存、运、模力发展水平方面，均处于全国先进水平，综合算力指数 稳居前列。内蒙古、贵州发挥气候、能源、政策等优势，多次进入 我国综合算力指数 Top10。山西加速算力产业布局，已构建“1+3+N” 数据中心空间体系，以太原为核心，大同、吕梁、阳泉为支撑，多 市协同发展。另外，山东综合算力指数表现优秀，2024 年启动省级 算力基础设施高质量发展行动，持续打造核心区、集聚区、边缘计 算节点“2+5+N”的全省一体化算力网络布局。 区域数据中心网络出口带宽与区域内标准机架数 之比 算力中心省级 骨干网接入 数据中心接入省级骨干网数量 算力中心城域 网接入 数据中心接入城域网数量 算内高性能、 智能化网络技 术应用 区域内采用超融合以太等高速网络技术的数据中 心占区域内数据中心总数的比值 模力 模型资源 大模型备案数 量 各地区完成备案的生成式人工智能服务数量 大模型性能 各地区中国信通院“方升”大模型基准测试榜单入

规模和模型复杂度，建议初始配置为 PB 级存储，并支持动态扩 展。 网络资源的配置对于分布式训练尤为重要，需确保节点间的高 效通信。具体建议如下： - 网络带宽：采用 InfiniBand 或 100Gbps 以太网，确保节点间数据交换的低延迟和高吞吐量。 - 网 络拓扑：建议使用 Fat-Tree 或 Dragonfly 拓扑结构，以减少通信 瓶颈并提高网络效率。 以下是一个硬件资源配置的参考表格： HDFS/Lustre, PB 级容量 分布式文件系统，高吞吐量 中间结果存 储 NVMe SSD 阵列, TB 级容量 高速存储，低延迟 网络带宽 InfiniBand 或 100Gbps 以太网 低延迟，高吞吐量 最后，在实际部署中，硬件资源配置需根据具体训练任务的规 模和要求进行优化和调整。建议采用弹性资源管理机制，以动态分 配和释放资源，提高资源利用率和训练效率。同时，需考虑硬件的 在硬件配置方面，我们建议采用以下方案： - GPU 集群规模： 建议使用至少 8 台 NVIDIA A100 服务器，每台配备 8 块 GPU，以 支持大规模分布式训练。 - 网络拓扑：采用 InfiniBand 或高速以太 网连接，确保低延迟、高带宽的通信性能。 通过上述策略和配置，我们能够显著提升模型训练的效率和扩 展性，确保在大规模数据集和复杂模型场景下的高性能表现。 3.4 模型评估与优化 模型评估与优化是确保

HDD 作为初始存储容 量，并通过分布式文件系统（如 HDFS 或 Ceph）实现高效的数据 管理与访问。 网络带宽的优化对于分布式训练尤为重要。建议采用高速网络 互联技术，例如 100Gb 以太网或 InfiniBand，以确保节点间数据 传输的低延迟和高吞吐量。对于中小规模集群，可采用树状网络拓 扑结构；对于大规模集群，则需考虑更复杂的 Fat-Tree 或 Dragonfly 拓扑结构，以提升网络性能。