拉卡拉pos机常见故障问题及解决方法

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GSE创新以太网转发机制，基于三大核心机制转变：从“流”分发到“报文”分发、从“盲发+被动控制”到“感知+主动控制”、从“局部”决策到“全局”调度，实现高精度负载均衡、网络层原生无损及低延迟。

程伟强指出，采用GSE分发技术后，有个特别的优势是，用相对小容量的交换芯片，构建更大的GPU集群。因为GSE采用了报文容器分发机制，对leaf上行端口速率需求降低，同等芯片容量下，leaf上行口的端口速率越小，组网规模越大，负载分担链路更加散列，包均衡能力更优，更适配国产芯片大规模组网需求。以12.8T交换芯片构建H100 GPU集群为例，

若采用传统RoCE组网，Spine交换机和Leaf交换机之间需要采用400GE接口互联，算力集群的最大规模仅能达到512张GPU卡；若采用GSE组网，Spine交换机和Leaf交换机之间用100GE接口互联即可，算力集群的最大规模能够达到2048张GPU卡。也就是说，GSE用同样大小的交换芯片可以组出4倍于RoCE网络的集群，这个对于国内交换芯片相对落后的情况尤其重要。

程伟强进一步介绍了全调度以太网的技术优势和产业进展：超大规模，极致的链路负载，同等芯片容量，GSE网络可支持更大集群规模；超高性能，GSE网络较RoCE网络性能提升30%，提升大模型训练效率；超高可用，集中控制统一纳管，高精度监控“135”故障处理，保证集群可用性。目前，GSE推进计划已经有40余家合作伙伴，多个GSE的芯片项目已经在开发过程中。

在高可靠方面，AI大模型网络集群规模已达到万卡级别，模型训练耗时长、成本高。链路异常导致训练中断，造成算力的浪费与成本的增加；万卡集群端口数超过几万，线路故障不可避免。来自相关厂商统计数据，光链路异常频发，故障率约为0.1%~0.2%，平均每周近1起链路闪断类告警。

程伟强强调，团队正在发展FlexLane技术，这是基于以太网物理层弹性通道的高可靠保障技术。当物理层检测到lane故障后进行快速故障隔离，可以有效减少大模型训练因模块故障而重新load check piont的几率，在智算中心场景有很好应用前景。

在高安全方面，传统网络安全方案无法满足智算中心网络需求，IPSec、MACSec等安全方案应用于智算网络时，难以兼容存量设备，无法覆盖所有数据报文，引入较长处理时延，增加大量封装开销，影响AI算效。

程伟强介绍，中国移动提出的以太网物理层安全（PHYSec）架构及关键技术，具有四大特点：一是协议透明，全加密。在物理层对比特流加密，保护所有帧头部，掩盖帧长度、帧发送频率。二是随流安全，低时延。随流加密，解密时延全掩盖（~20ns），对AI训练或推理基本无影响。三是不占带宽，低开销。基于物理层原生机制承载协议，不占用用户带宽。四是兼容存量，易部署。可基于PHY芯片或光模块DSP芯片实现，安