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

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

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。

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

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

根据各厂的芯片和服务器参数，虽然单瓦浮点算力以每代约 1 倍速率提升， 但是同时我们也看到随着效率的提升，服务器和机柜的功率参数以每代 40-60%的比例提升。而 DeepSeek 实现 GPU 白卡互联的能力，为国产芯 片的大规模应用打开了大门，在经济上必然存在较强的优势，但是短期内在 能耗上与英伟达芯片仍然存在差距。因此随着国内数据中心中智算中心的比 例提升，单个数据中心的 MW 数将持续上升，甚至相同算力下可能提升更 快 异，因此对供配 电系统需求亦有所不同。拆分来看： 1） 云数据中心-通用算力：亦称为基础算力，芯片架构主要以 CPU 为算力核心，主要用于 满足云计算和边缘计算等基础通用计算需求，无法高效处理大规模并行计算任务。通用 算力下游主要为云服务商，主要分为电信运营商（中国电信-天翼云、中国联通-联通云 和中国移动-移动云）和互联网运营商（阿里云和华为云等）。以长江云互联网数据中心 为案例，其计算额定功率为 领域 广泛应用于需要快速相应市场变化、调整业务规模的 领域的云计算应用，例如电商、金融、制造等 高性能计算、大规模科学计算等 人工智能、机器学习等 基础架构 物理基础层、虚拟化层、管理层、服务层等关键部分 高性能计算集群、大规模存储系统、网络架构 和管理与监控系统 AI 芯片与高性能计算节点、存储系统、网 络架构、智能化软件平台 计算方式

在效率和精确 度上逐渐显现出局限性，亟需引入更为先进的技术手段以提升评估 能力。DeepSeek 技术作为一种基于深度学习的智能分析工具，正 是在这一背景下被引入金融贷款评估领域。该技术通过大规模数据 训练，能够自动提取复杂的特征模式，并在高维数据空间中进行精 准预测，从而显著提升贷款风险评估的准确度和效率。 DeepSeek 技术的核心优势在于其能够处理非线性、高维度且 结构复杂的 法，从而提升整体业务水平。 2. DeepSeek 技术概述 DeepSeek 是一种基于深度学习和人工智能的先进技术平台， 专门设计用于金融领域的风险评估和决策优化。其核心技术架构结 合了大规模数据处理、机器学习算法和高性能计算能力，能够快速 处理和分析海量的结构化和非结构化数据。DeepSeek 平台通过多 层神经网络模型，能够自动提取数据中的复杂特征，并结合金融领 域的专业知识， 过分布式计算和深度学习模型的深度优化，满足复杂业务场景下的 高并发需求。 2.1 DeepSeek 的基本原理 DeepSeek 是一种先进的深度学习框架，专为金融贷款评估而 设计。其基本原理在于利用大规模数据集和复杂的神经网络模型， 对客户的信用状况进行全面、精准的分析。DeepSeek 通过多层感 知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN） 等技术，能够捕捉到数据中的非线性和时序特征，从而提升评估的