温湿度传感节点 环境设备监测传感节点 光照传感节点 土壤水分传感节点 安防、人员管理传感节点 CO2 传感节点 RFID 读写设备节点 各功能传感节点可根据蔬菜种类、种植面积的不同，进行相关数量和布署位置的调整。 温室大棚出入 口 图像设备节点 自动化控制设备 网关节点 控制节点 无线连接基 地信息管理 中心 环境设备传感节点 RFID 耳标读写设备节点 氨气浓度传感节点 氨气浓度传感节点 人员管理 RFID 读写器节点 自动化喂养设备节点 温湿度传感节点 CO2 浓度传感节点 光照传感节点 饲料、疫苗管理 RFID 读写器节点 自动化猪 舍入口处 各功能传感节点可根据围栏及饲养方式的不同，进行相关数量和布署位置的调整。 图像设备节点 汇聚节点（网关） 无线连接 基地信息 管理中心 畜禽养殖环境监控子系统建设方案 超速报警 油耗监测 物流配送车辆管理子系统技术架构

省大数 据平台全网统一运营管理视图、统一资源调度管控（即“可监控、可调度”）的 总体目标。 建设企业级省大数据平台运营维护子系统，标准化运维数据采集及监控功 能，实现对企业级大数据平台内所有节点的设备、系统、集群、应用、数据、 进程、任务等指标的全方位监控；建立统一调度管理，通过构建运营管理统一 视图实现对企业级省大数据平台进行作业统一配置、资源统一调度和管理；建 立安全管理及运维支 上的 dw_cdr_yyyymmdd 表上。 开发人员需要对输出表 dw_cdr 设置表结构，sql 处理汇总处编写 sql 脚本。 在一个处理的任务流程中，节点包括数据节点，数据函数节点拼接起来的 一个处理流程。 其中数据处理函数节点包括：Sql，tcl，java，shell，数据分发，数据加载， 数据导出，ftp、创建表，删除表等。 测试 测试界面 流程调试 流程调试单步执行  临时上线，需要开发人员填写生效的开始日期，结束日期，周期。  正式上线，系统会自动将程序代码、数据结构从开发环境的配置信 息部署到生产环境下。  上线跟踪 在界面上可以立即执行某个节点或整个处理流程，执行过程和日志信息会 实时输出到前台界面进行查看。如下示意图： 上线跟踪 程序上线后，调度平台就会根据程序数据依赖关系自动进行调度。 如果是临时上线的只有调度运行在有效期内的程序才会被调度执行。程序

务，为最终用户提供业务 支持或与模型交互。因此大模型的训练基于更大规模的GPU并行计算，单服务器内部署GPU数量提升至4颗、 8颗甚至更多，并通过纵向扩展的方式实现更多GPU互联形成超节点。当前英伟达超节点Scale Up互联可达 576颗GPU。 趋势洞察 03 趋势洞察 04 智算网络在确保AI训练和推理方面发挥着关键作用。它包括设计良好的后端网络和前端网络架构以满足 AI 严 技术，通过分布式智 算中心网络实现区域内多智算中心协同计算，可以满足更大规模的算力需求。 总而言之，算力的需求正在快速增长。由于AIGC的出现，大模型的训练和推理导致智算超越了通算。智 算中心节点规模越来越大，对网络性能（吞吐和时延）要求越来越高，其发展趋势是从scale up到scale out，直至scale outside。出于成本的考量，800Gbps及以上速率白盒交换机将在智算中心网络中占据更 GPT-3消耗19万度电，若因网络故障中断，将造成巨大资源浪费。智算网络需具备毫秒级故障检测与自动恢 复能力，同时通过冗余设计和快速重路由机制保障训练连续性。 自动化部署与配置管理 智算网络涉及数万节点和百万级参数配置，人工调优效率低下且易出错。例如，自适应路由方案需动态 感知全局拥塞状态，而传统逐任务调优仅能实现70%的有效吞吐。自动化部署需解决多厂商设备兼容性、配 置策略一致性等问题。 智算网络核心技术

文件建立索引，并通过索引信息，将文件 按照事务顺序加入到传输队列中，经过压缩处理，将 OUTDATA 文件通 过 TCP/IP 分发到各个目标节点的服务器上（指远程分布式部署，本地采 集一般为同一台服务器）。传输支持数据传输压缩，可在 4M 或更低带宽 下实现大数据量远程数据复制。 目标节点接收 OUTDATA 文件后，对文件进行完整性校验，并将文件 保存在相应目录下，由数据装载进程使用。 流程示意图如下： 理和存储这么大的海量数据，而分布式文件系统，可以管理 PB 级的数 据，可以存储、管理上百万文件，而且存储容量可以线性扩展。分布式 文件系统将一个文件分为多个数据块，分别存储在多个节点上，通过任 务调度模块，将一个大的任务分解到多个节点上执行，这样可以大大提 升系统的计算、传输等性能。 五、全文检索系统 全文数据库是全文检索系统的主要构成部分。所谓全文数据库是将一 个完整的信息源的全部内容转化为计算机可以识别、处理的信息单元而 架，用于部署计算引擎和各类工具，支撑大数据的分析计算和处理。处 理计算的数据一般从大数据库获取。 1) 分布式计算在面向大数据进行数据处理或挖掘分析时，将一个大的任 务分解成多个子任务，然后把这些子任务交给多个节点（计算机）进 行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终结果的计算技术。通 过分布式计算技术，可以有效提升系统响应性能和效率。 2) 内含高效分析引擎，支持对海量数据进行高速的 OLAP 统计和 SQL

第二阶段基于矩不确定分布鲁棒方法，构建风光出力的不确定性模糊集，引入用户热舒适度 HOMIE 模型，降低电热净负荷波动幅度，实现对 CHP-VPP 内部各单元实时出力的优化调整。针 对IEEE14节点模型进行算例研究，分析了不确定参数、不同优化方法以及动态电价对调度结果的 影响，结果表明：所提出的两阶段调度方法能够有效进行电热调度，实现系统的收益最大化和波 动最小化。 关键词 关键词：热电 1) 节点流量平衡 ∑ k Î Pe s  i qs  k  t = ∑ k Î Ps s  i qs  k  t  "i Î Ns ∑ k Î Pe r  i qr  k  t = ∑ k Î Ps r  i qr  k  t  "i Î Nr (18) 式中：i Î Ns，i Î Nr 分别为热网中涉及给水和回 水的节点；P e e r i ，P s r i 分别为流向节点 i 和流出节 点i的回水管道，而P e s i，P s s i为流向节点i和流出 节点i的给水管道；qs k t和qr k t为对应给水管道 和回水管道内t时刻对应的流量，kg/h。 2) 压力损失平衡 管道的压力损失正比于进入管道的流量平方： Dps k t = μpq2 s  k t  "k Î Ps

面增加一块辅屏部 署在指挥大厅西侧，拼接显示面积约 16.992 ㎡。 3.4.2.2 分布式管理系统 本次升级改造分布式管理系统增补 2 台分布式坐席管理输入节点，2 台分布式坐席 管理输出节点，19 台分布式图像处理节点(4K)-LED 信号和视频会议信号输出，23 套多 媒体影像漫游系统，实现音视频信号的互联互通和综合显示控制。 3.4.2.3 会议讨论系统 本次项目升级改造会议讨论系统增加 据要求定制，整体重量≤500kg 4 配电柜 10kW，含各种电器元件、自动空气开关、熔断器、接触器、电流表、 电压表、铜排、防电磁浪涌等； 5 安装调试 配套安装调试 二 分布式管理系统 1 分布式图像处理节点 (4K)-LED 信号和视频会议 信号输出 1、类型：输入或输出角色自定义； 2、显示：POWER/LAN/WORK 状态 LED 指示； 3、图像处理：H.264/H.265 视频编解码算法； 16、网络接口：2*RJ45，千兆以太网； 17、供电：DC12V，POE 选配； 18、功耗：≤10 瓦； 19、散热：无风扇设计，静态散热； 20、噪音：≤20dB； 2 分布式坐席管理输入节点 1、类型：输入/KVM 一体化。 2、显示：READY/ERROR/ENCODE/DECODE/网络 LED 状态指示。 3、图像处理： ①H.265 视频编解码算法，向下兼容； ②支持最大

Z Z 中 KC 传统电源视作 恒定电流源 I=C ( 常数 ) DG 对电压暂降的影响作用机制 P ia Q 节点电压偏差 短路电流偏差 阶段特性缺失 9 分布式电源视作 受控电流源 1=f(V) 传统电压暂降分析模型 传统模型面临的挑战 双环控制 生成工 序、负序 器坏节 PwM 规则挖掘 ①DG 控制参数对暂 降 的影响规律 ① 配网拓扑多阶段自 动分区 ①DG 随机出力场景生 成 ② 电压暂降波形相似 性度量 ② 暂降波形的显 / 隐 式 特征构建 ② 基于节点撕裂的短 路电流计算 ② 电压暂降二维特征 联合计算 数据层 模型层 算法层 10 1 0*n o 08 本 50 100 Tin(e Monitored 值 ( p . a . ) 分 类 器 lqavg(p.n) Pa v g ( p . B . ) 8 9.6 选取领域连接度大 移除该节点及关联切割边 2.3 电能质量领域的应用：新型配电系统暂降评估 有源配电系统双向潮流、故障复杂，电压与故障电流交互影响，利用扰动数据可分区降维，分解成 可 表 征 子 网，通 过 节 点 撕 裂

，实 现内网数据和互联网数据之间的交互。 2.3 大数据系统建设 2.3.1 系统基础建设 建设结合目前架构自主支撑组件，基于满足应用功能和业务功能的性能需 求，对系统的存储容量、计算节点、网络负载、支撑引擎进行规划，同时可实 现对计算、存储等资源动态分配、引入多线程任务的概念，增强系统架构对上 层服务和应用功能的基础支撑能力，增强系统对各类应用功能，各类用户不同 应用资源的合 设备、安全设备三方面，提高网络传输效率和性能。 2.3.1.2 存储容量扩容 通过新增分布式数据计算节点存储，将整体数据容量从600T 扩充至 SPB， 以满足结构化、非结构化、多媒体类型数据存储及计算物理空间需求。 2.3.1.3 计算节点规划 根据需要分析的数据量引用支撑引擎，对业务应用的功能进行基础能力支 撑，通过新增大数据计算存储节点以扩充系统实时计算、离线计算、分布式计 算能力，满足针对各类应用的并发用户数、响应时间、计算速度等性能指标， 据价 值最大化，同时数据治理兼顾与外部数据的双向对接性，为数据搜集提供辅助 支撑。 2.3.2.1 数据库建设 (1) 建立数据汇集层。汇集曾是所有原始信息的汇集存储，要在存储能力、 数据节点上升级调整，并对各类数据资源实现导入、清洗、汇集存储功能。 (2) 建立实体身份主题库。将原含在实体身份主题库中的关系信息拆出，使 用图数据库单独建库存储，计算信息真实性和可信度，辅助用户理解。

握芯片级知识、能耗建模、分布式系统调度等技能，甚至需与算法工程师协作 优化算力使用效率。 算力运维体系技术白皮书 - 4 - （3）. 传统运维故障多表现为单节点或单业务中断，影响范围较小，应对策略以 快速替换硬件、切换冗余节点为主；算力运维故障可能导致“算力雪崩”，影 响大规模任务行（如分布式训练失败）；应对策略侧重预判性维护，通过传感 器实时监控硬件状态，利用 AI 算法预测老化趋势，并设计容错机制以保障任 训练时，各训练步骤需强同步，硬件故 障会致同步及训练失败，且受芯片架构、内存和 I/O 访问瓶颈等因素限制，模型算力 利用率较低。 从集群层面看，集群线性加速比表明，随集群规模扩大，其计算能力和支持的参 数规模增大，但受节点间通信能力、并行训练框架、算法调优等因素影响，无法使集 群有效算力线性提升。 因此，需系统性制定优化措施和运维服务，提升模型算力利用率和集群算力可用 度，保障集群稳定高效运行。 （2）. 故障管理难度大 分彼此交织、协同工作，形成—个高度复杂的生态系统。在这种复杂环境下，传统的 观测工具和手段往往无法全面覆盖系统中的所有组件和数据流，从而导致全局可观测 性缺失，对问题的定位和修复变得异常困难。例如，数据在多个节点间流动，若某— 节点性能下降，由于缺乏足够的全局可观测性，很难快速判断是硬件故障、软件冲突 还是网络延迟导致的，从而造成故障修复延迟，影响整个智算集群的高效运行。 2 算力运维服务 2.1 基础设施运维

多类型 支持丰富数据库类型 • MySQL • Oracle 支持消息系统 • Kafka 数据中台组件介绍 -DRS 7 企业级 • 高可用部署，所有管理节点均实现 HA • 支持 Kerberos 安全认证与 RBAC • 多级租户管理 • 支持数据表加密 • 强大的服务监控管理系统 • 支持滚动补丁升级，业务无中断 易运维 高安全 经由华为专业的安全团队和德国 PSA 安全认证测 试，提供云上高安全的大数据服务。基于 Kerberos 认证，实现了基于角色的安全控制以及完善的审计功 能 低成本 • 灵活配置节点与磁盘规格 • 灵活配置集群规模 • 灵活配置大数据软件及版本 • 支持计算存储分离，作业运行完自动销毁 • 支持 自定义策略，集群自动弹性伸缩 ，数据强一致保证 • 满足史上最严安全合规要求 GDPR • 业界唯一数据库防火墙服务 协调节点 协调节点 10GE/25GE/40GE 高性能网络 计算节点 计算节点 计算节 点 业务场景 标准接口 MPP