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  • pdf文档 上海良信电器 郑哲PPT:智算800VDC配电方案分享

    10 积分 | 21 页 | 5.07 MB | 22 天前
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  • pdf文档 智能算网_AI Fabric2_0_研究报告-中国信通院&华为

    智能算网(AI Fabric 2.0) 研究报告 2025年9月 编制说明 01 02 03 目录 前言 01 数据中心网络发展趋势与挑战 02 09 03 11 04 AI 网元 4.1.1 4.1 11 11 12 数据中心网络产业发展趋势 2.1 2.2 通算数据中心网络发展趋势与挑战 2.3 智算数据中心网络发展趋势与挑战 05 06 03 数据中心网络代际演进 产业数字化的快速发展推动了数据中心的演进,数据中心网络的发展经历了三 个主要阶段:虚拟化阶段、云化应用阶段和算力服务化阶段。 在虚拟化阶段和云化应用阶段,数据中心为办公和生产系统提供虚拟化和云化 基础设施,数据中心网络采用传统以太网技术用于支撑数据的集中管理以及计算和 存储资源的池化应用。发展到算力服务化阶段,随着高性能存储、超算中心高性能 互联和AI算网的引入,数据中心网络需要提供更高带宽、更低时延以及更高可靠性。 然而 然而,传统以太网技术无法满足要求,导致数据中心高性能存储选择FC专网承载, 超算中心高性能互联则通过IB专网承载,而AI算网则通过增强的以太网技术承载。 这种三种网络技术并存大大增加了数据中心网络的管理运维复杂度和成本。 与此同时,计算技术的广泛应用和数据中心对以太网交换需求的显著增长,推 动了以太技术的快速发展。随着400GE以太技术的商用和800GE以太标准的发布, 以太网技术不仅在带宽
    10 积分 | 50 页 | 2.72 MB | 22 天前
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  • pdf文档 中国电信全光网3.0技术白皮书

    3.5. 基于场景专用网络目标架构 .................................................................... 16 3.5.1.智算中心光网络目标架构 ................................................................. 16 3.5.2.工业 PON 光网络目标架构 信息基础设施建设,对于推进新型工业化、构建现代产业体系、培育 发展新质生产力,进而助力制造强国、网络强国和数字中国的建设, 具有重要的战略意义和支撑作用。 中国电信作为新型信息基础设施的建设者和运营者,正全力打造 服务型、科技型、安全型企业,推动科技创新和产业创新深度融合, 不断增强网络核心功能,提升核心竞争力,坚持“云改数转智惠”战 略,强化“云网融合”目标,深耕细作“全光网”理念,全力支持新 方向转型。这一切的融合与变革,均依赖光网络作为核心纽带。 国家相继出台相关政策,强化光网络的核心作用。《深入实施“东 数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》指出,要“加 快推动国家枢纽节点内部、国家枢纽节点之间、国家枢纽节点与非国 家枢纽节点间确定性、高通量网络建设,打造高速泛在、安全可靠的 算力传输网络”。《关于开展万兆光网试点工作的通知》强调,“在 有条件、有基础的城市和地区,聚焦小区、工厂、园区等重点场景,
    10 积分 | 42 页 | 2.25 MB | 22 天前
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  • pdf文档 迈向智能世界白皮书2025-韧性DC白皮书-华为

    韧性DC白皮书 中国工商银行数据中心、华为技术有限公司 联合发布单位 一份给CIO规划建设数据中心的参考 AI驱动的新一轮智能化转型浪潮中,数据中心已从传统IT基础设施,演变为企业核心竞争力的战略资产,越 来越多企业的核心业务正由数据中心承载。与此同时,快速发展的AI应用驱动数据中心规模不断扩大,AI技 术也让威胁攻击频率更高、成本更低、手段更多样。近期我与客户伙伴的交流中,大家都提到一个关切点: 级换代,背后都在回应数字经济对于更高性能、更高安全、更高灵活性的新要求——这正是韧性建设的应然 逻辑”。它系统阐述了如何构建面向未来、具备感知、决策与自进化能力的AGI驱动型数据中心,为电力行 业在规划、建设与运营高韧性算力基础设施方面提供了重要参考与实践指南。该书理念先进、内容务实,对 电力及相关行业单位具有显著的启发与借鉴价值,特此推荐。 ——工信部产业发展促进中心智能电网与装备专委会主任、国家智能电网重大专项(2030)项目责任专家 所所长 何宝宏 在信息化、智能化时代,算力中心作为支撑大模型训练推理等海量计算的基础设施,已深度融入生产生活、 政府管理、民生服务等各方面,其稳定运行不仅关乎信息技术服务的可靠与连续,更直接影响经济社会体系 的韧性与安全。《韧性DC白皮书》率先从业务永续、确定性安全、弹性自适应、Agentic AI运维等维度 体系化阐述了韧性DC的特征,为提升算力中心的可靠性系统等级与可持续服务能力提供理论支撑与实践指
    10 积分 | 53 页 | 7.03 MB | 22 天前
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  • word文档 可信数据空间AI大模型服务平台建设方案(69页 WORD)

    篡改、滥用等安全风险,保障政务数据的安全和隐私。 1.3 项目范围 1.3.1 平台功能 平台功能涵盖多个方面,包括国产算力资源池、 多模态大模型部署、数据治理工具链、可信管控系统、 智能应用开发平台等。 国产算力资源池要统筹提供多元化的国产算力能 力,满足不同大模型和应用场景的算力需求;多模态 大模型部署模块要实现对 DeepSeek、通义千问、智 谱等通用大模型的统一部署和管理,支持各类智能应 器人、智能客服助手等智能体,提高智能应用的开发 效率和灵活性。 2.3 性能需求 2.3.1 算力支撑 平台的峰值算力需达到 500P FLOPS,能够支持 同时处理 1000 个并发请求,响应时间≤2 秒。这就 要求平台的算力资源池具备强大的算力供给能力和调 度能力,能够根据不同的应用场景和请求量,动态分 配算力资源,确保各类智能应用的高效运行。 2.3.2 数据处理 平台需要具备强大的数据处理能力,日均处理数 异常操作并进行调查处理,为安全事件的追责提供有 力依据。 三、总体架构设计 3.1 系统架构图 (此处应插入系统架构图,清晰展示平台的各层 级结构和组件关系,包括基础设施层、数据层、平台 层、应用层、安全层等) 3.2 分层架构 3.2.1 基础设施层 基础设施层是平台运行的物理基础,包括算力资源池、 存储系统和网络架构。 算力资源池:部署华为昇腾 CloudMatrix 384
    10 积分 | 70 页 | 71.01 KB | 22 天前
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  • pdf文档 大模型赋能智慧城市建设的路径与策略研究

    通用理解、生成、推理和交互能力,为智慧城市构建开辟了全新路径。 通过解析大模型与智慧城市的深 度融合机制,重点探讨大模型对城市治理体系现代化、公共服务智能化、产业经济高效化的赋能作用,分 析其关键驱动因素如算法创新、算力支撑、数据要素流通及政策环境,旨在为城市管理者和政策制定者 提供前瞻性参考和实践指引。 关键词:大模型;智慧城市;数据要素;城市治理 中图分类号:F49;F299. 2;TP18 文献标志码:A 通知》进一步明确将大模型列为重点发展方向后,大模 型在城市治理、产业升级、民生服务等领域的创新应用 潜能加速释放 [1-2]。 中国电子信息产业发展研究院于 2025 年 4 月发布的《中国人工智能区域竞争力研究报 告》数据显示,2024 年中国人工智能产业规模已突破 7 000 亿元,其中大模型相关应用贡献显著。 2025 年 初,中国 人 工 智 能 公 司 深 度 求 索 及 其 大 模 39 个,占比 54%;西部地区有 14 个, 占比 20%;中部地区有 11 个,占比 15%;东北地区有 8 个,占比 11%,覆盖政务、城市治理、民生服务等多个场 景。 然而,不少城市由于算力资源不足、数据质量差、 缺乏专业队伍、大模型使用场景单一等原因,依旧沿用 传统的智慧城市建设思路,现有业务和大模型结合程 度低,造成市民服务热线需依托大量人工运营、市民办 事材料多次重复填报导致审核速度慢、政府部门面对
    10 积分 | 7 页 | 1.13 MB | 22 天前
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  • ppt文档 电力人工智能多模态大模型创新技术及应用方案(35页 PPT)

    Qwen 系列 GPT 系列 通过模型组合提升 预测精度; 代表算法: 随机森林 梯度提升决策树 神经网络 ) 深度学习机器学习人工智 能 4/37 在人工智能领域,数据、算力与算法构成发展基石——数据驱动模型训练,算力支撑复杂计算,算法优化 技术路径,三者协同推动人工智能向更高阶形态演进。 有监督数据 人工搜集、标注 成本高昂、扩展性差 图像分类 目标检测 .* 芯 片 英伟达 多模态通用模型: Qwen2-VL 等 . 背景 1—— 人工智能的概念及发 展 数据 算力 算法 英伟达仍然是最主流的算力平台; 国产算力平台快速崛起,生态逐渐成熟。 通用模型是当下研究热点与未来趋势; 研究高效训练算法具有重要创新意义。 如何提高数据的规模与质量 是当前人工智能领域的关键问题。 是当前人工智能领域的关键问题。 5/37 早期的深度学习受限于计算能力和数据规模,难以发挥优势。随后多层感知机与卷积神经网络结合反向传 播算法,显著提升了模型的学习能力。随后,基于注意力机制的 Transformer 架构改变了自然语言处理 的范式,使大规模预训练成为可能。近年来,大模型凭借超大规模参数和海量数据学习,在多模态学习、 推理和通用人工智能方向取得重要进展,为人工智能的发展开启了新的阶段。
    10 积分 | 35 页 | 7.61 MB | 22 天前
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  • pdf文档 第七届(2025)数字政府建设风向指数评估报告-国脉研究院

    言 步入“十五五”开局之年,数字技术革命呈现出加速演进的强劲 势头。在数据要素市场化改革持续深化、人工智能大模型实现规范应 用、政务数据共享体系不断完善等一系列关键领域取得重大突破的有 力带动下,政府数字化转型成功步入“深度融合、智能驱动”的全新 阶段。国家高度关注数字治理能力的提升,从技术创新、制度构建、 标准统一等多个层面着手,全面加速数字政府建设的战略布局,积极 运用数字化 一,数字 政府破除信息孤岛状况,借助数据分级开放与跨域共享,构建全域互 联的“数据底座”,达成核心数据归集与场景数据汇聚,为政务决策 提供精准依据。其二,人工智能加速数据价值转化进程,通过智能算 法挖掘数据要素潜在价值,实现从“被动响应”到“主动预见”的转 变。人工智能深度融入审批、监管、服务等场景,推动政务服务精准 化、社会治理智能化、应急决策科学化以及机关办公高效化。 3. 新挑战:技术赋能带来安全与伦理双重考验 管、一网通办、一键回应”的全链条数字化。武汉以“一网统管”平 台为核心,构建“三级七层”治理体系,在超大城市精细化管理与应 急响应中彰显技术韧性。贵阳在算力与政务融合领域展现出显著的创 新力和实践成效,依托全国一体化算力网络国家枢纽节点的优势,构 建了“算力底座 + 智能应用 + 生态协同”的政务服务新范式。 - 16 - - 17 - 图 8 中西部城市数字政府建设头部城市得分率 2.
    20 积分 | 44 页 | 23.93 MB | 22 天前
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  • pdf文档 国家低碳工业园区典型案例-工信部节能与综合利用司

    国 重 要 的 产 业 园 区 类 型 之 一 , 开 展 国 家 低 碳 工 业 园 区 建 设 试 点 工 作 , 是 当 前 推 动 产 业 低 碳 发 展 的 重 要 切 入 点 和 着 力 点 , 对 于 推 动 工 业 低 碳 发 展 意 义 重 大 。 工 业 和 信 息 化 部 、发 展 改 革 委 选 择 了 51 家 基 础 好 、 有 特 色 、 代 表 性 强 的 工 津 开 发 区 始 终 坚 持 大 力 发 展 实 体 经 济 的 宗 旨 , 产 业 结 构 不 断 优 化 , 共 有 电 子 、 汽 车 、 石 化 三 个 产 值 超 1000 亿 级 产 业 和 装 备 、食 品 两 个 超 500 亿 级 产 业 ; 战 略 性 新 兴 产 业 也 加 速 聚 集 , 成 立 了 滨 海 新 区 云 计 算 中 心 、中 国 智 能 制 造( 工 工 建 设 , 这 将 成 为 未 来 几 年 开 发 区 实 体 经 济 发 展 的 主 要 支 撑 。 在 战 略 性 新 兴 产 业 领 域 , 启 动 新 一 代 百 亿 次 超 级 计 算 机 研 制 , 国 际 生 物 医 药 联 合 研 究 院 已 孵 化 生 物 医 药 科 技 企 业 208 家 , 大 运 载 火 箭 基 地 集 火 箭 零 部 件 生 产 、 部 组 件
    10 积分 | 59 页 | 9.43 MB | 22 天前
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  • ppt文档 2025新型电力系统需要人工智能(58页 PPT 中国南方电网)

    新型电力系统是基于电力电量的实时平衡的系统平衡理论,是“无限大”的功率、 “无限多”的 能量的动态随机平衡。 电量平衡 有功功率平衡 无功功率平衡 频率稳定 电压稳定 功角稳定 传 统 电 力 系 统 新 型 电 力 系 统 中国南方电网 CHINA SOUTHERN POWER GRID 11 ■ 现有“源随荷动”的刚性调度模式,难以应对新能源高渗透率场景下电力安全消纳问题 ■ 亟需构建以电 工智能、互联网技术等有效地综合运用于电力系统。 口基于透明电网,社会各方能够广泛深入参与电力生产、传输、消费等各个环节,协同促进能源电力 的安全高效、绿色低碳发展。 口 透 明 电 网 ( 电 力 系 统 ) 的 要 素 : 小微智能传感器 智能设备和设备智能化、智能二次系统 强大的软件平台一超级大脑 (AI Electric Power System,AI EPS) …… 大数据平台 透明电网需要强大的软件系统这个 “超级大脑”对海量的数据进行管理,这是核心。 镜像 / 数字孪生信息物理电网, 基于数据建立的物理电网系统在数字空间的映射。基于物 理电网中的传感器和智能设备的数据,应用强大的算力算法构建电网运行导航决策系统。 线 路 厂 站 设 备 数字孪生电网: 主网 + 配电网 + 微电网一全息镜像系统 18 数字数据 镜像孪生体 外观形态 + 拓扑关联关系
    10 积分 | 58 页 | 9.37 MB | 22 天前
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