智能計(jì)算中心創(chuàng)新發(fā)展指南-2023.10

智能計(jì)算中心創(chuàng)新發(fā)展指南國家信息中心2023年1月智能計(jì)算中心創(chuàng)新發(fā)展指南版權(quán)聲明本報(bào)告中所涉及的圖片、表格及文字內(nèi)容的版權(quán)歸國家信息中心和浪潮信息共同所有。其中部分?jǐn)?shù)據(jù)在標(biāo)注有來源的情況下，版權(quán)歸屬原數(shù)據(jù)公司所有。本報(bào)告取得的數(shù)據(jù)來源于公開資料，如有涉及版權(quán)糾紛問題，請(qǐng)及時(shí)聯(lián)絡(luò)我們。任何機(jī)構(gòu)、個(gè)人在引用本報(bào)告數(shù)據(jù)或轉(zhuǎn)載有關(guān)報(bào)告內(nèi)容時(shí)，需標(biāo)注來源。違反上述聲明者，將追究其相關(guān)法律責(zé)任。版本號(hào)：2023.1目錄前言0102基礎(chǔ)篇一、智算中心概述030303030304040406060607070909091010101011（一）定義（二）主要作用1.

推進(jìn)AI產(chǎn)業(yè)化2.賦能產(chǎn)業(yè)AI化3.助力治理智能化4.促進(jìn)產(chǎn)業(yè)集群化（三）效益分析二、智算中心發(fā)展新趨勢(shì)（一）智能算力的發(fā)展需求快速擴(kuò)大（二）通用智能的算法模型快速演進(jìn)（三）普適普惠的服務(wù)生態(tài)逐步構(gòu)建（四）綠色低碳的發(fā)展格局加速形成三、建設(shè)智算中心的必要性分析（一）我國智算中心政策形勢(shì)1.

人工智能發(fā)展環(huán)境良好，算力發(fā)展基礎(chǔ)逐漸夯實(shí)2

“.

東數(shù)西算”工程全面實(shí)施，智算中心建設(shè)提速（二）建設(shè)智算中心的現(xiàn)實(shí)意義1.

智算中心已成為提升國際競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施2.智算中心建設(shè)已成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要支撐3.智算中心已成為構(gòu)建智慧城市的必然選擇技術(shù)篇13一、體系架構(gòu)141414151515151616171818181818（一）總體架構(gòu)（二）技術(shù)演進(jìn)1.

AI芯片2.AI服務(wù)器3.AI集群4.AI大模型5.智算OS6.軟件生態(tài)（三）建設(shè)架構(gòu)二、技術(shù)路線（一）以算力基建化為主體1.

面向潛在算力需求，適度超前規(guī)模化部署算力資源2.聚焦異構(gòu)加速技術(shù)，提升高性能人工智能計(jì)算能力3.兼顧軟硬一體協(xié)同，構(gòu)建智算中心多元融合型架構(gòu)（二）以算法基建化為引領(lǐng)1.

面向千行百業(yè)發(fā)展需求，提供多類型預(yù)置行業(yè)算法1818191919191920202020202.面向模型即服務(wù)應(yīng)用需求，構(gòu)建大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練AI模型3.面向可持續(xù)化發(fā)展需求，推進(jìn)AI模型不斷演進(jìn)升級(jí)4.面向算法高效調(diào)用需求，提供專業(yè)化開發(fā)部署支撐（三）以服務(wù)智件化為依托1.

提供多元算力調(diào)度服務(wù)，實(shí)現(xiàn)算力調(diào)度“智件化”2.提供簡便算法模型服務(wù)，實(shí)現(xiàn)算法供給“智件化”3.提供開放生態(tài)環(huán)境服務(wù)，實(shí)現(xiàn)供需對(duì)接“智件化”（四）以設(shè)施綠色化為支撐1.

采用先進(jìn)節(jié)能技術(shù)，全面降低智算中心能耗2.采用綠色清潔能源，從源頭上實(shí)現(xiàn)綠色低碳應(yīng)用篇21一、智算中心激發(fā)AI產(chǎn)業(yè)化創(chuàng)新活力（一）自動(dòng)駕駛22222223232324242425252525（二）機(jī)器人（三）元宇宙1.

虛擬數(shù)字人2.數(shù)字孿生二、智算中心助力產(chǎn)業(yè)AI化走深向?qū)崳ㄒ唬┲腔坩t(yī)療（二）文娛創(chuàng)作（三）智慧科研1.

生命科學(xué)2.大規(guī)模分子模擬3.數(shù)值計(jì)算建設(shè)篇26一、建設(shè)類型與策略（一）建設(shè)原則2727272727282828292929292929293030（二）依據(jù)建設(shè)方式分類建設(shè)1.

新建智算中心2.已建數(shù)據(jù)中心升級(jí)（三）依據(jù)功能定位分類建設(shè)1.

產(chǎn)業(yè)合作平臺(tái)2.產(chǎn)業(yè)園區(qū)二、建設(shè)運(yùn)營模式（一）主流建設(shè)模式1.

獨(dú)立投資建設(shè)模式2.由第三方出資的建設(shè)模式3.基于特殊項(xiàng)目公司的建設(shè)運(yùn)營（SPV）模式（二）主流運(yùn)營服務(wù)模式1.

運(yùn)營方選擇2.運(yùn)營服務(wù)類型3.運(yùn)營服務(wù)內(nèi)容智能計(jì)算中心創(chuàng)新發(fā)展指南前言黨的二十大報(bào)告強(qiáng)調(diào)，推動(dòng)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)融合集群發(fā)展，構(gòu)建新一代信息技術(shù)、人工智能、生物技術(shù)、新能源、新材料、高端裝備、綠色環(huán)保等一批新的增長引擎。人工智能是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動(dòng)力量。當(dāng)前，我國人工智能技術(shù)快速發(fā)展，數(shù)據(jù)和算力資源日益豐富，應(yīng)用場(chǎng)景不斷拓展，配套政策持續(xù)完善。自2017年《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》發(fā)布以來，我國圍繞人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展、人工智能技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)等方面先后出臺(tái)一系列政策和指導(dǎo)意見。2021年，“人工智能”在《中華人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》中被多次提及，文件對(duì)“十四五”時(shí)期及未來十?dāng)?shù)年我國人工智能的發(fā)展目標(biāo)、核心技術(shù)突破、智能化轉(zhuǎn)型與應(yīng)用等多個(gè)方面都作出了相關(guān)部署。2022年7-8月，科技部等部門先后印發(fā)《關(guān)于加快場(chǎng)景創(chuàng)新以人工智能高水平應(yīng)用促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見》和《關(guān)于支持建設(shè)新一代人工智能示范應(yīng)用場(chǎng)景》，提出支持一批基礎(chǔ)較好的人工智能應(yīng)用場(chǎng)景，構(gòu)建人工智能行業(yè)應(yīng)用生態(tài)。計(jì)算力是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核心生產(chǎn)力。當(dāng)前，超算和云計(jì)算已較成熟，正在多個(gè)應(yīng)用賽道上全面發(fā)力，但以通用處理器架構(gòu)為核心的基礎(chǔ)算力很難滿足人工智能的發(fā)展需求。隨著數(shù)據(jù)總量的增長和智能化社會(huì)構(gòu)建需求的擴(kuò)大，各行業(yè)各領(lǐng)域?qū)χ悄芩懔Φ男枨笕遮厪?qiáng)烈，全國范圍內(nèi)掀起了智能計(jì)算中心（以下簡稱“智算中心”）的建設(shè)浪潮，智能算力規(guī)模迅速擴(kuò)大，這為人工智能及其相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了良好的基礎(chǔ)。同時(shí)，智算中心作為算力基礎(chǔ)設(shè)施的重要組成部分，是全國一體化大數(shù)據(jù)中心建設(shè)和“東數(shù)西算”工程的核心關(guān)鍵。新時(shí)期背景下，人工智能技術(shù)的發(fā)展及應(yīng)用場(chǎng)景的豐富對(duì)智算中心的規(guī)劃建設(shè)提出了新的要求。為此，國家信息中心和浪潮信息開展聯(lián)合研究，與時(shí)俱進(jìn)，聚焦科技革命、產(chǎn)業(yè)變革、技術(shù)服務(wù)需求等對(duì)智算中心規(guī)劃、建設(shè)、運(yùn)營模式的影響，在2020年發(fā)布的《智能計(jì)算中心規(guī)劃建設(shè)指南》基礎(chǔ)上，編制了《智能計(jì)算中心創(chuàng)新發(fā)展指南》，更新優(yōu)化智算中心的基礎(chǔ)、技術(shù)、應(yīng)用、建設(shè)等內(nèi)容，提出不同類型智算中心的發(fā)展策略，為各地智算中心的創(chuàng)新發(fā)展提供借鑒和參考，使其朝著開放、融合、普惠、綠色方向發(fā)展，成為支撐數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字社會(huì)和數(shù)字政府發(fā)展的技術(shù)底座，賦能千行百業(yè)，助力經(jīng)濟(jì)社會(huì)全面數(shù)字化轉(zhuǎn)型。01基礎(chǔ)篇作為新型基礎(chǔ)設(shè)施和新的能力支撐，智算中心在數(shù)字時(shí)代承擔(dān)著重要使命?；A(chǔ)篇從智算中心定義、主要作用、發(fā)展趨勢(shì)等方面，著重闡述了數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代建設(shè)智算中心的必要性和重要意義。智能計(jì)算中心創(chuàng)新發(fā)展指南一、智算中心概述（一）定義2.賦能產(chǎn)業(yè)AI化智算中心是基于最新人工智能理論，采用領(lǐng)先的人工智能計(jì)算架構(gòu)，提供人工智能應(yīng)用所需算力服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)和算法服務(wù)的公共算力新型基礎(chǔ)設(shè)施，通過算力的生產(chǎn)、聚合、調(diào)度和釋放，高效支撐數(shù)據(jù)開放共享、智能生態(tài)建設(shè)、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聚集，有力促進(jìn)AI產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)AI化及政府治理智能化。智算中心以多種異構(gòu)方式共同發(fā)展的AI服務(wù)器算力機(jī)組為算力底座，不斷提升智能計(jì)算能力和速度，滿足人工智能應(yīng)用場(chǎng)景下大規(guī)模、多線并行的計(jì)算需求。智算中心圍繞“算力生產(chǎn)、算力聚合、算力調(diào)度、算力釋放”四個(gè)核心業(yè)務(wù)功能，為各行業(yè)各領(lǐng)域人工智能應(yīng)用提供穩(wěn)定的技術(shù)支撐，打造可持續(xù)發(fā)展的算力生態(tài)。智算中心作為信息基礎(chǔ)設(shè)施，為促進(jìn)人工智能技術(shù)在各行業(yè)領(lǐng)域落地應(yīng)用創(chuàng)造基礎(chǔ)條件，賦能產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、智能化發(fā)展，催生新業(yè)態(tài)新模式，對(duì)帶動(dòng)一二三產(chǎn)業(yè)提質(zhì)增效都有顯著作用。智算中心能夠以強(qiáng)大的硬件支撐和軟件服務(wù)促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率提升，是推動(dòng)我國農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要力量。農(nóng)業(yè)農(nóng)村部印發(fā)的《“十四五”全國農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化發(fā)展規(guī)劃》提出，到2025年，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)信息化率達(dá)到27%。針對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的土壤條件、氣象、降水、農(nóng)作物生長等信息采集與處理需求，智算中心可以提供數(shù)字農(nóng)業(yè)專有算法，分析各類傳感器、氣象衛(wèi)星、結(jié)構(gòu)化視頻監(jiān)控等數(shù)據(jù)，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供強(qiáng)力輔助。（二）主要作用智算中心的算力支撐和算法服務(wù)可以賦能工業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展。近年來，工業(yè)對(duì)人工智能的需求持續(xù)增加，通過將人工智能技術(shù)融入工業(yè)生產(chǎn)，改造工業(yè)的生產(chǎn)方式和決策模式，降低工業(yè)生產(chǎn)成本，實(shí)現(xiàn)提質(zhì)增效。智算中心可以為智能制造、傳感與檢測(cè)、設(shè)備維護(hù)預(yù)測(cè)、工業(yè)機(jī)器人、智能化生產(chǎn)等多個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景提供算力和算法服務(wù)，并促進(jìn)人工智能企業(yè)與傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)的深度對(duì)接合作。智算中心作為信息基礎(chǔ)設(shè)施的重要組成部分，為快速增長的人工智能算力需求提供必不可少的基礎(chǔ)支撐，在推進(jìn)AI產(chǎn)業(yè)化、賦能產(chǎn)業(yè)AI化、助力治理智能化、促進(jìn)產(chǎn)業(yè)集群化等方面發(fā)揮了顯著作用，是數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、提升城市競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。1.

推進(jìn)AI產(chǎn)業(yè)化智算中心可以推動(dòng)生活服務(wù)業(yè)向質(zhì)優(yōu)面廣發(fā)展。國務(wù)院印發(fā)的《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》提出，到2025年，生活性服務(wù)業(yè)多元化拓展顯著加快，電子商務(wù)交易規(guī)模要達(dá)到46萬億元。在消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的趨勢(shì)下，智算中心能夠?yàn)樾铝闶邸㈦娮由虅?wù)、智能家居、智能駕駛等應(yīng)用場(chǎng)景提供技術(shù)支撐，帶動(dòng)生活性服務(wù)業(yè)的智慧化升級(jí)。人工智能產(chǎn)業(yè)在算力支撐下快速發(fā)展。國際數(shù)據(jù)公司（IDC）的數(shù)據(jù)顯示，到2026年，中國人工智能加速服務(wù)器市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到123.4億美元。智算中心的人工智能加速計(jì)算能力能夠有效支持AI訓(xùn)練、AI推理、數(shù)據(jù)壓縮、圖像編碼、視頻編碼，為人工智能大模型開發(fā)、訓(xùn)練等提供密集型、大規(guī)模計(jì)算服務(wù)，較云計(jì)算中心、超算中心更能滿足日益豐富的人工智能算力需求。智算中心的人工智能專用算力服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)和算法服務(wù)為開展人工智能理論創(chuàng)新與關(guān)鍵共性技術(shù)研發(fā)提供支撐，為企業(yè)、高校等各類研發(fā)機(jī)構(gòu)創(chuàng)造了低成本、高可靠、便捷簡易的人工智能應(yīng)用開發(fā)與場(chǎng)景試驗(yàn)條件，最終促進(jìn)人工智能技術(shù)的成果轉(zhuǎn)化，已成為推進(jìn)AI產(chǎn)業(yè)化的重要引擎。智算中心的研發(fā)與孵化功能可以為新業(yè)態(tài)提供土壤。智算中心廣泛賦能科學(xué)研究、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、城市運(yùn)行等多元場(chǎng)景，可以為日益豐富、個(gè)性化的數(shù)字產(chǎn)品或服務(wù)的研發(fā)提供必要的基礎(chǔ)設(shè)施支撐，帶動(dòng)智能網(wǎng)聯(lián)汽車、數(shù)字交易、元宇宙等新業(yè)態(tài)的蓬勃發(fā)展。同時(shí)，智算中心以其模塊化的軟件服務(wù)與優(yōu)質(zhì)的孵化功能，為微創(chuàng)新、微應(yīng)用、微產(chǎn)品、微文創(chuàng)等微經(jīng)濟(jì)活動(dòng)創(chuàng)造了環(huán)境，將極大地促進(jìn)跨界融合的業(yè)態(tài)創(chuàng)新。03智能計(jì)算中心創(chuàng)新發(fā)展指南3.助力治理智能化供創(chuàng)新孵化服務(wù)、技術(shù)轉(zhuǎn)移服務(wù)、人員培訓(xùn)服務(wù)，培育數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、運(yùn)營服務(wù)等領(lǐng)域的人才與企業(yè)，能夠進(jìn)一步聚合當(dāng)?shù)厝斯ぶ悄艿难邪l(fā)優(yōu)勢(shì)、人才優(yōu)勢(shì)、產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)與產(chǎn)業(yè)投資，撬動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，形成人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)研發(fā)與商業(yè)應(yīng)用雙閉環(huán)，從而推動(dòng)地區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)的集聚發(fā)展。智算中心能夠?yàn)槿找尕S富的城市公共服務(wù)和城市治理智慧化應(yīng)用提供智算能力支撐。通過應(yīng)用智算中心的計(jì)算平臺(tái)、框架和底層算法，在政務(wù)服務(wù)、健康醫(yī)療、教育科研等公共服務(wù)領(lǐng)域和交通治理、災(zāi)害預(yù)警、生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)、應(yīng)急處置等城市治理領(lǐng)域推進(jìn)業(yè)務(wù)與計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)的融合，實(shí)現(xiàn)公共服務(wù)便捷化、城市治理精準(zhǔn)化，提升公眾的獲得感和幸福感。基于智算中心的專業(yè)人才資源、創(chuàng)新資源，以建設(shè)配套產(chǎn)業(yè)園區(qū)等形式為產(chǎn)業(yè)鏈上下游參與方協(xié)同合作提供優(yōu)質(zhì)環(huán)境，可有效加強(qiáng)與IT和土建基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)商等上游參與者，以及智算服務(wù)供應(yīng)商、云服務(wù)供應(yīng)商、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心（Inter-net

Data

Center，簡稱IDC）服務(wù)商等中游相關(guān)產(chǎn)業(yè)的協(xié)同，并服務(wù)于互聯(lián)網(wǎng)、金融、電信、交通等行業(yè)用戶的人工智能應(yīng)用需求，實(shí)現(xiàn)對(duì)自動(dòng)駕駛、機(jī)器人、元宇宙、智慧醫(yī)療、文娛創(chuàng)作、智慧科研等下游相關(guān)產(chǎn)業(yè)的帶動(dòng)。4.促進(jìn)產(chǎn)業(yè)集群化智算中心除提供人工智能專用算力服務(wù)外，還聚合了人工智能技術(shù)研發(fā)、應(yīng)用轉(zhuǎn)化、人才培養(yǎng)、企業(yè)孵化等功能。通過加強(qiáng)與高校、科研院所、各行業(yè)各領(lǐng)域優(yōu)勢(shì)企業(yè)協(xié)作，提產(chǎn)業(yè)鏈上游土建基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)業(yè)鏈中游產(chǎn)業(yè)鏈下游行業(yè)產(chǎn)業(yè)土建及施工承包商供配電系統(tǒng)供應(yīng)商制冷系統(tǒng)供應(yīng)商電信運(yùn)營商自動(dòng)駕駛機(jī)器人互聯(lián)網(wǎng)金融智算服務(wù)供應(yīng)商IDC服務(wù)商......元宇宙IT基礎(chǔ)架構(gòu)電信智慧醫(yī)療文娛創(chuàng)作云服務(wù)供應(yīng)商......AI服務(wù)器供應(yīng)商存儲(chǔ)設(shè)備供應(yīng)商網(wǎng)絡(luò)設(shè)備供應(yīng)商交通......數(shù)據(jù)中心管理系統(tǒng)供應(yīng)商智慧科研............圖1智算中心產(chǎn)業(yè)鏈萬億元（三）效益分析1098人工智能作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的核心生產(chǎn)力，在各地積極布局?jǐn)?shù)字經(jīng)濟(jì)的趨勢(shì)下迎來了飛速發(fā)展?！秶鴦?wù)院關(guān)于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》（國發(fā)〔2017〕35號(hào)）提出要“推進(jìn)人工智能理論、技術(shù)與應(yīng)用；到2025年，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過4，000億元，帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過5萬億元；到2030年，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1萬億元，帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過10萬億元”。預(yù)計(jì)2020年至2030年我國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模的年均復(fù)合增長率達(dá)20.9%、帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模的年均復(fù)合增長率達(dá)25.9%。7654321020202025E2030E■人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模

■帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模圖2人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模與帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模04智能計(jì)算中心創(chuàng)新發(fā)展指南人工智能是創(chuàng)新的加速器，承載人工智能計(jì)算的智算中心可以為各類技術(shù)創(chuàng)新提供支撐。一方面，智算中心可以為構(gòu)建安全可信、可復(fù)用的技術(shù)研發(fā)環(huán)境提供算力設(shè)施支撐，為各領(lǐng)域科技研發(fā)提供智能計(jì)算服務(wù)，加速科技研發(fā)的進(jìn)程。另一方面，智算中心是新一代信息技術(shù)的集成應(yīng)用載體，智算中心的快速建設(shè)推廣與規(guī)?；瘧?yīng)用將推動(dòng)通信服務(wù)網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的快速迭代，從而促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新。經(jīng)研究測(cè)算，保守估計(jì)，“十四五”期間，在智算中心實(shí)現(xiàn)

80%

應(yīng)用水平的情況下，城市/地區(qū)對(duì)智算中心的投資可帶動(dòng)人工智能核心產(chǎn)業(yè)增長約

2.9-3.4

倍、帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)增長約36-42倍

。1人工智能計(jì)算中心項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)效益...孵化企業(yè)經(jīng)研究測(cè)算，保守估計(jì)，“十四五”期間，在智算中心實(shí)現(xiàn)80%應(yīng)用水平的情況下，城市/地區(qū)在智算中心建產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型AI相關(guān)產(chǎn)業(yè)增長36-42倍設(shè)投入的增長量對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出的貢獻(xiàn)率約為14%-17%

。2降低創(chuàng)新成本AI核心產(chǎn)業(yè)增長2.9-3.4倍智算中心可以為優(yōu)化數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展生態(tài)提供支撐。智算中心在提供公共算力基礎(chǔ)設(shè)施支撐的同時(shí)，兼具產(chǎn)業(yè)“聚合器”和“孵化器”作用，能夠有效促進(jìn)人才、資金、技術(shù)、數(shù)據(jù)等要素的聯(lián)動(dòng)，搭建跨行業(yè)領(lǐng)域的溝通平臺(tái)，集成政府、企業(yè)、研究院所等多主體的優(yōu)勢(shì)促進(jìn)更多AI應(yīng)用場(chǎng)景落地，有效規(guī)避了各建設(shè)方自成體系推進(jìn)、產(chǎn)業(yè)鏈上下游割裂等問題，為招引數(shù)字企業(yè)、培育市場(chǎng)主體、助推數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模化發(fā)展發(fā)揮出了重要作用。居民增收加強(qiáng)AI產(chǎn)業(yè)協(xié)同人工智能計(jì)算中心項(xiàng)目社會(huì)效益助力城市智慧治理城市公共算力新型基礎(chǔ)設(shè)施吸引專業(yè)人才新增就業(yè)人口打造區(qū)域示范樣板優(yōu)化城市數(shù)字服務(wù)圖3智算中心項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)社會(huì)效益1人工智能服務(wù)器是智算中心建設(shè)中投入比重最大、最為關(guān)鍵的設(shè)備，以人工智能服務(wù)器市場(chǎng)規(guī)模為基礎(chǔ)，估算智算中心的潛在投資規(guī)模，結(jié)合2025年我國人工智能服務(wù)器市場(chǎng)規(guī)模、人工智能核心產(chǎn)業(yè)及相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模等預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，在智算中心實(shí)現(xiàn)80%應(yīng)用水平的條件下，綜合測(cè)算得出智算中心投資對(duì)產(chǎn)業(yè)的帶動(dòng)水平。2以近年我國人工智能服務(wù)器市場(chǎng)規(guī)模數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，估算智算中心建設(shè)投入增長量；依據(jù)我國創(chuàng)新發(fā)展指數(shù)基準(zhǔn)數(shù)值，結(jié)合近年我國人工智能投入規(guī)模數(shù)據(jù)，估算創(chuàng)新產(chǎn)出區(qū)間值；以此為基礎(chǔ)，在智算中心實(shí)現(xiàn)80%應(yīng)用水平的條件下，估算智算中心建設(shè)投入的增長量對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出的貢獻(xiàn)率。05智能計(jì)算中心創(chuàng)新發(fā)展指南二、智算中心發(fā)展新趨勢(shì)（一）智能算力的發(fā)展需求快速擴(kuò)大的產(chǎn)業(yè)、服務(wù)和治理。智算中心是具有強(qiáng)公共屬性的開放服務(wù)平臺(tái)，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)大區(qū)域的數(shù)字化輻射帶動(dòng)，成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動(dòng)力引擎。隨著“東數(shù)西算”工程、新型基礎(chǔ)設(shè)施等國家政策規(guī)劃出臺(tái)，我國智算中心掀起落地?zé)岢薄．?dāng)前我國超過30個(gè)城市正在建設(shè)或提出建設(shè)智算中心，整體布局以東部地區(qū)為主，并逐漸向中西部地區(qū)拓展。未來，隨著我國智算中心布局的持續(xù)優(yōu)化與完善，以及人工智能應(yīng)用場(chǎng)景的不斷創(chuàng)新和解鎖，智能算力需求將得到更大釋放，智算中心的賦能作用將被進(jìn)一步激發(fā)。算力資源是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要底座。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展，數(shù)字化新事物、新業(yè)態(tài)、新模式推動(dòng)應(yīng)用場(chǎng)景趨向多元化發(fā)展，算力規(guī)模不斷擴(kuò)大，算力需求持續(xù)攀升。智能算力需求規(guī)?？焖僭鲩L。5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等信息技術(shù)加速發(fā)展帶動(dòng)數(shù)據(jù)量爆炸式增長。隨著人工智能技術(shù)的高速發(fā)展，智能化正以前所未有的速度重塑各行各業(yè)，我國算力結(jié)構(gòu)也隨之不斷演化，對(duì)智能算力的需求與日俱增?！?022-2023中國人工智能計(jì)算力發(fā)展評(píng)估報(bào)告》數(shù)據(jù)顯示，2021年中國智能算力規(guī)模達(dá)155.2

EFLOPS（FP16）,預(yù)計(jì)到2026年中國智能算力規(guī)模將達(dá)到1,271.4

EFLOPS。2021-2

0

2

6

年

期

間

，

預(yù)

計(jì)

中

國

智

能

算

力

規(guī)

模

年

復(fù)

合

增

長

率

達(dá)52.3%，同期通用算力規(guī)模年復(fù)合增長率為18.5%。復(fù)雜場(chǎng)景計(jì)算需要多元算力的開發(fā)生態(tài)體系。智算中心的芯片、服務(wù)器、固件、操作系統(tǒng)等可能由多方提供，易存在多型號(hào)硬件無法兼容、軟件投入和應(yīng)用難以支撐上層業(yè)務(wù)發(fā)展等問題，嚴(yán)重制約了智算中心的應(yīng)用。因此，智算中心應(yīng)該兼容適配更多技術(shù)體系，通過開源、開放的方式建立可兼容底層硬件差異的異構(gòu)開發(fā)平臺(tái)，突破異構(gòu)算力適配、異構(gòu)算力調(diào)度等關(guān)鍵技術(shù)，加速基礎(chǔ)軟件、商用軟件和開源軟件的生態(tài)構(gòu)建，與各領(lǐng)域的知識(shí)模型、機(jī)理模型、物理模型相疊加，做到從硬件到軟件、從芯片到架構(gòu)、從建設(shè)模式到應(yīng)用服務(wù)開放化、標(biāo)準(zhǔn)化，打通人工智能軟硬件產(chǎn)業(yè)鏈，從而加速人工智能算力技術(shù)和產(chǎn)業(yè)生態(tài)形成。未來80%的場(chǎng)景都將基于人工智能，所占據(jù)的算力資源將主要由智算中心承載。百億億次浮點(diǎn)運(yùn)算/秒（EFLOPS）1,4001,271.4（二）通用智能的算法模型快速演進(jìn)1,2001,0008006004002000922.8人工智能算法結(jié)構(gòu)日益復(fù)雜、參數(shù)和樣本規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，算法的快速演進(jìn)正改變傳統(tǒng)計(jì)算范式。640.7427.0268.0大模型加速人工智能在千行百業(yè)中應(yīng)用。大規(guī)模、大參數(shù)量預(yù)訓(xùn)練模型的出現(xiàn)不斷提升人工智能模型的認(rèn)知能力。“預(yù)訓(xùn)練大模型+下游任務(wù)微調(diào)”的新范式已成為解決人工智能技術(shù)落地難問題的突破口，加速推進(jìn)人工智能實(shí)用化、通用化和普惠化發(fā)展進(jìn)程。自2011年以來，全球人工智能領(lǐng)軍企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)紛紛加入人工智能大模型研究，人工智能模型參數(shù)急劇增長。在短短三四年時(shí)間內(nèi)，參數(shù)規(guī)?？焖購膬|級(jí)突破至萬億級(jí)。代表性大模型如谷歌發(fā)布的BERT，OpenAI發(fā)布的GPT-3、ChatGPT等。通過構(gòu)建大模型提升人工智能處155.2202175.031.72019202020222023202420252026圖4我國智能算力發(fā)展情況3智算中心建設(shè)布局浪潮快速掀起。智算中心能夠提供大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和高性能智能計(jì)算支撐，將經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、產(chǎn)業(yè)中各種模型、經(jīng)驗(yàn)固化下來，形成新的生產(chǎn)力，并支撐智能化3IDC、浪潮信息，《2022-2023中國人工智能計(jì)算力發(fā)展評(píng)估報(bào)告》，2022年06智能計(jì)算中心創(chuàng)新發(fā)展指南理性能、增強(qiáng)人工智能通用性、加速人工智能廣泛應(yīng)用已成為各界共識(shí)，未來大模型將覆蓋更多生產(chǎn)生活領(lǐng)域，賦能千行百業(yè)的智能化升級(jí)。智能模型可以實(shí)現(xiàn)在眾多場(chǎng)景通用、泛化和規(guī)?；瘡?fù)制，只需結(jié)合領(lǐng)域數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整和增量學(xué)習(xí)，即可形成具有良好精度和性能的下游應(yīng)用，助力各行業(yè)智能化升級(jí)，實(shí)現(xiàn)智能算法應(yīng)用的普適化。多模態(tài)智能計(jì)算成為實(shí)現(xiàn)通用人工智能的關(guān)鍵。每一種信息的來源或者形式，都可以稱為一種模態(tài)。例如，人有觸覺、聽覺、視覺、嗅覺，信息的媒介有語音、視頻、文字等。多模態(tài)學(xué)習(xí)更貼近人類對(duì)多感知模態(tài)的認(rèn)知過程，通過學(xué)習(xí)多種模態(tài)的數(shù)據(jù)，可以突破自然語言處理和計(jì)算機(jī)視覺的界限，在圖文生成、看圖問答等視覺語言任務(wù)上具有更強(qiáng)的表現(xiàn)。當(dāng)前，多模態(tài)大模型引發(fā)了業(yè)界廣泛的關(guān)注，并在以文生圖等領(lǐng)域取得了巨大進(jìn)步，代表性模型有OpenAI發(fā)布的DALLE-2等。（四）綠色低碳的發(fā)展格局加速形成在“碳中和、碳達(dá)峰”目標(biāo)背景下，建設(shè)技術(shù)先進(jìn)、綠色低碳的智算中心成為踐行綠色發(fā)展理念的大勢(shì)所趨。算力基礎(chǔ)設(shè)施的能效指標(biāo)更加嚴(yán)格具體。我國數(shù)據(jù)中心總體上還處于小而散的粗放建設(shè)階段，大型、超大型數(shù)據(jù)中心占比不高。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2021年度全國數(shù)據(jù)中心平均PUE為1.49，有相當(dāng)數(shù)量的數(shù)據(jù)中心PUE超過1.8甚至2.0。為約束大型算力基礎(chǔ)設(shè)施的能效，國家發(fā)改委、科技部、工信部、國家能源局等多部門陸續(xù)出臺(tái)文件，對(duì)新建大型、超大型數(shù)據(jù)中心的PUE要求已從2017年的1.5降至2021年的1.3以下，國家樞紐節(jié)點(diǎn)平均PUE更是要求進(jìn)一步降到1.25以下。“東數(shù)西算”工程要求東部地區(qū)PUE目標(biāo)不超過1.25，西部地區(qū)不超過1.2，能效指標(biāo)更加嚴(yán)格。人工智能正在從語音、文字、視覺等單模態(tài)智能，向著多種模態(tài)融合發(fā)展。構(gòu)建以多模態(tài)融合技術(shù)為核心的感知、控制、交互能力，是實(shí)現(xiàn)通用人工智能的重要探索方向。（三）普適普惠的服務(wù)生態(tài)逐步構(gòu)建PUE值要求2017年，國務(wù)院印發(fā)《“十三五”節(jié)能減排綜合工作方案》，要求“新建大型云計(jì)算數(shù)據(jù)中心能源利用效率(PUE)值優(yōu)于1.5”智算中心作為經(jīng)濟(jì)社會(huì)重要的算力載體,正向標(biāo)準(zhǔn)化、低成本、低門檻方向發(fā)展，形成集算力、算法、數(shù)據(jù)、運(yùn)營于一體的服務(wù)生態(tài)，使智能計(jì)算可以像水電一樣,成為社會(huì)基本公共服務(wù),造福社會(huì)大眾，讓千行百業(yè)共享智算中心建設(shè)成果。1.5

2019年,工信部等《關(guān)于加強(qiáng)綠色數(shù)據(jù)中心建設(shè)的指導(dǎo)意見》，提出“新建大型、超大型數(shù)據(jù)中心1.41.31.21.11的電能使用效率值達(dá)到1.4以下”2021年，工信部《新型數(shù)據(jù)中心發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃(2021-2023年)》，提出“新建大型及以上數(shù)據(jù)中心PUE降低到1.3以下算力服務(wù)普惠化。“東數(shù)西算”工程的實(shí)施，帶動(dòng)數(shù)據(jù)、算力跨域流動(dòng)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)躍升和區(qū)域平衡發(fā)展。算力服務(wù)作為算力輸出的關(guān)鍵，以多種場(chǎng)景化云服務(wù)為代表，成為全新的交付形式。算力的分布決定了企業(yè)能否獲得最高性價(jià)比的算力，基于分布式云技術(shù)，近源交付云資源，在一定程度上降低算力成本的同時(shí)，將算力輸出進(jìn)工廠、社區(qū)和鄉(xiāng)村，以算力服務(wù)的方式布局到用戶身邊，用戶按業(yè)務(wù)需求采購算力、存儲(chǔ)、帶寬等專業(yè)服務(wù)，實(shí)現(xiàn)無處不在的計(jì)算。2022年，上海市《關(guān)于推進(jìn)本市數(shù)據(jù)中心健康有序發(fā)展的實(shí)施意見》，要求“集聚區(qū)新建大型數(shù)據(jù)中心綜合PUE降至1.25

左右”年份201720182019202020212022圖5國家和地方政策對(duì)大型算力基礎(chǔ)設(shè)施PUE值要求演變4節(jié)能降耗的先進(jìn)技術(shù)成為發(fā)展重點(diǎn)。智算中心具有高功率算法應(yīng)用普適化。在經(jīng)濟(jì)活動(dòng)各環(huán)節(jié)的智能化升級(jí)中，人工智能需要與各行業(yè)的業(yè)務(wù)流程、信息系統(tǒng)、生產(chǎn)系統(tǒng)等深度結(jié)合才能產(chǎn)生價(jià)值，存在一定應(yīng)用門檻，在一定程度上阻礙了各行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)。依托智算中心的超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練能力，各行業(yè)人工智能應(yīng)用將不必從零開始開發(fā)。人工密度屬性，隨著服務(wù)器主流芯片的功耗不斷增長，用于AI訓(xùn)練的機(jī)器單機(jī)柜功率密度將大幅增加，傳統(tǒng)的風(fēng)冷模式已無法滿足智算中心的制冷散熱需求，液冷技術(shù)的應(yīng)用為智算中心綠色化運(yùn)轉(zhuǎn)提供了解決思路。液冷是指借助高比熱容的液體4單志廣、何寶宏、張?jiān)迫?，《國家“東數(shù)西算”工程背景下新型算力基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展研究報(bào)告》，2022年07智能計(jì)算中心創(chuàng)新發(fā)展指南作為熱量傳輸介質(zhì)滿足服務(wù)器等IT設(shè)備散熱需求的一種冷卻方式，比傳統(tǒng)風(fēng)冷具備更強(qiáng)的冷卻能力，其冷卻力是空氣的1,000-3,000倍，熱傳導(dǎo)能力是空氣的25倍。同等散熱水平時(shí)，液冷系統(tǒng)相比傳統(tǒng)風(fēng)冷系統(tǒng)約節(jié)電30%-50%，數(shù)據(jù)中心PUE值可降至1.2以下，甚至接近于1。液冷技術(shù)對(duì)于密度高、規(guī)模大、散熱需求高的智算中心優(yōu)勢(shì)明顯，隨著

AI

服務(wù)器功率密度的提升和智算中心應(yīng)用場(chǎng)景的不斷拓展，液冷技術(shù)將得到進(jìn)一步推廣應(yīng)用。08智能計(jì)算中心創(chuàng)新發(fā)展指南三、建設(shè)智算中心的必要性分析（一）我國智算中心政策形勢(shì)其同經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展深度融合，推動(dòng)我國新一代人工智能健康發(fā)展。2017年以來，從中央到國家部委，密集出臺(tái)了一系列人工智能發(fā)展政策，內(nèi)容涉及人工智能基礎(chǔ)設(shè)施、標(biāo)準(zhǔn)體系、應(yīng)用場(chǎng)景、人才培育等人工智能發(fā)展的多個(gè)方面，初步形成較為完整的政策體系，為加快推動(dòng)人工智能應(yīng)用，助力穩(wěn)經(jīng)濟(jì)，培育新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)指明方向。1．人工智能發(fā)展環(huán)境良好，算力發(fā)展基礎(chǔ)逐漸夯實(shí)從發(fā)展政策層面看，我國高度重視人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，習(xí)近平總書記在中共中央政治局第九次集體學(xué)習(xí)時(shí)強(qiáng)調(diào)，人工智能是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動(dòng)力量，要促進(jìn)表12017-2022年我國人工智能產(chǎn)業(yè)相關(guān)政策發(fā)布時(shí)間政策名稱發(fā)布單位主要內(nèi)容2022年8月《關(guān)于支持建設(shè)新一代人工智能示范應(yīng)用場(chǎng)景的通知》科技部等六部門支持建設(shè)智慧農(nóng)場(chǎng)、智能港口、智能礦山、智能工廠、智慧家居、智能教育、自動(dòng)駕駛、智能診療、智慧法院、智能供應(yīng)鏈等10個(gè)示范應(yīng)用場(chǎng)景。2022年7月《關(guān)于加快場(chǎng)景創(chuàng)新以人工智能高水平應(yīng)用促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見》科技部等六部門圍繞高端高效智能經(jīng)濟(jì)、安全便捷智能社會(huì)建設(shè)、高水平科研活動(dòng)、國家重大活動(dòng)和重大工程，著力打造人工智能重大場(chǎng)景。2021年12月《“十四五”國家信息化規(guī)劃》中央網(wǎng)絡(luò)安全和信息化委員會(huì)探索建立人工智能的治理原則和標(biāo)準(zhǔn)，統(tǒng)籌建設(shè)面向人工智能等的算力和算法中心。加強(qiáng)人工智能關(guān)鍵前沿領(lǐng)域的戰(zhàn)略研究布局和技術(shù)融通創(chuàng)新。加大對(duì)人工智能的立法研究。培育壯大人工智能新興數(shù)字產(chǎn)業(yè)，推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等同各產(chǎn)業(yè)深度融合。2021年7月2021年5月《新型數(shù)據(jù)中心發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃（2021-2023）》工信部用3年時(shí)間，基本形成布局合理、技術(shù)先進(jìn)、綠色低碳、算力規(guī)模與數(shù)字經(jīng)濟(jì)增長相適應(yīng)的新型數(shù)據(jù)中心發(fā)展格局?！度珖惑w化大數(shù)據(jù)中心協(xié)同創(chuàng)新體系算力樞紐實(shí)施方案》發(fā)改委等四部門統(tǒng)籌圍繞國家重大區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略，根據(jù)能源結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)布局、市場(chǎng)發(fā)展、氣候環(huán)境等，在京津冀、長三角、粵港澳大灣區(qū)、成渝，以及貴州、內(nèi)蒙古、甘肅、寧夏等地布局建設(shè)全國一體化算力網(wǎng)絡(luò)國家樞紐節(jié)點(diǎn)（簡稱“國家樞紐節(jié)點(diǎn)”），發(fā)展數(shù)據(jù)中心集群，引導(dǎo)數(shù)據(jù)中心集約化、規(guī)?；⒕G色化發(fā)展。國家樞紐節(jié)點(diǎn)之間進(jìn)一步打通網(wǎng)絡(luò)傳輸通道，加快實(shí)施“東數(shù)西算”工程，提升跨區(qū)域算力調(diào)度水平。2021年3月2020年9月《中華人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》全國人大科技部加強(qiáng)新一代人工智能科技攻關(guān)，加強(qiáng)關(guān)鍵數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用，聚焦人工智能關(guān)鍵算法研發(fā)，培育壯大人工智能產(chǎn)業(yè)。《國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)建設(shè)工作指引（修訂版）》開展人工智能技術(shù)應(yīng)用示范，人工智能政策實(shí)驗(yàn)、人工智能社會(huì)實(shí)驗(yàn)，積極推進(jìn)人工智能基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。到2023年，布局建設(shè)20個(gè)左右試驗(yàn)區(qū)，打造一批具有重大引領(lǐng)帶動(dòng)作用的人工智能創(chuàng)新高地。2020年7月2019年3月《國家新一代人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南》發(fā)改委等五部門中央深改委到2023年，初步建立人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系，重點(diǎn)研制數(shù)據(jù)、算法、系統(tǒng)、服務(wù)等重點(diǎn)急需標(biāo)準(zhǔn)，并率先在制造、交通、金融、教育、醫(yī)療健康、司法等重點(diǎn)行業(yè)和領(lǐng)域進(jìn)行推進(jìn)。建設(shè)人工智能標(biāo)準(zhǔn)試驗(yàn)驗(yàn)證平臺(tái)，提供公共服務(wù)能力?！蛾P(guān)于促進(jìn)人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合的指導(dǎo)意見》促進(jìn)人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，結(jié)合不同行業(yè)、不同區(qū)域特點(diǎn)，探索創(chuàng)新成果應(yīng)用轉(zhuǎn)化的路徑和方法，構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、人機(jī)協(xié)同、跨界融合、共創(chuàng)分享的智能經(jīng)濟(jì)形態(tài)。2017年12月2017年7月《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃（2018-2020年）》工信部國務(wù)院力爭(zhēng)到2020年，實(shí)現(xiàn)人工智能重點(diǎn)產(chǎn)品規(guī)?；l(fā)展、人工智能整體核心基礎(chǔ)能力顯著增強(qiáng)、智能制造深化發(fā)展、人工智能產(chǎn)業(yè)支撐體系基本建立?！缎乱淮斯ぶ悄馨l(fā)展規(guī)劃》構(gòu)建泛在安全高效的智能化基礎(chǔ)設(shè)施體系。09智能計(jì)算中心創(chuàng)新發(fā)展指南景，通常這些場(chǎng)景對(duì)實(shí)時(shí)性有一定要求，不適合完全將本地?cái)?shù)據(jù)搬到異地計(jì)算。超級(jí)計(jì)算主要用于科學(xué)計(jì)算與工程計(jì)算等領(lǐng)域，且不同超級(jí)計(jì)算機(jī)的處理器、加速卡、框架等各不相同，商業(yè)化服務(wù)門檻高。因此，更適合“東數(shù)西算”工程的是智能計(jì)算中面向承載后臺(tái)加工、離線分析、存儲(chǔ)備份等大量非實(shí)時(shí)算力需求業(yè)務(wù)，而智算中心可以根據(jù)不同細(xì)分領(lǐng)域業(yè)務(wù)的算力需求匹配相應(yīng)的計(jì)算能力。在“東數(shù)西算”工程下，智算中心可實(shí)現(xiàn)算力統(tǒng)籌和智能調(diào)度，能夠在全國范圍內(nèi)，根據(jù)動(dòng)態(tài)業(yè)務(wù)需求，在云、網(wǎng)、邊之間實(shí)現(xiàn)按需分配和靈活調(diào)度計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等資源。先進(jìn)城市率先出臺(tái)智算中心相關(guān)政策北京、上海、廣州等城市也紛紛出臺(tái)政策推進(jìn)智算中心建設(shè)。例如，北京市提出：“新建一批計(jì)算型數(shù)據(jù)中心和人工智能算力中心，到2023年，培育成為人工智能算力樞紐”；上海市提出：“布局建設(shè)一批具有高性能、高吞吐的人工智能算力中心，推動(dòng)公共算力服務(wù)平臺(tái)建設(shè)，推動(dòng)構(gòu)建跨域、跨運(yùn)營主體的算力資源池，構(gòu)建智能計(jì)算生態(tài)”。（二）建設(shè)智算中心的現(xiàn)實(shí)意義從發(fā)展基礎(chǔ)層面來看，我國已建成了一系列新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺(tái)，涉及基礎(chǔ)計(jì)算架構(gòu)、智能醫(yī)療、智能供應(yīng)鏈和智能城市治理等多個(gè)領(lǐng)域；在北京、上海等地建設(shè)了多個(gè)新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展的試驗(yàn)區(qū)，通過試驗(yàn)區(qū)建設(shè)推動(dòng)人工智能技術(shù)應(yīng)用的發(fā)展，促進(jìn)人工智能創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)，促進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)。圍繞AI產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)AI化的發(fā)展思路，人工智能產(chǎn)業(yè)已初步形成以異構(gòu)芯片、算力設(shè)施、算法模型、產(chǎn)業(yè)應(yīng)用為核心的結(jié)構(gòu)體系。1．智算中心已成為提升國際競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施算力對(duì)各國在新科技革命和產(chǎn)業(yè)變革下提升國際競(jìng)爭(zhēng)力起著基礎(chǔ)支撐作用，也是衡量綜合國力的一個(gè)重要指標(biāo)。世界各國高度重視人工智能算力基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)劃布局，并積極引導(dǎo)算力設(shè)施建設(shè)和算力應(yīng)用開發(fā)，推進(jìn)算力產(chǎn)業(yè)本土化進(jìn)程。正如人均GDP指標(biāo)可以衡量一個(gè)國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的程度一樣，人均算力水平的高低也可以衡量其智能化水平。據(jù)統(tǒng)計(jì)，當(dāng)前美國、英國、德國等國家人均算力普遍高于1,000GFLOPS/人，處于較高水平；日本、西班牙、智利、意大利、中國等國家人均算力在

460-1,000

GFLOPS/人，屬于中等算力國家。結(jié)合IMD對(duì)于世界各國智能化水平的評(píng)估結(jié)果，發(fā)現(xiàn)人均算力水平與國家智能化水平呈現(xiàn)高度正向相關(guān)。2．“東數(shù)西算”工程全面實(shí)施，智算中心建設(shè)提速“東數(shù)西算”工程對(duì)我國的長遠(yuǎn)發(fā)展有重要的戰(zhàn)略意義，將助力我國全面推進(jìn)算力基礎(chǔ)設(shè)施化。針對(duì)當(dāng)前我國算力資源分布不均衡局面，2021年國家發(fā)改委等四部委聯(lián)合發(fā)布了《全國一體化大數(shù)據(jù)中心協(xié)同創(chuàng)新體系算力樞紐實(shí)施方案》，明確提出在京津冀、長三角、粵港澳大灣區(qū)、成渝、內(nèi)蒙古、貴州、甘肅、寧夏等8個(gè)地啟動(dòng)建設(shè)國家算力樞紐節(jié)點(diǎn)，實(shí)施“東數(shù)西算”工程，構(gòu)建全國一體化大數(shù)據(jù)中心體系。區(qū)別于傳統(tǒng)意義上的數(shù)據(jù)中心，一體化大數(shù)據(jù)中心體系統(tǒng)籌推進(jìn)東西算力資源的協(xié)調(diào)調(diào)度，一方面能夠驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)中心集約化、綠色化、均衡化發(fā)展，另一方面構(gòu)建了含數(shù)據(jù)中心、網(wǎng)絡(luò)、云、人工智能、安全等多個(gè)要素的基礎(chǔ)設(shè)施體系，是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的升級(jí)版，是新基建的發(fā)展典范。智能算力水平是國家智能化、數(shù)字化發(fā)展水平的集中體現(xiàn)，是數(shù)字化應(yīng)用建設(shè)及發(fā)展的底層基礎(chǔ)?！?021-2022全球計(jì)算力指數(shù)評(píng)估報(bào)告》數(shù)據(jù)顯示，美國、日本、德國、英國等15個(gè)國家在AI算力上的支出占總算力支出比重從2016年的9%增加到了12%，預(yù)計(jì)到2025年AI算力占比將達(dá)到25%。按照當(dāng)前發(fā)展趨勢(shì)，在人均算力中智能算力所占的比重將會(huì)逐年增長，人均智能算力水平的高低與國家經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展將會(huì)是緊耦合的綁定關(guān)系，成為綜合國力發(fā)展的重要表現(xiàn)。智算中心業(yè)務(wù)是全國一體化大數(shù)據(jù)中心建設(shè)和“東數(shù)西算”工程的核心關(guān)鍵。無論是全國一體化大數(shù)據(jù)中心布局還是“東數(shù)西算”工程建設(shè)，其背后都是以實(shí)現(xiàn)集群間高效算力調(diào)度為目標(biāo)的復(fù)雜巨系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度問題。當(dāng)前，算力可分為通用算力、智能算力和超算算力三種類型，與此相對(duì)應(yīng)的是基礎(chǔ)計(jì)算、智能計(jì)算和超級(jí)計(jì)算（HPC）三種計(jì)算模式。通用算力主要用于計(jì)算復(fù)雜度適中的云計(jì)算、邊緣計(jì)算類場(chǎng)2．智算中心建設(shè)已成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要支撐當(dāng)前，我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展，算力作為一種關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)步力量，將帶來巨大的技術(shù)變革與賦能效應(yīng)。各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)進(jìn)度逐步加快，全社會(huì)數(shù)據(jù)總量爆發(fā)式增長，進(jìn)而激發(fā)超大規(guī)模數(shù)據(jù)資源計(jì)算、存儲(chǔ)和應(yīng)用需求的大幅提升。因此，算力已成為挖掘數(shù)據(jù)要素價(jià)值，推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的10智能計(jì)算中心創(chuàng)新發(fā)展指南重要驅(qū)動(dòng)力，智算中心的戰(zhàn)略性地位愈發(fā)凸顯。長

，

智

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將

成

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算

力

指

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的

決

定

性

因

素

。《2022-2023中國人工智能計(jì)算力發(fā)展評(píng)估報(bào)告》數(shù)據(jù)顯示，2022年，中國人工智能在互聯(lián)網(wǎng)、金融、政府、電信和制造等各個(gè)行業(yè)應(yīng)用滲透度較2021年明顯提升，其中電信行業(yè)的人工智能滲透度從2021年的45增長到51，制造行業(yè)的人工智能滲透度從40增長到45。在未來，人工智能技術(shù)將更加深入地應(yīng)用到行業(yè)場(chǎng)景中，智能算力將進(jìn)一步帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，成為拉動(dòng)GDP增長的關(guān)鍵力量?！?021-2022全球計(jì)算力指數(shù)評(píng)估報(bào)告》對(duì)多個(gè)重點(diǎn)國家的評(píng)估結(jié)果顯示，國家計(jì)算力指數(shù)與GDP的走勢(shì)呈現(xiàn)出了顯著的正相關(guān)，計(jì)算力指數(shù)平均每提高1點(diǎn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)和GDP將分別增長3.5‰和1.8‰，且預(yù)計(jì)該趨勢(shì)在2021-2025年間將繼續(xù)保持。其中，當(dāng)一個(gè)國家的計(jì)算力指數(shù)達(dá)到40分以上時(shí)，指數(shù)每提升1點(diǎn)，對(duì)于GDP增長的拉動(dòng)將提高到1.5倍；當(dāng)計(jì)算力指數(shù)達(dá)到60分以上時(shí)，指數(shù)每提升1點(diǎn)，其對(duì)GDP的拉動(dòng)將進(jìn)一步提升至3.0倍。隨著各國智能算力規(guī)模的高速增GDP（US$

B）25,00020,000美國15,000中國10,000日本德國英國意大利法國5,000韓國馬來西亞加拿大南非印度巴西澳大利亞計(jì)算力指數(shù)002030405060708090領(lǐng)跑者國家追趕者國家起步者國家圖6計(jì)算力指數(shù)與GDP回歸分析趨勢(shì)5隨著新一代信息技術(shù)的高速發(fā)展，智算中心已成為體系化和復(fù)雜性程度極高的聚集地，具有典型的技術(shù)密集型特征。尤其是高新技術(shù)的研發(fā)過程中，高度復(fù)雜的計(jì)算場(chǎng)景需要更多高性能算力支撐。在“東數(shù)西算”工程全面啟動(dòng)的背景下，協(xié)同推進(jìn)智算中心建設(shè)，加快東西算力資源的協(xié)調(diào)調(diào)度，通過智算中心提供普惠算力，將有利于聚合人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的要素資源和創(chuàng)新人才，推動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)化，打造科技創(chuàng)新的區(qū)域增長極和周邊輻射帶。通過智算中心的系統(tǒng)優(yōu)化布局，實(shí)現(xiàn)全國算力、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)、能源等協(xié)同聯(lián)動(dòng)，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)AI化，促進(jìn)信息、裝備、能源等行業(yè)突破核心關(guān)鍵技術(shù)瓶頸，搶占技術(shù)創(chuàng)新制高點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品快速迭代和規(guī)?；瘧?yīng)用，提升科技創(chuàng)新領(lǐng)域的影響力與競(jìng)爭(zhēng)力。3．智算中心已成為構(gòu)建智慧城市的必然選擇泛在的算力是承載智慧城市建設(shè)的基石。智算中心作為公共算力基礎(chǔ)設(shè)施，面向政府、行業(yè)、企業(yè)、公眾等多用戶群體，提供人工智能應(yīng)用所需的算力服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)和算法服務(wù)。在算力、數(shù)據(jù)和算法服務(wù)的共性支撐下，政府部門有效提升數(shù)據(jù)匯聚共享和開放應(yīng)用能力，與各類社會(huì)主體深度分析挖掘城市治理、政務(wù)服務(wù)、民生事業(yè)等領(lǐng)域應(yīng)用需求，打造各種人工智能應(yīng)用場(chǎng)景，廣泛服務(wù)于城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型的方方面面，如社會(huì)治理、智慧安防、智能出行、移動(dòng)支付、智慧工廠、智慧農(nóng)業(yè)等，充分支撐政府治理體系和治理能力現(xiàn)代化建設(shè)，發(fā)揮新型基礎(chǔ)設(shè)施的社會(huì)價(jià)值。5IDC、浪潮信息、清華全球產(chǎn)業(yè)院，《2021-2022全球計(jì)算力指數(shù)評(píng)估報(bào)告》，2022年11智能計(jì)算中心創(chuàng)新發(fā)展指南城市大腦社會(huì)治理智慧能源環(huán)境監(jiān)測(cè)移動(dòng)支付智慧醫(yī)療智慧教育智能出行智能工廠圖7智算中心服務(wù)的智慧城市應(yīng)用領(lǐng)域12技術(shù)篇智算中心建設(shè)通過領(lǐng)先的體系架構(gòu)設(shè)計(jì)，以算力基建化為主體、以算法基建化為引領(lǐng)、以服務(wù)智件化為依托，以設(shè)施綠色化為支撐，從基建、硬件、軟件、算法、服務(wù)等全環(huán)節(jié)開展關(guān)鍵技術(shù)落地與應(yīng)用。智能計(jì)算中心創(chuàng)新發(fā)展指南一、體系架構(gòu)（一）總體架構(gòu)服務(wù)平臺(tái)AI產(chǎn)業(yè)化數(shù)據(jù)服務(wù)算力服務(wù)算法服務(wù)最新人工智能理論識(shí)別檢測(cè)語音交互AI芯片自動(dòng)駕駛機(jī)器人…算力生產(chǎn)供應(yīng)平臺(tái)數(shù)據(jù)開放共享平臺(tái)智能生態(tài)建設(shè)平臺(tái)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聚集平臺(tái)高效

高效模型

模型模型文件CNNRNNGNNGAN高吞吐推理引擎數(shù)據(jù)圖像視頻深度學(xué)習(xí)自監(jiān)督學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)處理庫

訓(xùn)練

優(yōu)化框架

方法釋放算力開發(fā)接口在線服務(wù)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)自監(jiān)督學(xué)習(xí)語音

自然語言處理自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)AI工具自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)跨媒體多模態(tài)…AI場(chǎng)景AI算法AI服務(wù)產(chǎn)業(yè)AI化智能制造醫(yī)療影像無人商店智能客服智慧物流智慧農(nóng)林…細(xì)粒度切分算力標(biāo)準(zhǔn)化調(diào)度策略配額策略算力服務(wù)管理數(shù)據(jù)處理服務(wù)計(jì)算內(nèi)存智CPUGPU調(diào)度算力算中心作業(yè)環(huán)節(jié)共享超分負(fù)載均衡開發(fā)訓(xùn)練服務(wù)模型推理服務(wù)虛擬化容器化FPGA

ASIC算力資源領(lǐng)先算力池化算力調(diào)度算力服務(wù)人工智能計(jì)算架構(gòu)網(wǎng)絡(luò)虛擬化網(wǎng)絡(luò)卸載隨需擴(kuò)展高IOPSAI計(jì)算集群彈性

可伸縮擴(kuò)展高帶寬

低延遲算力聚合聚合算力政府治理智能化RDMA智能管理AI芯片AI服務(wù)器高速互聯(lián)深度學(xué)習(xí)框架資源調(diào)度…軟件定義網(wǎng)絡(luò)軟件定義存儲(chǔ)算力集群智能網(wǎng)絡(luò)智能存儲(chǔ)智慧交通應(yīng)急管理防洪減災(zāi)環(huán)境保護(hù)地理測(cè)繪…生產(chǎn)算力CPUGPUFPGAASIC軟件生態(tài)

BenchmarkAI訓(xùn)練算力

AI推理算力強(qiáng)大高效易用AI訓(xùn)練服務(wù)器AI推理服務(wù)器先進(jìn)多樣成熟豐富算力機(jī)組算力芯片算力生態(tài)算力輸出圖8智算中心總體架構(gòu)62020年12月，由國家信息中心和浪潮信息聯(lián)合發(fā)布的《智能計(jì)算中心規(guī)劃建設(shè)指南》，重點(diǎn)圍繞基礎(chǔ)、支撐、功能和目標(biāo)四大部分，創(chuàng)新性地提出了智算中心總體架構(gòu)。其中，基礎(chǔ)部分是支撐智算中心建設(shè)與應(yīng)用的先進(jìn)人工智能理論和計(jì)算架構(gòu)；支撐部分圍繞智算中心算力生產(chǎn)、聚合、調(diào)度、釋放的作業(yè)邏輯展開；功能部分提供算力生產(chǎn)供應(yīng)、數(shù)據(jù)開放共享、智能生態(tài)建設(shè)和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聚集四大平臺(tái)，以及數(shù)據(jù)、算力和算法三大服務(wù)；整體目標(biāo)是促進(jìn)AI產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)AI化及政府治理智能化。（二）技術(shù)演進(jìn)智算中心的發(fā)展基于最新人工智能理論和領(lǐng)先的人工智能計(jì)算架構(gòu)，算力技術(shù)與算法模型是其中的關(guān)鍵核心技術(shù)，算力技術(shù)以AI芯片、AI服務(wù)器、AI集群為載體，而當(dāng)前的算法模型發(fā)展趨勢(shì)以AI大模型為代表。在此基礎(chǔ)上，通過智算中心操作系統(tǒng)作為智算中心的“神經(jīng)中樞”對(duì)算力資源池進(jìn)行高效管理和智能調(diào)度，使智算中心更好地對(duì)外提供算力、數(shù)據(jù)和6國家信息中心、浪潮信息，《智能計(jì)算中心規(guī)劃建設(shè)指南》，2020年14智能計(jì)算中心創(chuàng)新發(fā)展指南算法等服務(wù)，支撐各類智慧應(yīng)用場(chǎng)景落地。而軟件生態(tài)則是智算中心“好用、用好”的關(guān)鍵支撐。3．AI集群大模型參數(shù)量和訓(xùn)練數(shù)據(jù)復(fù)雜性快速增長，對(duì)智算系統(tǒng)提出大規(guī)模算力擴(kuò)展需求。通過充分考慮大模型分布式訓(xùn)練對(duì)于計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)和存儲(chǔ)的需求特點(diǎn)，可以設(shè)計(jì)構(gòu)建高性能可擴(kuò)展、高速互聯(lián)、存算平衡的AI集群來滿足尖端的AI計(jì)算需求。1．AI芯片基于AI芯片的加速計(jì)算是當(dāng)前AI計(jì)算的主流模式。AI芯片通過和AI算法的協(xié)同設(shè)計(jì)來滿足AI計(jì)算對(duì)算力的超高需求。當(dāng)前主流的AI加速計(jì)算主要是采用CPU系統(tǒng)搭載GPU、FPGA、ASIC等異構(gòu)加速芯片。AI集群采用模塊化方法構(gòu)建，可以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的算力擴(kuò)展。AI集群的基本算力單元是AI服務(wù)器。數(shù)十臺(tái)AI服務(wù)器可以組成單個(gè)POD計(jì)算模組，POD內(nèi)部通過多塊支持RDMA技術(shù)的高速網(wǎng)卡連接。在此基礎(chǔ)上以POD計(jì)算模組為單位實(shí)現(xiàn)橫向擴(kuò)展，規(guī)?？啥噙_(dá)數(shù)千節(jié)點(diǎn)以上，從而實(shí)現(xiàn)更高性能的AI集群。AI計(jì)算加速芯片發(fā)端于GPU芯片，GPU芯片中原本為圖形計(jì)算設(shè)計(jì)的大量算術(shù)邏輯單元（ALU）可對(duì)以張量計(jì)算為主的深度學(xué)習(xí)計(jì)算提供很好的加速效果。隨著GPU芯片在AI計(jì)算加速中的應(yīng)用逐步深入，GPU芯片本身也根據(jù)AI的計(jì)算特點(diǎn)，進(jìn)行了針對(duì)性的創(chuàng)新設(shè)計(jì)，如張量計(jì)算單元、TF32/BF16數(shù)值精度、Transformer引擎（TransformerEngine）等。AI集群的構(gòu)建主要采用低延遲、高帶寬的網(wǎng)絡(luò)互連。為了滿足大模型訓(xùn)練常用的數(shù)據(jù)并行、模型并行、流水線并行等混合并行策略的通信需求，需要為芯片間和節(jié)點(diǎn)間提供低延遲、高帶寬的互聯(lián)。另外，還要針對(duì)大模型的并行訓(xùn)練算法通信模式做出相應(yīng)的組網(wǎng)拓?fù)渖系膬?yōu)化，比如對(duì)于深度學(xué)習(xí)常用的全局梯度歸約通信操作，可以使用全局環(huán)狀網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)，配置多塊高速網(wǎng)卡，實(shí)現(xiàn)跨AI服務(wù)器節(jié)點(diǎn)的AI芯片間RDMA互聯(lián)，消除混合并行算法的計(jì)算瓶頸。近年來，國產(chǎn)AI加速芯片廠商持續(xù)發(fā)力，在該領(lǐng)域取得了快速進(jìn)展，相關(guān)產(chǎn)品陸續(xù)發(fā)布，覆蓋了AI推理和AI訓(xùn)練需求，其中既有基于通用GPU架構(gòu)的芯片，也有基于ASIC架構(gòu)的芯片，另外也出現(xiàn)了類腦架構(gòu)芯片，總體上呈現(xiàn)出多元化的發(fā)展趨勢(shì)。但是，當(dāng)前國產(chǎn)AI芯片在產(chǎn)品性能和軟件生態(tài)等方面與國際領(lǐng)先水平還存在差距，亟待進(jìn)一步完善加強(qiáng)。總體而言，國產(chǎn)AI芯片正在努力從“可用”走向“好用”。AI集群的構(gòu)建需要配置面向AI優(yōu)化的高速存儲(chǔ)。通過配置高性能、高擴(kuò)展、多層級(jí)的智能存儲(chǔ)，為各種數(shù)據(jù)訪問需求提供優(yōu)化性能。智能存儲(chǔ)具備隨需擴(kuò)展功能，實(shí)現(xiàn)高IOPS處理能力，支持RDMA技術(shù)，同時(shí)實(shí)現(xiàn)高聚合帶寬。2．AI服務(wù)器AI服務(wù)器是智算中心的算力機(jī)組。當(dāng)前AI服務(wù)器主要采用CPU+AI加速芯片的異構(gòu)架構(gòu)，通過集成多顆AI加速芯片實(shí)現(xiàn)超高計(jì)算性能。4．AI大模型超大規(guī)模智能模型，簡稱大模型，是近年興起的一種新的人工智能計(jì)算范式。和傳統(tǒng)AI模型相比，大模型的訓(xùn)練使用了更多的數(shù)據(jù)，具有更好的泛化性，可以應(yīng)用到更廣泛的下游任務(wù)中。按照應(yīng)用場(chǎng)景劃分，AI大模型主要包括語言大模型、視覺大模型和多模態(tài)大模型等。為滿足各領(lǐng)域場(chǎng)景和復(fù)雜的AI模型的計(jì)算需求，AI服務(wù)器對(duì)計(jì)算芯片間互聯(lián)、擴(kuò)展性有極高要求。AI服務(wù)器內(nèi)基于特定協(xié)議進(jìn)行多加速器間高速互聯(lián)通信已成為高端AI訓(xùn)練服務(wù)器的標(biāo)準(zhǔn)架構(gòu)。目前業(yè)界以NVLink和OAM兩種高速互聯(lián)架構(gòu)為主，其中NVLink是NVIDIA開發(fā)并推出的一種私有通信協(xié)議，其采用點(diǎn)對(duì)點(diǎn)結(jié)構(gòu)、串列傳輸，可以達(dá)到數(shù)百GB/s的P2P互聯(lián)帶寬，極大地提升了模型并行訓(xùn)練的效率和性能。OAM是國際開放計(jì)算組織OCP定義的一種開放的、用于跨AI加速器間的高速通信互聯(lián)協(xié)議，卡間互聯(lián)聚合帶寬可高達(dá)896GB/s。浪潮信息基于開放OAM架構(gòu)研發(fā)的AI服務(wù)器NF5498，率先完成與國際和國內(nèi)多家AI芯片產(chǎn)品的開發(fā)適配，并已在多個(gè)智算中心實(shí)現(xiàn)大規(guī)模落地部署。自然語言處理是首個(gè)應(yīng)用大模型的領(lǐng)域，BERT是大模型的早期代表。隨著大模型在自然語言的理解和生成領(lǐng)域成功應(yīng)用，推動(dòng)了語言大模型向更大的模型參數(shù)規(guī)模和更大訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模的方向發(fā)展。當(dāng)前，語言大模型的單體模型參數(shù)已經(jīng)達(dá)到千億級(jí)別，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集規(guī)模也達(dá)到了TB級(jí)別，訓(xùn)練所需計(jì)算資源超過1000PetaFlop/s-day（PD）。業(yè)界典型的自然語言大模型有GPT-3、源、悟道和文心等。自然語言大模型已經(jīng)廣泛應(yīng)用于個(gè)人知識(shí)管理、輿情檢測(cè)、商業(yè)報(bào)告生成、金融反欺詐、智能客服、虛擬數(shù)字人等場(chǎng)景，同時(shí)也出現(xiàn)了一系15智能計(jì)算中心創(chuàng)新發(fā)展指南列的創(chuàng)新應(yīng)用場(chǎng)景，如劇本殺、反網(wǎng)絡(luò)詐騙、公文寫作等?；哪Ｐ?、中間件及應(yīng)用軟件，以開放接口、模型庫、算法包等方式向用戶提供如行業(yè)大模型、自動(dòng)駕駛、元宇宙、智慧科研等人工智能服務(wù)，促進(jìn)人工智能技術(shù)成果的開放與共享，構(gòu)建開放的智算生態(tài)。在語言大模型大獲成功之后，相關(guān)技術(shù)和方法也被引入計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，通過構(gòu)建更大的預(yù)訓(xùn)練模型，使其可以適用于目標(biāo)檢測(cè)、語義分割、異常檢測(cè)等廣泛的視覺任務(wù)。在算法架構(gòu)上，視覺大模型采用以Transformer架構(gòu)為主體的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和自監(jiān)督的訓(xùn)練方法以及十億級(jí)的無標(biāo)注圖片數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。當(dāng)前業(yè)界已經(jīng)出現(xiàn)了越來越多的通用視覺大模型和面向特定領(lǐng)域的視覺大模型。視覺大模型也已廣泛應(yīng)用于自動(dòng)駕駛、智能安防、醫(yī)學(xué)影像等領(lǐng)域。6．軟件生態(tài)基于業(yè)界主流、開源、開放的軟件生態(tài)建設(shè)智算中心，是智算中心能夠滿足前沿AI計(jì)算需求、提升AI創(chuàng)新和生產(chǎn)效率、豐富行業(yè)AI應(yīng)用、促進(jìn)AI產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展的主要前提。隨著大模型技術(shù)在語言、視覺等多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用，融合多個(gè)模態(tài)的多模態(tài)大模型也逐漸成為了業(yè)界關(guān)注的重點(diǎn)。基于多模態(tài)大模型的以文生圖技術(shù)也迅速發(fā)展，代表性模型有DALLE-2和Stable

Di?usion等。由于多模態(tài)大模型的快速發(fā)展，AI內(nèi)容生成（AI

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Content，AIGC）已成為下一個(gè)AI發(fā)展的重點(diǎn)領(lǐng)域。深度學(xué)習(xí)的加速計(jì)算始于GPU，構(gòu)建于GPU之上的CUDA軟件棧為深度學(xué)習(xí)的算法開發(fā)提供了極大的便利。CUDA軟件棧為深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用開發(fā)和計(jì)算加速提供了豐富的底層支撐，如張量和卷積計(jì)算加速、芯片互聯(lián)通信加速、數(shù)據(jù)預(yù)處理加速、模型低精度推理加速等。在此基礎(chǔ)上，學(xué)術(shù)界和工業(yè)界已經(jīng)構(gòu)建龐大的開源、開放、共享的AI軟件生態(tài)，有力促進(jìn)和加速全球AI技術(shù)與應(yīng)用的蓬勃發(fā)展。5．智算OS深度學(xué)習(xí)框架是當(dāng)前主要的人工智能算法開發(fā)工具。其中TensorFlow和PyTorch的使用較為廣泛。TensorFlow因其豐富的模型開發(fā)和應(yīng)用部署組件而在工業(yè)界廣泛應(yīng)用，PyTorch則由于其易用性和靈活性在前沿算法開發(fā)和學(xué)術(shù)創(chuàng)新研究領(lǐng)域取得了領(lǐng)先地位。國內(nèi)的AI科技公司也在開發(fā)和推廣深度學(xué)習(xí)框架。其中百度開發(fā)的飛槳提供了兼具靈活和效率的開發(fā)機(jī)制，并聯(lián)合開源社區(qū)打造了一系列覆蓋主流產(chǎn)業(yè)應(yīng)用需求的工業(yè)級(jí)模型，目前在國內(nèi)已得到較多的采用。智算OS，即智算中心操作系統(tǒng)，是以智算服務(wù)為對(duì)象，對(duì)智算中心基礎(chǔ)設(shè)施資源池進(jìn)行高效管理和智能調(diào)度的產(chǎn)品方案，可以使智算中心更好地對(duì)外提供算力、數(shù)據(jù)、算法、智件等服務(wù)，有效降低算力使用門檻，提升資源調(diào)度效率，支撐各類智慧應(yīng)用場(chǎng)景落地，是智算中心的“中樞神經(jīng)”。智算OS主要由三層架構(gòu)構(gòu)成，分別為基礎(chǔ)設(shè)施層、平臺(tái)服務(wù)層、業(yè)務(wù)系統(tǒng)層?；A(chǔ)設(shè)施層主要實(shí)現(xiàn)將異構(gòu)算力、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、框架模型等轉(zhuǎn)化為有效的算力與服務(wù)資源，算力資源池能夠聚合并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和細(xì)粒度切分，以滿足上層不同類型智能應(yīng)用對(duì)算力的多元化需求，并通過異構(gòu)資源管理和調(diào)度技術(shù)，提升可同時(shí)支撐的智算業(yè)務(wù)規(guī)模。平臺(tái)服務(wù)層主要提供AI訓(xùn)練與推理服務(wù)、數(shù)據(jù)治理服務(wù)、運(yùn)營運(yùn)維服務(wù)等，并通過智算OS實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、智能化，有效擺脫人力束縛，促進(jìn)算力高效釋放并轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。業(yè)務(wù)系統(tǒng)層是面向用戶端的統(tǒng)一服務(wù)入口，向下整合各層級(jí)核心功能，為用戶提供多元化、高質(zhì)量的智算服務(wù)，滿足生產(chǎn)中不同階段、不同場(chǎng)景的智算需求。在深度學(xué)習(xí)框架之上，為了適應(yīng)計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)、自然語言大模型等特定場(chǎng)景的應(yīng)用開發(fā)需求，業(yè)界構(gòu)建了一系列的開源開發(fā)庫，比如面向目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)的mmdetection、面向大模型訓(xùn)練任務(wù)的Megatron-LM、DeepSpeed，以及面向自監(jiān)督學(xué)習(xí)的VISSL等。這些軟件庫進(jìn)一步簡化了模型訓(xùn)練和應(yīng)用開發(fā)的難度，已成為當(dāng)前人工智能計(jì)算的重要軟件底座。業(yè)界前沿的知名AI算法，如ChatGPT、DALLE-2、StableDi?usion等都是在這樣的架構(gòu)下實(shí)現(xiàn)的。隨著國產(chǎn)AI計(jì)算產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，各廠商也高度重視并投入軟件生態(tài)建設(shè)，力求實(shí)現(xiàn)好用、易用的軟件開發(fā)和應(yīng)用生態(tài)。但總的來說，當(dāng)前國產(chǎn)AI計(jì)算軟件生態(tài)起步較晚、基礎(chǔ)薄弱，還要持續(xù)不斷加大投入，在各個(gè)層面加強(qiáng)建設(shè)完善。智算OS以智算中心為載體，通過建設(shè)多元、開放的智算平臺(tái)，融合國際、國內(nèi)先進(jìn)人工智能技術(shù)，形成標(biāo)準(zhǔn)化、模塊16智能計(jì)算中心創(chuàng)新發(fā)展指南（三）建設(shè)架構(gòu)AI賦能AI產(chǎn)業(yè)化產(chǎn)業(yè)AI化治理智能化產(chǎn)業(yè)集群化服務(wù)智件化數(shù)據(jù)服務(wù)算力服務(wù)智件算力服務(wù)算法服務(wù)智件算法服務(wù)生態(tài)服務(wù)……供需對(duì)接智件支撐調(diào)用支撐調(diào)用支撐調(diào)用開發(fā)部署算法模型數(shù)據(jù)管理模型開發(fā)模型訓(xùn)練模型管理模型服務(wù)開發(fā)者社區(qū)實(shí)例分割目標(biāo)語音識(shí)別單模態(tài)、多模態(tài)、超模態(tài)檢測(cè)算釋法放基算建力化有監(jiān)督學(xué)習(xí)無監(jiān)督學(xué)習(xí)半監(jiān)督學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)自監(jiān)督學(xué)習(xí)交互式主動(dòng)學(xué)習(xí)語言大模型視覺大模型圖像分類人臉識(shí)別視頻感知機(jī)器翻譯情感分析……多模態(tài)大模型其他大模型預(yù)置行業(yè)算法預(yù)訓(xùn)練大模型AI算法更新迭代基礎(chǔ)支撐海量數(shù)據(jù)清洗系統(tǒng)釋放算力分布式訓(xùn)練框架釋放算力高性能推理框架釋放算力調(diào)度算力算力調(diào)度與管理……算力管理按需定義算力監(jiān)控算力調(diào)度算力運(yùn)營智算中心操作系統(tǒng)智能調(diào)度按需定義智能調(diào)度按需定義智能調(diào)度軟件定義軟件定義計(jì)算軟件定義存儲(chǔ)軟件定義網(wǎng)絡(luò)算聚力標(biāo)準(zhǔn)化接入標(biāo)準(zhǔn)化接入標(biāo)準(zhǔn)化接入合基算建計(jì)算資源池化異構(gòu)內(nèi)存分級(jí)池化存儲(chǔ)池化網(wǎng)絡(luò)連接力化CPU

GPUFPGA

ASICAI

推理DRAMHBMPMemAEPSSD核心交換機(jī)接入交換機(jī)服務(wù)器硬件重構(gòu)AI

訓(xùn)練服務(wù)器生產(chǎn)算力HDD智能網(wǎng)卡………………算力芯片算力機(jī)組智能存儲(chǔ)集中管理智能網(wǎng)絡(luò)集中散熱集中供電綠設(shè)色施化……液冷系統(tǒng)集成冷站模塊化機(jī)房預(yù)置化數(shù)據(jù)中心綠色供電設(shè)施圖9智算中心建設(shè)架構(gòu)本指南在智算中心總體架構(gòu)的基礎(chǔ)上，聚焦智算中心建設(shè)與應(yīng)用中涉及的關(guān)鍵技術(shù)，進(jìn)一步提出智算中心建設(shè)架構(gòu)。智算中心建設(shè)架構(gòu)由四大關(guān)鍵環(huán)節(jié)組成，分別是算力基建化、算

法

基

建

化

、服

務(wù)

智

件

化

、設(shè)

施

綠

色

化

，“四化”相互支撐、相互協(xié)調(diào)，共同構(gòu)建起智算中心高效運(yùn)行體系。同時(shí)，在總體架構(gòu)三項(xiàng)服務(wù)、三項(xiàng)目標(biāo)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步拓展豐富智算中心的功能和目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)對(duì)外提供數(shù)據(jù)服務(wù)、算力服務(wù)、算法服務(wù)、生態(tài)服務(wù)四大服務(wù)，支撐達(dá)成AI產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)AI化、治理智能化、產(chǎn)業(yè)集群化四大目標(biāo)。17智能計(jì)算中心創(chuàng)新發(fā)展指南二、技術(shù)路線智算中心建設(shè)的關(guān)鍵技術(shù)涉及與其建設(shè)和應(yīng)用相關(guān)的各類基建、硬件、軟件，體現(xiàn)在智算中心算力基建化、算法基建化、服務(wù)智件化、設(shè)施綠色化過程中。過將CPU與多種計(jì)算單元（如GPU、FPGA、ASIC等）集成，充分融合了CPU等傳統(tǒng)的通用計(jì)算單元和高性能專用計(jì)算單元的優(yōu)點(diǎn)，可以同時(shí)兼顧AI模型的高效訓(xùn)練和精準(zhǔn)推理能力。異構(gòu)架構(gòu)具有高性能、高效率、低功耗等顯著優(yōu)點(diǎn)，使AI芯片在未來人工智能算法不斷迭代更新的情況下，依舊能保持較好的兼容性和可擴(kuò)展性，在一定程度上延長了AI芯片的生命周期。（一）以算力基建化為主體以智算中心為代表的算力基礎(chǔ)設(shè)施能夠有效促進(jìn)AI產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)AI化，是支撐數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要基礎(chǔ)底座。為了讓AI真正地賦能到千行百業(yè)，并推動(dòng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展，智算中心要具備對(duì)外提供高性價(jià)比、普惠、安全算力資源的能力，使AI算力像水、電一樣成為城市的公共基礎(chǔ)資源，供政府、企業(yè)、公眾自主取用。算力基建化供給成為支撐產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)以及創(chuàng)新發(fā)展的剛性需求和必然選擇。3．兼顧軟硬一體協(xié)同，構(gòu)建智算中心多元融合型架構(gòu)人工智能計(jì)算場(chǎng)景和計(jì)算架構(gòu)的多元化要求智算中心從硬件、軟件、軟硬協(xié)同等層面開展優(yōu)化，提供彈性、可伸縮擴(kuò)展的算力聚合能力，依據(jù)不同類型智能應(yīng)用對(duì)算力的不同需求，提供更高效、更便捷的算力調(diào)度能力。采用融合架構(gòu)進(jìn)行整體設(shè)計(jì)是智算中心的發(fā)展方向。具體而言，在硬件層面，通過硬件重構(gòu)實(shí)現(xiàn)資源池化，結(jié)合新型超高速內(nèi)外部互連技術(shù)、池化融合、異構(gòu)存儲(chǔ)介質(zhì)等，推動(dòng)多元異構(gòu)智能算力設(shè)施的高速互聯(lián)，形成高效池化的智算中心，實(shí)現(xiàn)多元計(jì)算資源高效協(xié)同；在軟件層面，通過軟件定義，將不同的資源池組成專業(yè)的服務(wù)器、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)重構(gòu)硬件資源池的高效化、智能化管理，使智算中心的業(yè)務(wù)資源調(diào)度更為靈活、運(yùn)維管理能力更強(qiáng)。在安全方面，智算中心可以依托隱私安全計(jì)算等技術(shù)，提供完善的隱私和數(shù)據(jù)保護(hù)解決方案，實(shí)現(xiàn)計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等多層級(jí)、全方位的資源隔離與安全防護(hù)。1．面向潛在算力需求，適度超前規(guī)模化部署算力資源數(shù)據(jù)量的爆炸式增長以及萬億參數(shù)大模型的出現(xiàn)，使智能算力需求呈現(xiàn)高速增長態(tài)勢(shì)，并為算力基礎(chǔ)設(shè)施帶來巨大挑戰(zhàn)。在數(shù)據(jù)量方面，IDC發(fā)布的《數(shù)據(jù)時(shí)代2025》預(yù)測(cè)，到2025年，全球數(shù)據(jù)量將達(dá)到175

ZB，而中國數(shù)據(jù)量的平均增速快于全球3%，預(yù)計(jì)到2025年將增至48.6

ZB，占全球數(shù)據(jù)圈的27.8%。在模型方面，當(dāng)前1萬億參數(shù)的單體模型需要1EFLOPS級(jí)算力（FP16）計(jì)算約50天，10萬億參數(shù)的單體模型需要10

EFLOPS級(jí)算力（FP16）計(jì)算約50天。因此在智算中心的規(guī)劃建設(shè)中，需要聚焦當(dāng)前算力應(yīng)用需求，同時(shí)面向未來數(shù)據(jù)量和大模型大參數(shù)量增長空間，適度超前，部署滿足AI訓(xùn)練、AI推理等大規(guī)模計(jì)算需求的強(qiáng)大AI算力機(jī)組，構(gòu)建算力集群，提供大規(guī)模彈性算力。（二）以算法基建化為引領(lǐng)建設(shè)適度超前的算力基礎(chǔ)設(shè)施，不僅體現(xiàn)在算力層面，也體現(xiàn)在算法層面，這是釋放算力環(huán)節(jié)的關(guān)鍵。人工智能算法正面臨著豐富化、專業(yè)化和巨量化的挑戰(zhàn)，智算中心通過提供預(yù)置行業(yè)算法、構(gòu)建預(yù)訓(xùn)練大模型、推進(jìn)算法模型持續(xù)升級(jí)、提供專業(yè)化數(shù)據(jù)和算法服務(wù)，讓更多的用戶享受普適普惠的智能計(jì)算服務(wù)。2．聚焦異構(gòu)加速技術(shù)，提升高性能人工智能計(jì)算能力自2012年以來，人工智能訓(xùn)練任務(wù)所需求的算力每3.43個(gè)月就會(huì)翻倍，大大突破了傳統(tǒng)以每18個(gè)月為周期實(shí)現(xiàn)芯片性能翻番的摩爾定律，這對(duì)人工智能計(jì)算架構(gòu)的性能提出了更高的要求。AI芯片是生產(chǎn)算力環(huán)節(jié)的關(guān)鍵組件，為AI訓(xùn)練和AI推理輸出強(qiáng)大、高效、易用的計(jì)算力。目前，AI芯片主要包括GPU、FPGA、ASIC、類腦芯片四大類，其中類腦芯片仍在探索階段，因此多元異構(gòu)芯片成為提升算力的關(guān)鍵手段。主流的人工智能計(jì)算架構(gòu)是以CPU+AI芯片為主體的異構(gòu)架構(gòu)，通1．面向千行百業(yè)發(fā)展需求，提供多類型預(yù)置行業(yè)算法AI落地面臨開發(fā)成本、技術(shù)門檻高的難題，算法模型平均構(gòu)建時(shí)間為3個(gè)月，同時(shí)算法還需要快速的迭代，再加上AI新18智能計(jì)算中心創(chuàng)新發(fā)展指南算法、新理論層出不窮，行業(yè)用戶的智慧轉(zhuǎn)型存在著巨大的技術(shù)壁壘。智算中心應(yīng)圍繞政務(wù)服務(wù)、智慧城市、智能制造、自動(dòng)駕駛、語言智能等重點(diǎn)領(lǐng)域，在AI平臺(tái)內(nèi)預(yù)置實(shí)例分割、目標(biāo)檢測(cè)、邊緣檢測(cè)、圖像分類、人臉識(shí)別、視頻感知、自動(dòng)問答、機(jī)器翻譯、輿情分析、情感分析、語音識(shí)別、協(xié)同過濾、交通路線規(guī)劃等常用行業(yè)算法模型，并從硬、軟件對(duì)行業(yè)算法做性能優(yōu)化，從而幫助各行各業(yè)智慧應(yīng)用加速落地，推動(dòng)行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型加速。外，還應(yīng)提供專業(yè)化基礎(chǔ)支撐和開發(fā)部署服務(wù)能力，以支撐AI算法模型的便捷調(diào)用和部署。為了滿足算法模型對(duì)大規(guī)模高質(zhì)量海量數(shù)據(jù)集的需求，智算中心應(yīng)搭載海量數(shù)據(jù)清洗系統(tǒng)，提供全流程自動(dòng)化數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)智能高效的數(shù)據(jù)處理和過濾。為了滿足AI算法模型高效訓(xùn)練和使用的需求，智算中心在基礎(chǔ)支撐層面應(yīng)部署分布式訓(xùn)練框架、高性能推理框架，在開發(fā)部署層面應(yīng)提供數(shù)據(jù)管理、模型開發(fā)、模型訓(xùn)練、模型管理等關(guān)鍵模塊，以模型API服務(wù)、領(lǐng)域模型、工具包、會(huì)話式開放框架、開發(fā)者社區(qū)等形式，形成強(qiáng)大的AI算法服務(wù)支撐能力。2．面向模型即服務(wù)應(yīng)用需求，構(gòu)建大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練AI模型在產(chǎn)業(yè)AI化和數(shù)實(shí)融合的背景下，當(dāng)前的行業(yè)做法是針對(duì)每一個(gè)場(chǎng)景都做一個(gè)模型，即“有1萬個(gè)場(chǎng)景就有1萬個(gè)模型”。然而隨著以BERT、GPT-3、DALL·E、源1.0等為代表的高泛化能力和高通用性的大模型的出現(xiàn)，一個(gè)模型可以覆蓋眾多場(chǎng)景。“預(yù)訓(xùn)練大模型+下游任務(wù)微調(diào)”的AI工程化模式已成為業(yè)內(nèi)共識(shí)，層數(shù)、隱向量長度、前饋網(wǎng)絡(luò)尺寸持續(xù)增長，參數(shù)規(guī)模迅速從億級(jí)增長到百萬億級(jí)。在充足數(shù)據(jù)和算力的支持下，大模型可以充分學(xué)習(xí)文本、圖像等數(shù)據(jù)中的特征。智算中心應(yīng)通過部署大模型所需要的訓(xùn)練、推理和數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，構(gòu)建出不同功能、不同模態(tài)的大模型（如自然語言處理大模型、視覺大模型、多模態(tài)大模型等），從而更加快速地生產(chǎn)出專業(yè)的技能模型，并在更多專業(yè)場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)小型化、輕量化的落地運(yùn)作。（三）以服務(wù)智件化為依托隨著人工智能應(yīng)用場(chǎng)景持續(xù)拓展和開發(fā)用戶不斷普及，對(duì)智能計(jì)算需求大幅提升、算法模型功能不斷強(qiáng)化的同時(shí)，人工智能算法開發(fā)和模型訓(xùn)練正在從專業(yè)化、高門檻向泛在化、易用型轉(zhuǎn)變，智算中心的發(fā)展將由傳統(tǒng)的硬件、軟件向“智件”升級(jí)拓展。“智件”是指智算中心提供人工智能推廣應(yīng)用的中間件產(chǎn)品和服務(wù)。傳統(tǒng)用戶進(jìn)行人工智能應(yīng)用時(shí)，除了需要提供業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，還需提供算法模型并進(jìn)行代碼開發(fā)，“智件”的構(gòu)建可以改變這種服務(wù)模式，通過可視化操作界面，以及低代碼開發(fā)甚至無代碼開發(fā)的模式，為用戶提供功能豐富、使用便捷的人工智能算力調(diào)度、算法供給和個(gè)性化開發(fā)服務(wù)，實(shí)現(xiàn)“帶著數(shù)據(jù)來、拿著成果走”的效果。3．面向可持續(xù)化發(fā)展需求，推進(jìn)AI模型不斷演進(jìn)升級(jí)從感知機(jī)到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從全連接網(wǎng)絡(luò)到模型剪枝、知識(shí)蒸餾、注意力機(jī)制，從有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)到強(qiáng)化學(xué)習(xí)、自監(jiān)督學(xué)習(xí)，人工智能理論算法模型在持續(xù)深化發(fā)展中。當(dāng)前，人工智能算法正從單模態(tài)、有監(jiān)督學(xué)習(xí)向多模態(tài)、自監(jiān)督學(xué)習(xí)演進(jìn)。自監(jiān)督學(xué)習(xí)無需標(biāo)注數(shù)據(jù)，可以直接從無標(biāo)簽數(shù)據(jù)中自行學(xué)習(xí)，極大降低了人工標(biāo)注成本。多模態(tài)學(xué)習(xí)更貼近人類對(duì)多感知模態(tài)的認(rèn)知過程，通過學(xué)習(xí)多種模態(tài)的數(shù)據(jù)，可以突破自然語言處理和計(jì)算機(jī)視覺的界限，在圖文生成、看圖問答等視覺語言任務(wù)上具有更強(qiáng)表現(xiàn)。隨著人工智能相關(guān)技術(shù)和應(yīng)用需求的不斷升級(jí)，智算中心所提供的算法模型也應(yīng)持續(xù)迭代升級(jí)，與時(shí)俱進(jìn)，保持算法模型的先進(jìn)性。未來，人工智能算法將朝著多模態(tài)、交互式主動(dòng)學(xué)習(xí)、規(guī)劃、實(shí)踐的方向發(fā)展，以期實(shí)現(xiàn)真正的認(rèn)知智能。1．提供多元算力調(diào)度服務(wù)，實(shí)現(xiàn)算力調(diào)度“智件化”算力是智算中心提供的核心產(chǎn)品和服務(wù)。面向不同用戶的不同算力需求，智算中心應(yīng)提供“智件化”算力服務(wù)，讓用戶無需關(guān)注底層算力芯片和技術(shù)細(xì)節(jié)，通過用戶交互界面，選擇業(yè)務(wù)場(chǎng)景類別、算法模型大小等參數(shù)，獲得不同算力需求下的計(jì)算時(shí)間預(yù)估、服務(wù)費(fèi)用測(cè)算等針對(duì)性算力服務(wù)方案。一方面，算力服務(wù)虛擬化，弱化底層算力芯片供給的技術(shù)差異性，為用戶提供標(biāo)準(zhǔn)化的算力供給服務(wù)。通過抽象芯片架構(gòu)并融合算力特性將提供底層計(jì)算能力的GPU、FPGA、ASIC等AI芯片進(jìn)行統(tǒng)一管理和調(diào)度，以PFLOPS、EFLOPS作為計(jì)算能力單位向用戶提供算力服務(wù)，讓用戶可以更便捷地調(diào)度算力，進(jìn)行AI應(yīng)用部署。另一方面，算力服務(wù)協(xié)同調(diào)度，要強(qiáng)化對(duì)外的算力調(diào)度與服務(wù)能力。在構(gòu)建全國一體化大數(shù)據(jù)中心協(xié)同創(chuàng)新體系和“東數(shù)西算”工程的背景和要求下，智算中心可以作為算力基礎(chǔ)單元，通過云服務(wù)方式融入全國算力調(diào)度體系中，滿足更大范圍、更強(qiáng)算力調(diào)度需求。4．面向算法高效調(diào)用需求，提供專業(yè)化開發(fā)部署支撐智算中心除了提供深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等常見

A

I算法模型19智能計(jì)算中心創(chuàng)新發(fā)展指南步規(guī)范數(shù)據(jù)中心的能耗水平和平均電能利用效率（PUE）。為了進(jìn)一步降低智算中心能耗，設(shè)施綠色化是智算中心建設(shè)的必然選擇。設(shè)施綠色化主要包括設(shè)備節(jié)能化、能源供給綠色化等方面。2．提供簡便算法模型服務(wù)，實(shí)現(xiàn)算法供給“智件化”人工智能是一門極其復(fù)雜的學(xué)科，要求應(yīng)用開發(fā)者不僅要有扎實(shí)的理論功底，還要有高超的編程技術(shù)，門檻極高。算法模型是人工智能應(yīng)用的靈魂，也是智算中心提供服務(wù)的主要輸出物。從計(jì)算智能到感知智能，再到認(rèn)知智能，人工智能的應(yīng)用模型越來越復(fù)雜，從公共服務(wù)到社會(huì)治理再到產(chǎn)業(yè)發(fā)展，人工智能的應(yīng)用需求越來越廣泛，對(duì)人工智能模型和算法的要求也越來越高。為了緩解人工智能模型訓(xùn)練成本高、技術(shù)門檻高的問題，智算中心應(yīng)加強(qiáng)算法供給服務(wù)模式的創(chuàng)新，開發(fā)可視化操作界面，用戶通過API、模塊化代碼即可獲得所需的人工智能應(yīng)用效果，減輕代碼開發(fā)壓力，使用戶無需關(guān)注算法和模型本身的復(fù)雜技術(shù)細(xì)節(jié)，只需聚焦相應(yīng)業(yè)務(wù)領(lǐng)域的業(yè)務(wù)邏輯和數(shù)據(jù)就能實(shí)現(xiàn)人工智能應(yīng)用。用戶可以基于“智件化”的算法模型進(jìn)行探索和創(chuàng)新，開發(fā)出適用于各種場(chǎng)景的新型智能應(yīng)用。1．采用先進(jìn)節(jié)能技術(shù)，全面降低智算中心能耗制冷設(shè)備和IT設(shè)備是智算中心主要的能耗來源。液冷技術(shù)采用冷卻液和工作流體對(duì)發(fā)熱設(shè)備進(jìn)行冷卻，利用高比熱容的液體代替空氣，提升了制冷效率，降低制冷能耗。液冷技術(shù)是智算中心制冷的主要發(fā)展趨勢(shì)。數(shù)據(jù)中心采用全棧布局液冷，冷板式液冷、熱管式液冷、浸沒式液冷等先進(jìn)液冷技術(shù)，構(gòu)建包含一次側(cè)二次側(cè)液冷循環(huán)、CDU等的智算中心液冷整體解決方案，可以進(jìn)一步降低能耗、降低PUE，實(shí)現(xiàn)綠色化。液冷智算中心采用余熱回收技術(shù)，可以為智算中心自身以及鄰近區(qū)域供暖，進(jìn)一步提升能源利用效率。此外，智算中心采用高壓直流、集中供電等高效供配電系統(tǒng)、能效環(huán)境集成檢測(cè)等高效輔助系統(tǒng)、智能監(jiān)控運(yùn)維系統(tǒng)等綠色管理系統(tǒng)可以進(jìn)一步降低能耗。3．提供開放生態(tài)環(huán)境服務(wù)，實(shí)現(xiàn)供需對(duì)接“智件化”人工智能場(chǎng)景日趨豐富，應(yīng)用需求和技術(shù)供給個(gè)性化特征明顯，為滿足部分用戶和場(chǎng)景對(duì)于人工智能算法優(yōu)化、系統(tǒng)優(yōu)化服務(wù)的個(gè)性化需求，智算中心應(yīng)構(gòu)建開放合作生態(tài)，加大數(shù)據(jù)資源供給，聚焦先進(jìn)的技術(shù)并適配典型場(chǎng)景應(yīng)用。一方面，加大數(shù)據(jù)供給，數(shù)據(jù)是人工智能應(yīng)用的基礎(chǔ)，智算中心應(yīng)打造數(shù)據(jù)共享平臺(tái)，推動(dòng)計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、重點(diǎn)行業(yè)領(lǐng)域等高質(zhì)量公開數(shù)據(jù)集的匯聚，為用戶人工智能應(yīng)用提供增值性數(shù)據(jù)服務(wù)。另一方面，開放發(fā)展生態(tài)，圍繞滿足不同用戶個(gè)性化人工智能應(yīng)用需求，智算中心應(yīng)將其計(jì)算平臺(tái)、資源平臺(tái)和算法平臺(tái)對(duì)外開放，聚集行業(yè)內(nèi)領(lǐng)先企業(yè)的力量，及時(shí)響應(yīng)用戶個(gè)性化需求，提升智算中心技術(shù)能力的同時(shí)形成新的產(chǎn)業(yè)和生產(chǎn)力。2．采用綠色清潔能源，從源頭上實(shí)現(xiàn)綠色低碳一方面，智算中心的大部分業(yè)務(wù)負(fù)載，特別是企業(yè)負(fù)載，在時(shí)間上主要集中于白天工作時(shí)段，與光伏、風(fēng)電的主要發(fā)電時(shí)段匹配性較高，無需過多儲(chǔ)能與調(diào)峰，使得智算中心在運(yùn)用光伏、風(fēng)電等綠色電力方面具有天然優(yōu)勢(shì)。采用綠色電力供給的智算中心綜合運(yùn)用線性規(guī)劃、混合整數(shù)規(guī)劃、啟發(fā)式算法等多種能耗管理方法，可以在降低碳排放的同時(shí)也節(jié)約電價(jià)成本。智算中心采用優(yōu)化調(diào)度與需求響應(yīng)控制策略，還可作為需求側(cè)可調(diào)載荷參與電力需求側(cè)響應(yīng)，不僅提升智算中心自身能源利用效率，而且提升新型電力系統(tǒng)需求側(cè)資源優(yōu)化配置效率。另一方面，智算中心所在的建筑物、園區(qū)空間大，可以充分利用，發(fā)展屋頂光伏、園區(qū)風(fēng)電等可再生能源發(fā)電設(shè)施，優(yōu)化能源綠色供給格局。應(yīng)用分布式光伏發(fā)電、分布式燃?xì)夤┠艿燃夹g(shù)可以提升智算中心園區(qū)綠色化水平。小型智算中心