l 第 12 页 1. 数据预处理 • 数据清洗、标准化及特征工程 2. 模型训练 • 输入：标准化后的数据集 • 昇腾集群分布式计算： • 多节点并行计算梯度 • 参数服务器架构更新模型参数 • 节点间同步最新参数 • 验证评估： • 定期计算预测误差 • 反馈调优信号指导模型优化 3. 模型压缩 • 将 FP32 ，优化训练 过程。 硬件配置：昇腾 910B ×8/ 节点， RoCE v2 网络（带宽 200Gbps ）， 构建高效分布式训练环境。 框架优化：自动并行策略（数据并行 + 模型并行混合）， 提升分布 式训练性能。 优化器选择：分布式优化器（ Horovod+ 昇腾通信库）， 优化梯度 同步和参数更新。 硬件配置：昇腾 910B × 1 （ 640TOPS 模型训练 模型压缩 第 13 页 监 控 与 调 优 参 数 Q 网络时延监控 监控指标：参数同步时延 < 10ms （分布式训练）。 阈值范围：确保分布式训练的 高效同步。 调优策略：检查 RoCE 网络拥 塞，调整交换机流控策略，优 化网络性能。 训练监控指标 监控指标：训练 loss （负荷预

service 是一个平台独立的，低耦合的，自包含的、基于可编程的 web 的应用 程序，可使用开放的 XML（标准通用标记语言下的一个子集）标准来描述、发布、发现、 协调和配置这些应用程序，用于开发分布式的互操作的应用程序。 Web Service 技术， 能使得运行在不同机器上的不同应用无须借助附加的、专门的 第三方软件或硬件，就可相互交换数据或集成。 依据 Web Service 规范实施的应用之间，无论它们所使用的语言、 次溪源 溪小流域数字孪生场地适应性改造是在福州市水利局 14 层福州智慧水利（一期）项目 福州市河湖水系综合调度指挥中心的基础上进行场地适应性改造。主要建设内容包括增 加一块 LED 辅屏、分布式管理系统、扩建会议讨论系统和无纸化会议系统发及场地适应 性改造。 福州溪源溪小流域（溪源水库）数字孪生建设项目技术规范书 19 3.4.2.1 大屏幕显示系统 溪源溪小流域数字孪生场地适应 层福州市河湖水系综合调度指挥中心调度中心场地的背面增加一块辅屏部 署在指挥大厅西侧，拼接显示面积约 16.992 ㎡。 3.4.2.2 分布式管理系统 本次升级改造分布式管理系统增补 2 台分布式坐席管理输入节点，2 台分布式坐席 管理输出节点，19 台分布式图像处理节点(4K)-LED 信号和视频会议信号输出，23 套多 媒体影像漫游系统，实现音视频信号的互联互通和综合显示控制。 3.4

的数据提供给消费者。这一特性在保障数据自主权方面意义重大，服务提供商不用担心数据泄漏风险，还能充分利用自身分 析能力为消费者数据提供价值。 （3）联邦学习 联邦学习是一种创新的机器学习框架。它是一种分布式机器学习方法，允许多个参与者在不共享原始数据的情况下共同 训练模型。这种方法在保护数据隐私的同时，利用多方数据进行模型训练，适用于数据孤岛场景，使企业能够在保护用户隐 私的同时，使用分散的数据源进行模型训练。在Google 者数据时，联邦学习技术确保数据仅在本地进行计算，交换的 只是模型参数而非原始数据。 （4）数据自主控制 Google Cloud通过分布式云等数据自主权控制功能，为用户提供对数据和工作负载的数据自主权控制。用户可以根据 自己的需求，选择在公共云或分布式云中部署应用，确保数据自主权的实现。 （5）赋能 Catena-X汽车空间 Google Cloud积极参与了欧盟Catena-X汽车数 Catena-X汽车空间 1、赋能欧洲数据空间 2、参与连接器组件开发 3、提供多源数据共享服务 1、基于OPC UA的数据标准化建模 2、AAS实现产品语义表达 3、EDC保障数据安全流通 分布式部署模式，通过在AWS云基础设施上构建数据空间技术及服务能力，在提供数据空间的数据连接和存储服务的同时， 还可以将数据与分析、ML和商业智能等服务相集成，同时支持数据安全性,帮助用户打破数据孤岛，充分释放数据价值。

AI 数据处理 300 万小时 语音翻译 南京智算中心算力规模 Aic 指 标 0. 8 Eops( 一期累 计 ) 1.8Eops( 二期累计 ) 2.5Eops( 三期累计 ) 分布式存储系统 6PB 全闪存储系统 500TB 内部高速互联网络 采用 200G HDR 组网； 高速计算存储网络 采用 25G/100G 以太 网 经典模型库 深度学习库 高性能库 算子库 觉 智 边缘智能计算 loT 物联设备 Docker 容器化 训练推理系统 智能板卡管理插件 Kubernetes 容器编排 系统 Ceph 分布式存储 系统 集群监控系统 Kubeflow 分布式系统 车路协同 智能实验室 新基建相关 数据市场 公安、消防 其他项目服务 南京智算中心平台规划

器管理网口互联； l 带外管理： 带外远程管理 通道 ， 当业务网络故障时， 可通过独立通道访问设备， 快速定位与解决故障 ，保 障运维连续性 / 运维隔离。 防御、 DDoS 分布式拒绝 服务 ，双机热备部署； l 部署细节： 2 台防火墙连 接内外网边界 ，通过配置 访 问 控 制 规 则 ， 开 放 GPU 服务器 22 （ SSH ）、 定性与可靠性。 验证项与工具 GPU 状态检查：执行 nvidia- smi 命令检查 GPU 卡在线状态、温度、算力参数。 分布式训练验证：启动 ResNet- 50 模型训练任务，基于 Horovod 框架实现多机多 卡 分布式训练，要求 GPU 算力利用率≥ 70% 。 验证目标 确认千卡 GPU 集群算力正常输出。 l POC 测试：验证 RDMA ， 将 GPU 间 通 信 延 迟 降 至 ≤ 20μs ，大幅提 升模型训 练效率。 网络架构技术优势 RDMA 协议 大二层技术 第 36 页 l 分布式统一存储 全闪池 混闪池 NFS l 采用“分布式存储 + 分层存储”架构 ， 高性能层使用 NVMe SSD ，容量层采用 HDD 硬盘结合纠删码技术 全面存储协议支持 NFS 、 SMB 、 POSIX 、 S3

存在的复杂的非线性映射问题，提高整个建筑的设计水平；三是 形状语法：该技术就是利用一种特殊的几何方法，对各种2D、3D 图形进行研究，并根据用户的需求和规则，自动构建出相应的图 形；四是集群智能技术：该技术是分布式人工智能技术领域的一 个重要研究方向。在一个特定的群体中，有许多非智能体，它们 之间仅能进行简单的信息传输和处理，而在微观合作中，它们可 以从宏观上表现出复杂的智能行为，在具体的应用中可以通过群

2.1 整体逻辑关系 首先阐明数据资源目录与整体数据分析应用的逻辑关系： 图 2-1 数据资源目录及标准存储在整体数据分析应用中的逻辑结构图 第 1 页 图 2-1 数据资源目录及标准存储(分布式方案) 数据资源目录的建设需建立在《财政基础数据规范》及《财政标准存储规范》 基础上，按照一定的清洗转换规则自生产系统中获取数据后形成符合规范的标 准存储，供形成进一步的主题分析资源库使用，最终实现深层次的数据分析、 整体上是利用多年度多财政的平台 2.0 的数据字典、标准存储、文件服务等组 件来支撑结构化和非结构化数据的存储和管理，让平台真正的成为财政数据中 心的管理者。 在数据利用时，还需根据分析主题的要求，利用分布式、搜索引擎、数据 挖掘等相关技术来实现数据分析利用。 3 功能设计 财政数据资源目录体系定义为以元数据为核心，以财政数据分类表和主题词表 为控制词表，对财政数据资源进行网状组织，满足从分类、主题、应用等多个

础设施方面向更深、更广发展，形成 硬件重构的智算中心算力系统和软件 定义的智算中心操作系统。浪潮将与 各位伙伴一起，抓住机会，为客户提 AS13000-X,面向云化基础设施 Sk棚先的多橘块有点，业界小型化最好的分布式 AS13000-H,面向HPC和AI应用 领先的并行文件系统，业界最高的单劳点吞吐率 AS13000-P,面向高性能离可篇场景 独家支持Powers,业界最高的单节点计算力 AS13000-

在损失函数中嵌入物理机制 在模型训练模式中考虑物理机制 P16 耦合物理机制的深度学习： 产汇流机制约束的深度学习洪水预报模型 模型结构： 在充分考虑流域产汇流机制基础上 ，模型构建了分布式的深度学习预报模型进行滚动预 报，最大程度控制误差； 模型输入： 前 24h 降雨与边界流量 / 水位 ，未来 72h 的气象网格降雨预报结果； 模型输出： 四条支流关键断面 ， 以及丽水站、

速生成工种的劳动合同及三级教育卡 无纸化合同 生成合同后，电子签章，完成合同签 应用价值 电子合同 人脸识别， 自动提取数据中心相关信息 数据强关联，复核人员安全教育、交底、 证件等信息 人脸查档 l 分布式算法精准定位，行动轨迹实时记录，加强作业人员管理，督促现场有序施工； l 人员轨迹后台同步，人员热度、工种分布图表呈现，预警工程进度，合理配置劳力； l 进入危险 / 重点区域、非工作时段进入工