egress(gress是什么词根)

egress，gress是什么词根？

利用词根记忆GRE词汇是一种较为快捷牢固的方法了，通过词根可以将一连串GRE词汇串联记忆。下面是GRE词汇词根的gress部分，希望能够帮助各位考生快速记忆GRE词汇。

gress = go，walk行走

624. progress〔 pro- 向前， gress 行走 〕前进，进步

625. progressive〔 见上，-ive- …的 〕前进的，进步的

626. progressist〔 见上，-ist 表示人 〕进步分子

627. retrogress〔 retro- 向后， gress 行走 〕后退，退步，退化

628. retrogression〔 见上，-ion 名词后缀 〕倒退，退步，退化

629. retrogressive〔 见上，-ive …的 〕后退的，退步的，退化的

630. congress〔 con- 共同，一起，gress 走，来到;“大家走到一起来”→共聚→堂→开会→会议 〕(代表)大会，国会，议会

631. congressional〔 见上 〕(代表)大会的，国会的，议会的

632. congressman〔 见上 〕国会议员

633. aggress〔 ag- = at, to 向，gress 走;“走向”→来到→逼近→闯来一进攻→ 〕侵略，侵入，攻击

634. aggression〔 见上，-ion 名词后缀 〕侵略，入侵

635. aggressive〔 见上，-ive …的 〕侵略的

636. aggressor〔 见上，-or 表示人 〕侵略者

637. egress〔 e- 外，出， gress 行走 〕出去，离去，外出

638. egression〔 见上，-ion 名词后缀 〕出去，离去，外出

639. ingress〔 in- 入内， gress 行走 〕进入

640. ingression〔 见上，-ion 名词后缀 〕进入

641. transgress〔 trans- 超过， gress 行走 〕超试限度、范围等),越界，违反，犯法

642. transgressor〔 见上，-or 表示人 〕犯法者，违反者

643. digress〔 di- = dis- 离开，gress 行走;“离正道而行”→ 〕离开主题，入歧路

644. regress 〔 re- 回，向后， gress 行 〕退回，返回，退后，退步

希望以上GRE词汇的词根记忆方法能够使各位考生快速记忆GRE词汇。不过，天下没有太容易的捷径，只有将方法运用得宜，才能达到预期的目标。唯有水到才可渠成

gress的前缀有哪些？

gree加上不同前缀生成的单词有：

aggress：侵略

congress：代表大会

digress：偏离

egress：离去

ingress：入侵，入境

Negress：黑人女子

progress：前进，进步，发展

支撑AI的高性能数据中心网络架构如何设计？

近日，工信部印发《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》，意在加快人工智能从战略到落地，推动人工智能和实体经济深度融合。在新工业革命的背景下，大数据、计力、算法等快速迭代，正驱动人工智能进入新阶段。2017年Q3，全球AI公司融资金额突破77亿美元，是2012年的70余倍。可能会有人说这是“泡沫”，而我更愿意相信这是人工智能发展的必然结果。

在AI技术的应用过程中，各个企业都在寻找能够更好支撑高性能计算的基础网络解决方案。在《数据中心基础网络架构最佳实践及未来发展趋势》这篇文章中，我分享了如何设计一个稳定可靠的数据中心网络，下面我们再来探讨支撑AI应用的高性能无损网络应该如何设计。

前面提到大数据、计算力、算法等快速迭代，正驱动人工智能进入新阶段，而这些技术的实现对网络的低时延、无丢包、高性能这三个方面提出更高要求。

▲ AI应用的技术体系及对数据中心网络的要求

高性能和无丢包比较好理解，就是指网络带宽性能的提升以及网络中不存在拥塞导致的丢包。产生时延的环节较多，要实现端到端的低时延，需要多角度分析：

其中，光电传输时延和数据串行时延相对较小，且很难通过架构设计来优化，我们应重点关注主机处理时延和设备转发时延。在各大企业积极寻求的高性能计算方案中，基于以太网的RDMA（Remote Direct Memory Access）凭借其高性能和低成本优势逐渐取代InfiniBand而成为主流技术。RoCEv2（RDMA over Converged Ethernet）技术基于UDP协议，对于建设支撑AI应用的高性能无损以网络变得尤为重要。

结合设备转发层面的时延优化手段，高性能无损网络的实现取决于两个要素：

无带宽收敛（1:1）的网络架构设计基于PFC（Priority-Based Flow Control）和ECN（explicit congestion notification）功能的优先队列管理和拥塞管理

综上，AI集群高性能计算和网络方案实践思路如下图所示：

▲ AI集群高性能方案关键技术组合

在这里，我以25G网络为例，结合业界主流产品形态，分享AI网络架构设计和实现思路。

主要设计理念：

核心设备全线速高性能转发，核心之间不互联，采用Fabric架构，隔离核心故障，最大程度降低核心故障的影响；三层路由组网，通过ECMP提高冗余度，降低故障风险；TOR上下行收敛比严格实现1:1，通过提高核心设备接口密度扩展单集群服务器规模；应用PFC+ECN功能，实现低延时无损网络。

网络架构设计：

1.中小型（集群规模1000台）

▲ 架构设计

架构特性：

每台TOR采用8*100GE上联8台32口100G BOX交换机，OSPF/BGP组网适用集群规模1000台每台TOR下联32台Servers，IDC内收敛比1:1 ，集群带宽25Tbps

2.中型（集群规模2000台）

▲ 架构设计

架构特性：

每台TOR采用8*100GE上联8台64口100G BOX，OSPF/BGP组网适用集群规模2000台每台TOR下联32台Servers，IDC内收敛比1:1 ，集群带宽50Tbps

3.大型（集群规模2000-18000台）

▲ 架构设计

架构特性：

每台TOR采用8*100GE上联4~8台核心（机框式），BGP组网适用集群规模2000~18000台每台TOR下联32台Servers，IDC内收敛比1:1 ，集群带宽50~450Tbps

4.超大型（集群规模20000+台）

▲ 架构设计

架构特性：

单POD集群规模1000~2000台，数据中心集群规模20000+，BGP组网POD内收敛比1:1，单POD集群带宽25Tbps，总集群带宽500Tbps+POD内收敛比和上行带宽根据集群带宽需求灵活配置，适用与非AI应用混合部署

在数据中心网络中，PFC和ECN功能将部署在Leaf和Spine设备上。PFC作用于设备互联端口，通过反压影响上游端口队列的发送速率，而ECN是作用在设备转发过程，最终影响的是数据流的发送方，通过降低某条数据流发送速率规避数据丢包。

PFC 机制将以太链路上的流量区分为不同的等级，基于每条流量单独发送“不许可证”。相对于PAUSE帧而言，PFC可以将链路虚拟出8条不同等级的虚拟通道，当某条通道出现拥塞后不会影响其它通道。RoCEv2 定义了 RoCEv2 Congestion Management （ RCM ），其中拥塞管理用的特性ECN（RFC 3168）是在交换机出口（egress port）发起的拥塞控制机制。当交换机的出口buffer达到设定的阈值时，交换机会改变数据包头中的ECN位来给数据打上ECN标签，当带ECN标签的数据到达接收端以后，接收端会生成CNP（Congestion Notification Packet）并将它发送给发送端。CNP包含了导致拥塞的flow或QP的信息，当发送端收到CNP后，会采取措施降低发送速度。由于PFC作用于整个队列，而ECN只针对产生拥塞的具体会话，在设置PFC和ECN相关水线时，应做到先触发ECN后再触发PFC。

从外卖订单和叫车订单的智能调度，到电商平台的智能推荐，再到人脸识别支付以及即将实现的全自动无人驾驶汽车量产，AI技术的应用已在方方面面影响着人们的生活和工作，让大家的生活越来越便捷、时间利用越来越合理。但是，这都离不开基础设施的支撑。锐捷网络将凭借在数据通信领域近20年的技术积累和行业经验，创新出更好的产品和解决方案，助力AI技术的蓬勃发展。