智算中心暨电力大模型 创新平台解决方案 智算 超算 • 1 行业发展分 析 4 主流智算平台介 绍 2 方案架构设 计 3 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 PaaS 、 SaaS 级 服务 3. 算力、数据、算法的融合平台 4. 以产业创新升级为目标 • GPU 智能算力为主 • 提供 TaaS 任务式服 务 1. 算力公共基础设施 2. 计算架构技术领先 算力的几种形态 超算中心 智算中心 云计算中心 提升国家及地方科研创新能力 集成多层次、 多协议、 多种数据保护模式的全闪存存储系统和高性能并行文件存储系统 ， 以及配套的信 息安全子系统和超算中心融合管理子系统。 典型超算数据中心架构 信息安全子系统 1. 对外连接网络（网络出口层）分为 CMNeT 、 云 专网、 IP 专网 1.CMNeT ：用于公众用户访问智算中心 2. 云专网：用于智算中心间互联、训推互联 3

1 万亿 。 • 采用 AllReduce 协议， 每台服务器传 输 ≈ 7GB 数据 ， 400G 网络（ 50GB/s ）耗时 < 0.14 秒 ，满足 训练效率 • 架构支持 3 年内算力翻倍 (≈300 台 GPU 服 务器 ) ，无需重构网络 ，满足“东数西渲 ” 业务量增长的算力弹性需求 • 承接 10 部院线电影、 50 个游戏场景、 100 GPU 服务器 + 交换机 ，存储 复 用 政务云 数据中心剩余容量 “ 渲染 + AI” 双盈 利 双机热备 + 冗余网络 超微算力 + 华三 网络 多模态大模型 训练 架构支持弹性 扩展 • 支持软件定义算力 ( 容器化调度 ) ，切入 AI 推理 ( 智慧城市视频分析、工业质检 ) • 指标： MTBF( 平均无故障时间 )>10 万 h ， PaaS 、 SaaS 级 服务 3. 算力、数据、算法的融合平台 4. 以产业创新升级为目标 • GPU 智能算力为主 • 提供 TaaS 任务式服 务 1. 算力公共基础设施 2. 计算架构技术领先 智算中心定义 超算中心 智算中心 云计算中心 提升国家及地方科研创新能力

的启动键，开 启了国家数据要素化事业的新征程。 国家数据基础设施建设是一项前无古人的伟大创新事业，从实现目标上要形成数据高效流通与安全可信 间的协调统一。从技术架构上要突破引领全球计算机和信息系统发展了80余年的冯.诺依曼架构；从建设运营 上要实现供给方、需求方和服务方等数据主体基于共识规则基础上的价值共创。具有极大的挑战性，至今还 未形成成熟的技术路线。《国家数据基础设施建设指引》充分 爬取、提供产品或服务中获得等各种方式得到的数据，都可以自由 使用和流通。 美国的数据基础设施探索实践 使用技术或方案 覆盖企业全部供应链、生产链、生态链 的完善数据整合与协作体系 云原生架构数据分析处理平台 区块链和加密算法 以Google Cloud、AWS、Azure等为代表的公司是全球领先的云平台公司，为美国和其他国家公域数据流通提供了先 进的基础设施。 1.Google 行分析后，处理结果依然存储于BigQuery，方便消费者随时获取处理后的数据，极大地提高了数据的利用效率。 （2） EDC搭建数据交互桥梁 EDC是由Eclipse基金会托管的开源项目，其目标是提供一个可弹性扩展的开发架构。EDC在Google Cloud的数据交互 体系中扮演着桥梁的角色，是实现互操作性的关键一环。借助EDC，服务提供商和消费者的数据系统得以无缝对接。例如， 消费者可以将数据发送到BigQuer

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 的生产供给中心，它就是智算中心。智算中心融合多元算 力，以开源架构计算系统为平台，以数据为生产资料，以 强大计算力驱动人工智能，为社会生产和生活提供源源不 断的智慧服务。 智算中心已成为经济新动能，社会新基建。 智算中心要成为新基建，必须满足以下三个基本条 平台的实施标准，超过80%的企业都 在其数据中心应用了开源软件技术。 开放计算带来的好处是显而易 工信论坛 47 ｜ 2020 年 4 月刊 见的，以浪潮的某个大型数据中心客 户为例，使用开放计算架构，能够节 约电力30%，系统故障率降低90%， 投资收益提高33%，并且运营效率提 升三倍以上，交付速度可以达到每天 一万台。模块化、标准化推动了智算 中心高质量发展。 大家知道，基础设施必然要以 实现容灾、数据共享等。 二是基础设施的超大规模要求智 算中心应该是集约高效的。首先智算 中心整体设计理念先进，技术上说融 合架构代表着数据中心体系结构的未 来发展方向。融合架构从1.0到2.0， 已经实现了存储资源和异步计算资源 的弹性组合。现在的融合架构正处于 3.0阶段，也就是通过连接池化和重 构技术，实现不同的计算资源的协同 能力。通过软件定义来实现业务自动 感知和资源自动重复，使计算的性能和效率大幅度提升。

和收费单据及分析使用状况的系统。 建筑能效管理系统主要由末端计量 仪表（电表、水表、空调热量表）、上 位机、区域管理器等主要设备以及中继 器、接口转换器等辅助设备组成。 能耗管理  能耗计量系统 - 系统架构 园区内各层办公区的水表、电表、空调的 自动计量，提高物业管理效率，并能对能源 进行有效管理和节能。 各层办公区根据业态分布情况，分别设置 水表、电表、空调计量表。 能耗管理  能耗分析管理系统 根据控制策略，进行自动的控制； 同时把控制的相关参数反馈回来，实现远程智 能控制。  智慧路灯功能模块 智能照明；视频监控；传感器；无线网络； 信息发布；充电桩；电缆防盗；窨井盖防盗 能耗管理  智慧路灯系统架构 中心集中控制； 分权限用户登录； 免布线，自组网； 单灯控制； 1111 能耗管理  智慧路灯系统功能特性  智能亮灯功能  地理信息系统  远程实时查询  远程视频功能 自己 在后台操控，自己掌握自己的数据。 产品特性 产品优势 给用户带来的好处 先进性 实用性 开放性 技术架构领先：成熟的综合性解决方案，与云计算技术紧密结 合，计算，存储，网络资源的统一管理，从应用到物理、虚拟 资源的统一管理。 高可靠：支持计算、存储、网络全冗余架构，资源弹性可扩展， 支持动态迁移和重配置资源。 高安全：有效保障业务连续性，数据自动副本，分片保存，保 障数据不丢失

新科技赋能，新运营模式 引入 5G 、大数据、物联网、人工智能等创新科技，赋能工地的智慧 化管理；采取租赁方式提供智慧工地服务，实现运营模式的创新。 基于 AIoT 核心能力打造的智慧工地整体方案架构 人脸识别设备 高清摄像头 用户层 SaaS 应用层 PaaS 平台层 感知层 塔吊球机 闸机 塔吊 / 升降机监控套件 PM2.5 监测仪 传感器 • 人员管理 • 实名考勤 数据 透传 组网 架构 网桥 组网 光纤 接入 网线 接入 有线 接入 无线 接入 Wifi 覆盖 4/5G 回传 电源 管理 备电 管理 智能 配电 交流 配电 直流 配电 设备 安装 终端 联动 策略 分析 指令 下发 柜体 杆体 等级 要求 模块 设计 标准 安装 设备 挂载 结构 设计 数据 交互 智慧工地边缘云柜功能架构 边缘 边缘云柜为满足边缘计算前置环境部署，而定制的一款 产品。通过可灵活插拔式选配架构，可某著名企业便捷快速 部署，来满足不同场景不同功能使用要求。 边缘云柜基础硬件包括：标准安装机架空间，电源管理 单元，手摇式升降杆挂载单元，收纳存储。 拓展应用包括：环境监测、声光告警、无线组 网、 LoRa 应用、智能用电管理、 LED 字体显示等。 特点

....................................................................................6 2.2 一中心四平台总体架构................................................................................................... ...........10 3.3 大数据中心系统架构.....................................................................................................................................11 3.4 数据架构设计......................... .........................................................................................20 3.6 功能架构设计.................................................................................................

数字经济五创新 应用创新 监管创新 技术创新 生态创新 平台创新 数据 算力 智能计算中心定义 概念界定 智能计算中心 （简称智算中心） 是基于最新人工智能理论，采用领先的人工智能计算架构， 提供 人工智能应用所需算力服务、数据服务和算法服务的公共算力新型基础设施， 通过算力的生产、 聚合、调度和释放，高效支撑数据开放共享、智能生态建设、产业创新聚集，有力促进 AI 产业化、 产业 融合平台 算力公共 基础设施 产业创新 聚集平台 算力生产 供应平台 生态成熟 计算架构 AI 训练服务器 AI 推理服务器 算力机组 算力芯片 算力生态 算力输出 CPU 最新 人工智能理论 领先 人工智能计算架构 AI 芯片 AI 服务器 高速互联 深度学习框架 资源调度 数据服务 数据开放共享平台 芯片 自动驾驶 机器人 智能制造 医疗影像 无人商店 智能客服 智慧物流 智慧农林 智慧交通 应急管理 防洪减灾 环境保护 地理测绘 GPU FPGA 智能计算中心技术架构 深度学习 自监督学习 强化学习 自动机器学习 跨媒体多模态 智 算 中 心 作 业 环 节 算力生产供应平台 聚 合

边缘 A 加速卡 云边端车 全面覆盖 生态运营 密切协同 Aic 智算中心 算力基础——寒武纪自主研发设计的人工智能芯片 寒武纪人工智能软件开发环境 采用端云一体的智能处理架构 可同时支持寒武纪端、边、云全系列产品 在云端 开发调试调优推理训练 在终端 快速部署 Cambicon Neuware · 南京麒麟科技创新园投资建设的重大算力基础设施 · 寒武纪联手浪潮共同打造 门禁机 人行道闸 车辆道闸 …… 智能化园区 智慧安防 智慧治理 智慧通行 智慧停车 …… ■ 以快速低投入方式实现数字化园区转向智能化园区 Aic 新机遇——智慧园区 · 系统架构 指挥中心 对讲系统 客户端 显示大屏 南京智能计算 中心云平台 智算中心机房 三 XTROTEC 中 科 逆 熵 □

络的支撑环境，以及标准与管理规范建设和安全保障。 第 2 页 整个数据资源目录建设是一个上下贯通、统一管理的架构，遵循财政基础数据 规范和标准存储规范、统一的前段码管理。整个数据资源目录体系结构体现为 省、市、县（区）三级体系架构。 图 2-2 数据资源目录层次体系结构 这三层体系架构从上至下逐级建立数据资源目录管理中心，每级目录管理中 心建设和管理本级及下级财政的数据资源目录。具体实施时，依照所处财政级 数据采 集及 ETL 技术支撑功能、数据资源目录管理功能、对比主题展现功能三大部分。 总体的功能结构图如下： 图 2-7 数据资源目录功能结构图 3.1 资源目录管理 数据资源目录体系管理架构包括数据资源目录体系使用和管理的三个角色和六 项活动。三个角色是数据资源目录的提供者、使用者和管理者。六项活动包括 规划、编目、注册、发布、维护、查询。 第 6 页 信息提供者负责财政数据资