试工具和方法论，有效解决了智能时代的网络测试难题。

（思博伦通信亚太区业务发展资深总监吴杰）

AI智算中心浪潮汹涌：AI/CCL化解三大测试难题

AI时代，对于算力的需求是无止境的，特别是对于以GPU为代表的智算算力。作为智算算力的载体，智算中心与传统的数据中心不同，对网络的要求非常高。

思博伦通信东亚区有线业务发展总监赵隽琪表示，AI时代算力中心对以太网带宽的需求将更加强烈。传统测试技术已经不适用于AI智算中心的网络，尤其是AI训练流量的“流小量大”特性所带来的挑战，如网络丢包、拥塞和延迟问题，将严重制约训练性能。

赵隽琪解释说，核心原因在于AI模型和数据集规模不断扩大，单一GPU无法容纳完整模型和数据集，迫使训练任务分发到多个GPU进行并行处理，这就催生了“集合通信”的需求。在集合通信中，参与一个通信的GPU节点间通信具有并行性和依赖性特点，任何网络链路问题都可能影响整体效率。为应对这一全新挑战，业界正聚焦于对传统以太网进行革命性改造。

赵隽琪指出，从测试角度来看，AI智算中心目前面临三大难题：缺乏反映集合通信特点的商业测试工具、高昂的GPU测试成本和稀缺的GPU 资源以及测试结果的可重复性差。

对此，思博伦密切关注并积极投身于AI实践，最新推出了名为AI/CCL（集合通信库）的网络测试解决方案。该方案创造性地实现了集合通信模型的仿真，并通过高精度的商业仪表模拟GPU服务器，有效解决了上述三大挑战，提供了业内首个极具创新性的GPU服务器仿真测试平台，能对数据中心、智算中心网络的各种新架构、新设计进行全面且精准的测试。

该方案有三大典型特性：首先，通过利用原有的高性能、高带宽测试平台，实现了集合通信模型的仿真，颠覆了传统测试逻辑与设计，成为行业内首个实现“集合通信”模型仿真的测试方案。其次，针对GPU成本高昂且资源有限的问题，平台模拟GPU服务，仿真CCL流量模型，从而降低了测试成本。再次，由于采用高精度、可控的商业仪表，该测试平台能够在仿真GPU、服务器过程中，精确控制每一步操作，极大地提升了测试结果的可重复性。