未来网络发展大会:2025算电协同技术白皮书(1)感知采集层:部署于算网能三类资源的关键节点,通过传 感器、控制器与标准化接口采集当前运行状态信息。例如,算力侧监 测节点 CPU 利用率、内存占用、电耗水平等;电力侧感知电压波动、 负载响应、电价趋势等;网络侧感知带宽、时延、丢包等关键指标。 (2)智能融合层:基于边缘计算节点与中心调度平台,对感知 数据进行时空对齐、语义关联与清洗降噪,构建统一的数据表示模型。 (3)预测决策层:是感知模型的智能核心,基于大数据驱动的 Wide-Area Network)技术,保障高并发数据流的传输效率与一致性。 无损网络引入拥塞控制(如 ECN 标记)、队列优化(如 RoCEv2)与 端到端流控机制,在面对算力状态回传、能耗预测数据上传、电价曲 线下发等数据流场景中,有效降低重传率与延迟波动,提升系统响应 速度。 此外,网络还具备资源感知与调度反馈能力。通过网络测量 (Network Telemetry)技术,系统可实时采集链路利用率、时延变化、 20% ~ 30%,得益于新能源低谷电价;同时,低碳效益显著, 50 万千瓦算力集群年减碳量约 40 万吨(等效替代火电)。 (3)未来需求及发展趋势 面向未来,应构建 “源-网-荷-储-算”一体化协调控制架构,通过 融合可再生能源功率预测与算力负载预测,建立基于绿电友好性的算 力调度模型,动态匹配任务类型与可用清洁电力资源。在此基础上, 结合碳价、电价、负荷调节能力等多源信号,引导算力任务向新能源10 积分 | 66 页 | 1.70 MB | 1 天前3
CAICT算力:2025综合算力指数报告、西藏自治 区、云南省、四川省、黑龙江省、山西省,具体情况详见图 21。 综合算力指数 33 来源:中国信息通信研究院 图 21 省级行政区环境分指数-资源环境 Top10 资源环境包含电价、自然条件、清洁能源利用率、政策支持力 度四方面。从自然条件来看,当地年平均气温由低到高 Top10 省份 分别为青海、黑龙江、西藏、内蒙古、吉林、新疆、甘肃、宁夏、 辽宁、山西。从清洁能源利用率来看,由高到低 各地区中国信通院“方升”大模型基准测试榜单入 榜的大模型数量 模型生态 大模型相关企 业数量 地区“大模型”相关企业数量 大模型相关专 利数量 地区“大模型”相关专利数量 环境 资源环境 电价 算力中心运营平均电价 自然条件 当地年平均气温 清洁能源利用 率 算力中心使用清洁能源耗电量与总耗电量的比值 政策支持力度 政府出台的算力相关政策数量 市场环境 头部企业布局 当地头部企业与业内头部企业的占比值20 积分 | 54 页 | 4.38 MB | 1 天前3
AI改变能源:智算如何引领新型电力系统一种“漂绿”行为 (Greenwash)。 而智算中心购买绿电,即与新能源供应商直接达成购电协议,同意在规定期限内, 以确定的价格直接从新能源场站购买绿电,不仅保证了绿电的实际使用,还能 稳定电价。 科技巨头已经是全球最大的绿电采购方。在中国,阿里巴巴集团 2023 年签署 的绿电购买量达到了 16.1 亿度,位居榜首。2024 年,腾讯签约绿电采购量将 超过 13 亿度,是 2023 加速器。 AI 需要更多的绿电,同时 AI 能提供更多灵活的负荷,参与需求响应。而整个电 力系统的灵活性管理,以及需求响应市场的建立,都需要 AI 技术。AI 为可再生 电力体系中消纳问题和负电价问题提供了一个创新的解决方向。 政策应该把智算中心对于风光电力的消纳考虑在内,而智算中心应该把自身能 源管理系统设计为电力系统灵活性的资源,参与需求响应与能源服务。 那些引领 AI 的科技巨头10 积分 | 25 页 | 709.89 KB | 5 月前3
AI改变能源-智算如何引领新型电力系统一种“漂绿”行为 (Greenwash)。 而智算中心购买绿电,即与新能源供应商直接达成购电协议,同意在规定期限内, 以确定的价格直接从新能源场站购买绿电,不仅保证了绿电的实际使用,还能 稳定电价。 科技巨头已经是全球最大的绿电采购方。在中国,阿里巴巴集团 2023 年签署 的绿电购买量达到了 16.1 亿度,位居榜首。2024 年,腾讯签约绿电采购量将 超过 13 亿度,是 2023 加速器。 AI 需要更多的绿电,同时 AI 能提供更多灵活的负荷,参与需求响应。而整个电 力系统的灵活性管理,以及需求响应市场的建立,都需要 AI 技术。AI 为可再生 电力体系中消纳问题和负电价问题提供了一个创新的解决方向。 政策应该把智算中心对于风光电力的消纳考虑在内,而智算中心应该把自身能 源管理系统设计为电力系统灵活性的资源,参与需求响应与能源服务。 那些引领 AI 的科技巨头10 积分 | 25 页 | 497.14 KB | 5 月前3
西门子:Smart ECX智慧能碳管理平台利用标准的桑基图展现能源流转态势 用户设定分项分级能源KPI和碳排放KPI,KPI指标 支持基线管理 系统支持按照不同时间段的尖峰谷平设定不同的 价格,支持多个费率模型 用户可根据设定的能源价格计算各类能源成本,支 持峰谷平电价设定。通过能耗量及尖峰平谷的价格 进行成本计算分析 基于机器学习和大数据分析,结合用户侧能耗历史 数据和天气环境数据进行负荷预测,可预测发电、 用电、制冷、供热负荷 设备能效分析 对冷机、锅炉、热泵等设备效率进行采集和计算,结0 积分 | 10 页 | 1.33 MB | 5 月前3
AICP-智能客服解决方案(74页PPT)如何查询用户编号 12.50% 3 微信缴不了费,是什么原因? 8.91% 4 有哪些渠道可以办理、变更、取消银行缴费账号? 8.61% 5 查询电费的渠道有哪些? 8.44% 6 微信怎样查电价? 7.63% 7 有哪些缴费渠道? 7.56% 8 深圳、广州以及广东以外相关业务,如何处理? 7.41% 9 过户办理渠道有哪些? 6.47% 10 微信如何绑定我的用电账户? 6.40%20 积分 | 73 页 | 8.46 MB | 1 天前3
AI赋能新型电力系统建设传统能源产业转型升级,能源科技 现代化水平进入国际先进行列。 技术层面 德国修改《气候保护法》 , 规定 2045 年实现碳中和;美国宣布 正 式重返《巴黎协定》。 政策层面 数字化全面转型连接发电价值链, 辅助发电企业实现生产、运营、服 务的降本增效和创新升级。 全球视角下的电力系统发展和转型趋势 市场层面 级能 建10 积分 | 30 页 | 15.88 MB | 5 月前3
DeepSeek大模型赋能高校教学和科研2025, 市场价格约 80-120 万元 • 配套设备 :液冷系统、 冗余电源等附加成本约 15-25 万元 2. 运维成本 • 电费 :满载功耗约 6000W , 年电费约 5-8 万元(按工业电价 1.2 元 / 度计算) • 维护: 专业工程师团队年成本约 30-50 万元 4.4 本地部署大模型方 案 高校科研基础设施不足 ,算力短 缺且资源碎片化问题依然突出10 积分 | 123 页 | 15.88 MB | 5 月前3
DeepSeek大模型及其企业应用实践服务器集群:含8张NVIDIA A100/H100显卡的服务器,市场价格约80-120万元 • 配套设备:液冷系统、冗余电源等附加成本约15-25万元 2.运维成本 • 电费:满载功耗约6000W,年电费约5-8万元(按工业电价1.2元/度计算) • 维护:专业工程师团队年成本约30-50万元 4.12 本地部署大模型的成本 n 2025年2月10日,清华大学AI团队发布KTransformers开源项目迎来重大更新,成功打破大模型推理算10 积分 | 147 页 | 16.82 MB | 5 月前3
未来网络发展大会:2025东数西算算网协同调度业务场景白皮书然而,东部地区在数据处理过程中面临着严峻的挑战——电力紧张且 成本高昂。电力作为数据处理的关键支撑,其短缺和高成本严重制约 了东部数据中心的发展。 与之形成鲜明对比的是,西部地区拥有丰富的电力资源,且电价 相对经济实惠。这一得天独厚的优势使得西部地区成为了数据处理的 ●理想之地。因此 ,“东数西算”战略应运而生,旨在将东部地区产生 的数据处理任务有序、高效地转移到西部数据中心进行处理。这不仅20 积分 | 118 页 | 8.35 MB | 1 天前3
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