，加速了 ChatGPT 商业 智算增长趋势 智算中心布局 政策驱动 智算中心是以 GPU 、 AI 加速卡 [1] 等智能算力为核心、 集约化建设的新型算力基础设施，提供软硬件全栈环境， 主要承载模型训练以及适合中心推理、多媒体渲染等业务，支撑各行业数智化转型升级 具有较强的普适性，可服务于 toB/toC 适合有智能化转型需求行业，如自动驾 驶、智慧城市， toB 为主 专用性强，主要面向地球物理、分子力 核心交换机 （ 400G 接口） 点的 Leaf （ 25G/100G 接口） 网络层 代表设备 连接关系 功能定位 Spine 核心 S9850 - 32H 互联所有 Leaf 交换机 骨干网，承载南北 / 东西向流量 Leaf 接入 S6850 - 56HF 连接 GPU 服务器、管理交换机 服务器接入与流量汇聚 带内管理 S6805 - 54HF 连接服务器 BMC 、管理节点 业务侧运维通道 些核心设备间高效流转 ， 同时借助双机部 署实现冗 余 ，避免单点故障影响业务和管理功能 关键链路标注 •25G 业务链路： GPU 与 Leaf 之间的高速数据通 道 ，每 Leaf 承载 18 台 GPU （ 36 条链路 / Leaf ） •400G 核心互联： Leaf-Spine-Core 间的骨干链 路 ，支持 ECMP 多路径负载均衡 •10G 管理链路：

数据中心信息系统安全建设项目 技术方案 安全域方法的根本目标是能够更好的保障网络上承载的业务。在保证安全的同时，还要保障业务的正常运行和运行效率。 信息安全服务所强调的核心思想是应该从客户（业务）而不是 IT 服务提供方（技术）的角度理解 IT 服务需求。也就是说，在提供 IT 服务的时候，我们首先应该考虑业务需求，根据业务需求来确定 IT 需求包括安全需求。 在安全域划分时会面临有些业务 全域的要求强性划分，还是合并安全域以满足业务要求？必须综合考虑业务隔离的难度和合并安全域的风险（会出现有些资产保护级别不够），从而给出合适的安全域划分。 安全域方法的根本目标是能够更好的保障网络上承载的业务。在保证安全的同时，还要保障业务的正常运行和运行效率。 信息安全服务所强调的核心思想是应该从客户（业务）而不是 IT 服务提供方（技术）的角度理解 IT 服务需求。也就是说，在提供 IT 服 部署安全管理平台对网络，主机，应用的日志进行审计 与分析。 4. 整体安全设计 4.1. 安全域 4.1.1. 安全域划分原则 （1）业务保障原则 安全域方法的根本目标是能够更好的保障网络上承载的业务。在保证安全 的同时，还要保障业务的正常运行和运行效率。 信息安全服务所强调的核心思想是应该从客户（业务）而不是 IT 服务提供 方（技术）的角度理解 IT 服务需求。也就是说，在提供 IT

计算从最初的数值计算逐渐演变为科学计算、关键计 算和智慧计算。每种计算都有相应的计算力中心去支撑。 科学计算的算力中心是超算中心。承载当前企业应用、政 府应用和个人应用的算力中心是数量众多的各类数据中 心。当前，人工智能计算需求正呈指数级增长，未来将 占据80%以上的计算需求，承载这种需求的就是AI算力中 心，即智算中心。 智算中心成为新基建的三个基本条件 工业时代的电力生产需要电厂，计算力也需要强大

理测绘等场景中有 着极大应用空间 智算中心作为未来 AI 算力生产供应中心，其算力能够充分满足未来政府治理和公共服 务数据训练要求 • 智算中心作为“新基建”数字基础设施的主力军 ，其所承载的 AI 算力将是驱动政府治理智能化发展的 核心动力 • 丰富的应用场景为智算中心提供了大量 AI 训练数据 ，海量训练数据对于数据中心算力提出更高要求 智能计算中心经济社会效益分析 加强政府治理

典型案例 CONTENTS 加入星球获取更多更全的数智化解决方案 智算中心是以 GPU 、 AI 加速卡 [1] 等智能算力为核心、 集约化建设的新型算力基础设施，提供软硬件全栈环境， 主要承载模型训练以及适合中心推理、多媒体渲染等业务，支撑各行业数智化转型升级 具有较强的普适性，可服务于 toB/toC 适合有智能化转型需求行业，如自动驾 驶、智慧城市， toB 为主 专用性强，主要面向地球物理、分子力

的软硬件环境需求各异。主要注 意一下问题： 序号 部署方案 1 Hadoop 集群部署主要采用普通机架式服务器，并安装普通 SAS 硬盘。 2 Oracle 数据库对服务不仅承载大量数据的处理和存储，同时承载应用系统的数据 查询请求，对服务的性能和数据的可靠性、安全性具有较高的要求。本项目 Oracle 数据库的存储使用 XXSAN（磁盘阵列），服务器采用专业的高性能数据库 服务器。 3

解前景，方便规 划学习与发展方向。 创新案例 案例一 诺华智能匹配 案例二 掌上高考 “岗位知识库”应用 40 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 某新能源产业集团的数字化研发中心承载着集团数十个 新能源商业应用的创新研发和运维工作，这些商业化应用连 接着集团各产业板块主营业务与上下游供应商、承包商、终 端客户之间的巨量业务工作往来，这些应用涉及代码量达上 千万行、组件和功能单元数百个，为了将这些组件和功能单