创建AI模型。它包括数据集合，模型选择，模型训练， 模型评估，模型部署和模型监控，涉及密集使用GPU。模型开发完成后启动推理业务，为最终用户提供业务 支持或与模型交互。因此大模型的训练基于更大规模的GPU并行计算，单服务器内部署GPU数量提升至4颗、 8颗甚至更多，并通过纵向扩展的方式实现更多GPU互联形成超节点。当前英伟达超节点Scale Up互联可达 576颗GPU。 趋势洞察 03 满足承载不同RDMA协议的技术要求，二是满 足海量数据传输需求的高带宽、大象流负载均衡、精细化流控等技术要求。借助RDMA技术，通过分布式智 算中心网络实现区域内多智算中心协同计算，可以满足更大规模的算力需求。 总而言之，算力的需求正在快速增长。由于AIGC的出现，大模型的训练和推理导致智算超越了通算。智 算中心节点规模越来越大，对网络性能（吞吐和时延）要求越来越高，其发展趋势是从scale 核心挑战：超低时延、无损传输与能耗困局 智算中心网络作为连接海量计算资源（万卡/十万卡级）的关键组成部分，其性能直接影响到大模型训练 的巨量数据、分布计算以及并行同步的效率和效果。然而，当前智算中心网络在大规模组网架构、低时延无 损网络技术、高吞吐负载均衡以及智算中心间高速无损互联等方面仍面临诸多技术挑战。 1）智算网络面临的挑战 组网规模与复杂度激增 大模型训练依赖数千甚至数万张GPU的协同计算

各 类核心业务在任意位置发生，都能由最优计算节点响应处理。这就要求异地数据中心间具备 全局流量调度能力，可根据链路延迟变化动态切换支付结算类关键业务路径，实现用户“零 感知”切换。 2）超大规模与智能韧性协同演进挑战加剧 伴随通用计算服务器迈向50万乃至百万级规模，单数据中心网络的物理规模与逻辑复杂 性激增。传统依赖人工策略管理的模式已无法满足需求。带宽对等化、毫秒级切换等硬性要 求，迫使网络架构向深度智能化演进： 延迟、高带宽的RDMA（如RoCEv2）将普遍应用于金融核心交易与关键数据库同步环 境，对无损以太网能力提出严峻挑战。此外，传统Spine-Leaf的CLOS架构是否适用超 大规模的数据中心，如何应对多POD间的大规模流量灵活调度，也将面临新的挑战。 “战争级”韧性催生容灾与加密升级：为应对地质灾害及冲突破坏，如何支撑数据中 心网络“中枢”在极端环境下的通信能力成为关键瓶颈。网络需要基于智能故障感知恢复， 级为基于AI模型的实时主动防护，要求在交易的同时快速做出判断。以某国内领先的银行为 例，其日均交易额约1.03万亿元，日均交易笔数达数亿级别，每秒交易上万次，会产生大量 的高频并发，需要超千卡的大规模、高性能的推理网络。 7 AI应用升级，对时延更加敏感：AI应用从当前的对话类/推荐类业务，将向AI助手/智 能体/云服务演进，随着应用的升级，例如远程AI医疗、量化交易等要求<5ms的时延，带

问题、提高 工作效率以及优化公共服务方面已显现出局限性。在此背景下，AI 技术尤其是大模型的应用成为推动政务智能化的重要方向。D eepSeek 政务大模型作为一款基于先进自然语言处理技术的大规模 预训练模型，具备强大的语义理解、推理和生成能力，能够有效支 撑政务领域的智能问答、政策解读、文档生成等场景。然而，由于 政务场景的专业性、特殊性以及对准确性和合规性的高要求，通用 大模型难 的回答，平均响应时间低于 2 秒。同时，模型还具备一定的逻辑推 理能力，能够对多段文本信息进行综合分析和归纳，生成符合逻辑 的结论。 DeepSeek 模型在数据处理与分析方面同样表现优异。其内置 的大规模数据处理引擎能够高效处理海量政务数据，支持实时数据 流处理和批量数据挖掘。例如，在政务数据分析场景中，模型能够 从数百万条记录中快速提取关键信息，并生成可视化的分析报告。 此外，模型还支持数据清洗、去重、格式转换等预处理操作，为后 政府机构对数据时效性和准确性的需求。 首先，我们将引入并行计算和分布式存储技术，以应对大规模 数据的处理需求。通过将数据分片存储在多台服务器上，并利用 GPU 集群进行并行计算，可以显著提升数据处理的速度。具体而 言，我们将采用 Apache Spark 作为分布式计算框架，结合 Hadoop HDFS 进行数据存储，确保在大规模数据集上的高效处理 能力。 其次，针对政务数据的异构性，我们将设计一套统一的数据预

函数 CPU/GPU/ARM 多类型异构算力 火山引擎边缘云 : 以云计算基础技术和边缘异构算力结合网络为基础 , 构建在边缘大规模基础设施之上的云计算服务 , 火山引擎边缘云定 义 区域中心城市 运营商多线 / 云边专 线 完整的云服务能力 二、三、四线城市 运营商、固网 /MEC 城市粒度资源服务 用户现场 影视制作 装修设计 数字可视化 渲染场景 资源编排 CPU 云主机 GPU 云主机 高效云盘 VPC 网 络 弹性 IP 火山引擎边缘云 超大规模边缘资源 超高产品性能 超流量场景验证保障 高性能标准硬件资源 NVMe SSD IO 时延 <1 ms 内容分发和加速网络创新 边缘计算节点创新 异构算力 CPU\GPU\ARM 自研高性能实例 PPS>700W 支持自定义限速 多种计费模式 云边镜像 ¢ 键 分 发 带 超大规模的接入点 单节点海量流量承载能力 智能调度 提供质量稳定加速资源 自研的传输优化、智 能缓存、动态路由 边缘渲染 边缘智能 火山引擎边缘云产品创 新 新基础 底座 离线渲染

助力电子政务向更高效、更智能的方向发展。 1.2 deepseek 模型概述 DeepSeek 模型是一种基于深度学习的自然语言处理（NLP） 技术，旨在通过大规模数据训练和优化，实现对复杂文本的高效理 解和生成。该模型结合了最新的深度学习算法和大规模数据集，能 够在多领域、多任务场景下表现出色。DeepSeek 模型的核心架构 基于 Transformer，通过多头自注意力机制和位置编码技术，能够 DeepSeek 模型还支持多语言处理，能够满足不同地区的政务需求， 提升服务的覆盖范围和适应性。 DeepSeek 模型的优势在于其高效性和可扩展性。通过分布式 训练和优化算法，模型能够在短时间内处理大规模数据，并保持良 好的性能。此外，模型支持在线学习和增量更新，能够根据新数据 的加入不断优化自身表现，确保在实际应用中的持续高效运行。 为了更好地展示 DeepSeek 模型的技术特点，以下列举其关键 模型的实时更新和在线学习功能，还能确保知识库的时效性和准确 性，进一步提升电子政务的服务质量。 1.2.1 deepseek 模型的核心技术 DeepSeek 模型是一种基于深度学习的自然语言处理（NLP） 模型，旨在通过大规模数据训练和先进的算法来实现高效的知识抽 取和信息检索。其核心技术包括以下几个方面： 首先，DeepSeek 模型采用了 Transformer 架构，该架构通过 多头自注意力机制（Multi-Head

在读写性能方面表现出色 。例如， MongoDB 的文档型数据 模型适合存储传感器采集的实时数据， 能够快速写入和查 询； Cassandra 的分布式架构和高可用性特点，使其能够高 效处 理大规模的用户行为数据和社交媒体数据， 为数据分 析和挖 掘提供支持。 数据备份与恢复机制 ：建立全面的数据备份策略， 采用全 量 备份和增量备份相结合的方式， 定期对数据进行备份 。 将备 份数据存储在异地的数据中心， 、深入的清洗 、转换 、集成等预 处 理操作， 去除数据中的噪声 、错误和重复数据， 统一数 据格 式和编码， 提高数据质量 。运用先进的大数据处理技 术， 如 Hadoop 、Spark 等， 对大规模数据进行高效处理和分析 ， 挖掘数据背后的潜在价值， 为新材料研发和产业应用提 供有 力的数据支持。 数据清洗 ：运用多种数据清洗技术， 包括基于规则的清洗 方 法和基于机器学习的清洗算法， 大数据处理框架 ：运用 Hadoop 和 Spark 等大数据处理框 架，对大规模的新材料数据进行分布式处理和分析。Hadoop 通过 MapReduce 编程模型实现对海量数据的并行处理， 将数据处理任务分解为 Map 和 Reduce 两个阶段， 分别 在集群的多个节点上并行执行， 适用于大规模数据的离线 分 析任务 。例如， 在对新材料实验数据进行统计分析时， 利用

自动识别潜在的安全事件，如打斗、聚众、异常 行为等。模型应具备高准确率和低误报率，确保追踪如 盗窃、火灾、交通事故等事件的发生。 o 数据存储与管理：系统应具备强大的数据存储能力，能 够处理大规模视频数据，并保留相应的事件标签和元数 据。同时需具备数据管理功能，支持数据的分类、检索 和清理策略，以实现高效的存储利用。 o 预警与通知机制：一旦检测到异常事件，系统应能迅速 生成预警信息并通过多种渠道（如短信、APP 源处理减少数据传输的时间成本。 模型训练与推理层是架构的核心，此层将整合先进的 AI 大 模 型，如卷积神经网络（CNN）、视频卷积长短期记忆网络 （ConvLSTM）等。这些模型应当在大规模标注数据集上进行训 练， 涵盖各种公共安全事件的场景，如突发事件、人群聚集、异 常行为 等。训练完成后，模型应部署到云端或边缘计算节点，实 现实时推 理能力。应当设计一个基于 GPU 的高性能计算集群，用 事件抽取算法，系统可将长时间的视频流转化为有意义的事件列 表，便于工作人员快速检索分析。 对于数据存储，处理后的数据将被分类存放，确保可以高效检 索和调用。可以采用分布式数据库或云存储技术，支持大规模数据 的高效存取。 具体的处理流程可以用下图表示： 通过以上设计，数据处理模块不仅提高了视频数据的可用性， 还为后续的智能分析奠定了良好的基础。整个流程实现自动化，减 少 了人工干预

借更强的学习能力、更高的精准度以及更强的泛化能 力，正在成为人工智能技术发展的焦点。随着大模型 的快速成熟，其参数规模呈百万倍增长，随之而来的 是算力需求的剧增，芯片算力的增长速度与模型参数 规模的增长存在剪刀差，推动了超大规模智算集群的 建设。 作为基础设施建设者和新质生产力的推动者，电 信运营商正积极推进智算布局。本文基于大模型的 发展趋势和需求，结合运营商的特定优势，提出了智 算集群布局以及算力、存储、网络和维护管理方面的 中图分类号：TN915.5 文献标识码：A 开放科学（资源服务）标识码（OSID）： 摘 要： 人工智能训练的计算复杂度逐年猛增，所需的智能算力从每秒千万次运算增加 到数百亿次，甚至进入千亿级别，促进了大规模智算中心的建设。智算中心主 要满足智算算力的需求，其布局、建设及维护方案与传统的云资源池存在较大 差异，当前运营商对智算中心的布局以及详细方案并没有统一的建议和参考。 分析了大模型发展带来的算 c）兼顾时效性和芯片演进。GPU 芯片在不断迭 代更新，对于跨 GPU 芯片型号的组网，因为不同型号 GPU 的算力、互通、显存等能力不同，存在木桶效应， 无法发挥高性能 GPU 芯片的效能，建议大规模集群选 择单一芯片，同时应充分考虑建设交付周期、未来业 务发展趋势、芯片演进计划等因素。对于型号落后的 GPU 训练芯片，未来随着多模态模型推理对算力需求 的增加，可用于对视频生成的推理。

英语 中文 机器翻译 图像 , 雷达信息 其他车辆位置 自动驾驶 监督式学习示例 输入 A 输出 B 应用场景 零部件图像 有没有瑕疵 ? (0/1) 视觉检测 机器参数 良率 大规模生产 产量 大规模生产 监督式学习在生产制造中的示例 顾客是否接受 是否通过顾客检测 ? 产品研发 / 质量控 制 零部件参数 合同谈判 机器参数 出价 性能 技术 / 数据 性能 技术

合解决方案。DeepSeek 智算一体机将采用模块化设计，确保系统 的高效性、可扩展性和易维护性。 在硬件方面，DeepSeek 智算一体机将搭载最新的多核处理 器、高速内存和大容量存储设备，以支持大规模的医疗数据处理。 同时，显卡和专用加速器将被集成用于加速深度学习模型的训练和 推理，特别是在医学图像识别和自然语言处理任务中表现优异。网 络模块将支持高速数据传输，确保医疗数据在院内外的快速共享与 能、扩展性和成本效益方面存在诸多局限性，难以应对大规模并发 处理和实时分析的需求。为此，开发一款专为医疗场景设计的智算 一体机成为迫切需求。DeepSeek 智算一体机旨在通过集成高效的 计算硬件与优化的软件算法，提供一站式解决方案，以满足医疗行 业中对高性能计算、数据隐私保护和快速响应的需求。 项目目标围绕以下几个方面展开： 1. 高性能计算能力：深度优化硬件架构，支持大规模并行计算，确 保在医学影像 存储单元采用分层设计，结合高速 NVMe SSD 和大容量 HDD，以满足不同应用场景的需求。NVMe SSD 用于存储高频访 问的医疗数据和模型参数，提供极致的读写速度；HDD 则用于存 储历史数据和大规模数据集，确保数据的长期保存和低成本管理。 同时引入 RAID 技术，提供数据冗余和故障恢复能力，保障数据的 高可用性。 网络单元设计为高带宽、低延迟的架构，支持 10GbE 甚至 40GbE