“弹性可扩展、算力多元化、绿色高效” 的区域级算力枢纽，既服务当前西部渲染业务，又为 AI 、大数 据 等新兴业务预留技术底座 ， 匹配西部数字文创产业算力的需求。 • 单台 GPU 服务器功耗≈ 4kW,144 台总功 耗 ≈ 0.58MW ；配置 2N 冗余电源；机 柜冷板 风冷散热 (PUE<1.3) ，符合贵州 “东数西 算”绿色要求 项目需求分析 争取项目成果入选省级算力枢纽示 范案例 ，带动 “数据中心 - 智能终 端 - 数据应用” 产业链协同 ，助力 贵州千亿级数字产业集群建设。 l 算力规模 ：部署 144 台 8 卡 GPU 服务器 ，构建 1152 卡千卡级算力 集群 ，支撑千亿参数模型训练； l 网络能力 ： 基 于 大 二 层 架 构 与 Spine- ) l 每机柜严格按 5U - 8U 、 10U - 13U 、 15U - 18U 位置部署 3 台，总计 144 台，形成千卡算力矩阵； l 每列机架 5U-18U 部署 3 台分布于机柜

or based on spatial se- quence matrices and spatial requirements (o1 P-3D + s2 Plan to FD-3D) [143, 144]. In an innovative approach, generative AI can learn the 3D models of architectural components (FD-3D) generative adversarial networks for schematic design of framed tube structures. Automation in Construction, 144:104619, 2022. [135] Immanuel Koh. Architectural plasticity: the aesthetics of neural sampling. Architectural Society of Digital Graphics, Online, pages 18–20, 2020. [143] Hang Zhang. Text-to-form. 08 2021. [144] Kai-Hung Chang, Chin-Yi Cheng, Jieliang Luo, Shingo Murata, Mehdi Nourbakhsh, and Yoshito Tsuji. Building-