面网络，承担系统业务调度与带内管 理流量，采用多层CLOS组网，通常部署为TCP/IP有损网络。几类网络通过逻辑或物理隔离，确保智算中心 高效协同，同时降低跨流量干扰。 为满足智算中心内部网络超大规模、超高吞吐、超低时延、超高可靠性的性能需求，构建智算网络的技 术体系如图2-2所示，包括智算网络基础设施层、拥塞控制层、流量调度层、网络协议层和集合通信层以及高 可靠性保障和智能化运维等功能模块。 产业联盟正积极自主创新 全向智感互联OISA技术，Gen1支持800GB/s，相关标准和芯片已发布；智算中心网络主要传输协议是IB和 RoCEv2，这两者都是基于RDMA旁路卸载低时延技术。面对超大规模智算集群网络的更高要求，基于 RoCEv2进一步技术演进，中国移动提出全调度以太网（GSE）技术架构，超以太网联盟（UEC）提出新一代 UET传输协议，业界还创新发展分布式解耦DDC新架构， 通过自动化部署降低集群配置时间，提高网络管理效率；通过带 内遥测（INT）与自动化采集技术，构建全链路数字孪生；通过AI驱动故障预测、根因分析以及自愈动作闭环等。 2）智算网络演进与创新 随着超大规模智算集群建设的新需求以及技术创新的迭代进步，智算网络技术从硬件基础设施到网络架 构和协议，到网络无损和流量控制等，持续快速演进。根据业界的发展状态和趋势，如图2-4，规划梳理了其 大致的技术发展脉络：

V/50 V 电压域转换至 6 V 的中间总线。图 10 显示了该模块及其实测效率曲线。 12 二、AI 服务器机架的供电 预测三：AI 服务器机架的功耗将超过 1 兆瓦 在针对拥有万亿级参数的超大规模AI模型进行训练时，需要将数千颗GPU集成在同一台机器中，并以同步模式运行。 机架之间的数据通信通常通过光通信实现，而 IT 机架内部的高速互连则依赖专用处理器，通过铜缆将每个 GPU 与 其他 达到数百兆瓦级别。 在未来几年内，为满足规模日益庞大的 AI 模型对算力的无限需求，预计将出现专门的“AI 工厂”。在同一数据中 心园区内，此类设施的用电量将达到吉瓦级，甚至可能超过数吉瓦。多家超大规模数据中心运营商已发布了相关 建设计划 [2,3]。在训练过程中，大型 GPU 集群的负载剧烈波动，所引起的电力供应与电网稳定性问题，成为确保 这些数据中心安全运行的重大挑战。要应对这些挑战， 功率转换环节上，实施瞬态负载的主动缓冲。 此外，在设施层面部署大型电池储能系统（BESS）也将成为必需措施，以确保整个数据中心保持近乎恒定的负载 曲线。 英飞凌致力于沿着整个功率转换链路，支持超大规模数据中心运营商及系统供应商，共同实现可持续、高效且具 经济可行性的电力解决方案。功率半导体正是这些工作的核心所在，其目标包括： 17 • 将任意能源形式转换为处理核心电压所需的负载电流

协同”，助力城市治理体系和治理能力现代化。 2022 年 XX 区制定出台“1+4”系列文件，全面启动全域治 全域治理物业城市一网统管数字平台项目 1 0 理。XX 通过全域治理，将全力破解超大型城市中心城区治理中 存在的空间分割、条块分割、部门分割、层级分割、“政—企— 社”分割、线上线下分割等顽症难题，牢固树立全周期管理意识， 持续推动城区治理手段、治理模式、治理理念创新，逐步实现 用、政府主导、技术支撑的原则，做好统筹规划、数据共享归 集、数据治理等工作。还要进一步拓展 CIM 平台的应用场景 加快建设包括地下空间数据在内的全市统一数字底座，更好地 应用 BIM、CIM 等数字技术来推进超大型城市治理体系和治理 能力的现代化。会议提出了以下内容： 三、关于在 XX 区开展智慧城市物业街区试点工作 （十一）请 XX 区做好智慧城市物业街区试点工作，11 月 底前出台试点工作方案，并明确时间表任务图。试点工作要广 术支撑的原则，做好统筹规划、数据共享归集、数据治理等工 作。还要进一步拓展 CIM 平台的应用场景，加快建设包括地下 空间数据在内的全市统一数字底座，更好地应用 BIM、CIM 等 数字技术来推进超大型城市治理体系和治理能力的现代化。在 XX 区开展智慧城市物业街区试点工作，要广泛吸收国内外先进 城市经验，探索推动管理模式、评价标准、职能配置等领域的 创新，化解各类城市治理问题，推出一批让基层用得上、用得

1%。这种算力与电力需求的同步快 速增长，使得局部地区电网在调峰能力、 基础设施扩容和绿色电力消纳等方面都 面临着多重挑战。 到 2025 年 • 国家枢纽节点新建数据中心绿电占比超过 80%。 • 新建及改扩建的大型、超大型数据中心电能利用效率 （PUE）降至 1.25 以内，其中国家枢纽节点数据中心 PUE 不得超过 1.2。 • 全国数据中心平均 PUE 低于 1.5，同时可再生能源利用 率年均增长 10%。 6 中国数据中心的发展趋势 中国数据中心市场在需求增长与产业转型的双重驱动下稳步发展， 呈现出以下趋势： 数据中心市场在保持增长态势的同时，增速逐步趋 于理性。在“东数西算”和市场需求的引导下，超大 型和大型数据中心逐步成为主流，分布式和边缘节 点同步发展。小型、分散、能效低的数据中心将加 速退出市场，推动行业集中度和资源配置效率持续 提升。 规模增长与结构优化并进 可持续性已成为衡量数据中心竞争力的重要指标。

攻克数字孪生水利建设技术方面的难点 1. 算据方面 ( 底板 ) 应对思路 主要是满足数字孪生水利算力需求。 一是扩充计算资源， 针对相控阵雷达、 区域气候模式预报、 分布式 水 文模型、 格网化水力学模型等超大规模方程团迭代解算， 以及精细化时 空 分析、 海量数据挖掘分析、 大场景渲染展示等情景所需的高性能海量计 算 需求， 按照 “集约高效、 共享开放、 按需服务”的原则， 采用自建云、

10 个国家数据中心集群，“东数 西算”工程稳步推进，将东部海量数据传输至西部数据中心集群处理，充分利用西部 能源优势，降低运营成本。同时，大型互联网企业、科技巨头纷纷加大在算力领域的 投入，建设超大规模算力中心。 1.2.2 算力芯片结构多样化 算力中心和传统数据中心在服务器芯片结构上存在本质的差异。传统数据中心芯 片架构相对单一，主要以 CPU 为算力核心，基于 CPU 和云存储集群提供的相关云服务， 重新调整设备数量）。 3) 运维挑战：需定期检查 Leaf-Spine 链路带宽利用率，避免因节点数增加 导致的拥塞。 （2）. 三层 Core-Spine-Leaf 架构： 1) 适用场景：超大规模集群 2) 架构特点：  增加 Core 层交换机，形成 Leaf→Spine→Core 的三级结构（如 256 卡 集群需 32 台 Leaf、32 台 Spine 和 32 台 Core）。

无线经济发展研究报告（2025 年） 25 新突破的行动方案（2023-2025）》中提出要超前布局 6G 未来网络， 完善数字基础设施，并统筹算力资源。在关键技术研发方面，北京 重点突破超大规模 MIMO、智能超表面、通感算智融合等核心技术， 并探索 RISC-V 架构芯片研发，形成全球领先的技术储备。在工业 和信息化部指导下，中国信息通信研究院依托 IMT-2030(6G)推进组，

车型，电量集中在 400~600 kWh 区间，并以 400 kWh 和 600 kWh 两种电量配置为主，续航里程则落在 300~400 km 区间。一些车企还创新推出了 800 kWh 以上超大电量的 4×2 纯电牵引车型，使续航里程提高至 700 km（测试工况）62。上海港集疏运牵引车的单次平均运距约 85~100 km，上述车型至少能够 满足 1 次进出港运行。补能上，多数车型支

式读写，是大数据基础平台应具备的核心功能之一。 分布式文件系统支持高吞吐量的数据访问，为大规模数据集应 用提供支撑；分布式文件系统提供对超大数据文件的并发访问能力， 支撑大规模数据集的应用；分布式文件系统提供海量数据存储能力， 对不同大小的文件进行可靠存储，支持小数据量文件到超大数据文 件访问的能力。 1）访问方式 分布式文件系统具备与传统文件系统相近的接口以及访问方式， 以 减 少 系 统 迁

映出信号源的画面质量。 普通显示方案 高端显示方案  超宽视角 水平、垂直 178°的超宽视角，站在任意角度观看视觉效果均保持良好。卓 越的显示性能在组成超大拼接大屏幕墙时显示效果尤佳，有利于用户处于各个 角度看到一致的图像效果。 116 智慧通行解决方案 高端显示方案 普通显示方案