新型智算中心改造系列报告一： 网络成大模型训练瓶颈 ，节点内外多方案并存 证券研究报告 | 2024 年 5 月 5 日 行业研究 · 行业专题 计算机 · 人工智能 投资评级：超配（维持评级） 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 • A I 大模型训练和推理拉动智能算力需求快速增长。 a ）模型迭代和数量增长拉动 A I 算力需求增长：从单个模型来看，模型能力持续提升依赖于

基于多种分布式云服务开发应用，消灭全链 路瓶颈，构建全栈分布式业务应用。 采用分布式负载均衡消灭用户访问瓶颈。 采用分布式应用服务器消灭应用扩展瓶颈。 采用分布式数据库消灭数据库瓶颈。 采用开放式消息服务消灭消息处理瓶颈。 采用分布式缓存消除内存缓存扩展瓶颈。 采用分布式对象存储消除静态静态资源存储 访问瓶颈。 采用分布式数据复制消除数据同步瓶颈。 采用分布式文件系统消除磁盘性能瓶颈。 技术架构：智能环卫基于分布式架构的设计

基于多种分布式云服务开发应用，消灭全链 路瓶颈，构建全栈分布式业务应用。 采用分布式负载均衡消灭用户访问瓶颈。 采用分布式应用服务器消灭应用扩展瓶颈。 采用分布式数据库消灭数据库瓶颈。 采用开放式消息服务消灭消息处理瓶颈。 采用分布式缓存消除内存缓存扩展瓶颈。 采用分布式对象存储消除静态静态资源存储 访问瓶颈。 采用分布式数据复制消除数据同步瓶颈。 采用分布式文件系统消除磁盘性能瓶颈。 技术架构：智能环卫基于分布式架构的设计

设施，对于资金有限的低空经济 企业来说，这是一个重大挑战。 基础设施建设成本 技术的快速迭代要求低空经济领 域的企业不断学习和适应新技术， 以保持竞争力。 技术更新迭代速度 专业人才的缺乏是数字化转型的 瓶颈，企业需要投入资源培养和 吸引相关技术人才。 人才培养与引进 低空经济的新机遇 无人机物流 无人机配送服务 在偏远地区或交通不便的区域，无人机配送服务可以实现快 速、低成本的货物运输。 全事故，对人员和财产安全构成威胁。 技 术 故 障 引 发 的 安 全 事 故 低空经济的快速发展带来了空域管理的复杂性，如何有效 监管以防止空中碰撞和非法侵入成为一大挑战。 空 域 安 全 监 管 挑 战 技术与基础设施瓶颈 随着无人机应用增多，监管技术尚未成熟， 导致空域管理复杂，影响低空经济的有序 发展。 无人机监管技术 01 低空经济中无人机等飞行器需要频繁充电 和维护，但相关基础设施建设滞后，限制 低空经济发展的挑战与对策 低空经济发展的挑战与对策 低空飞行涉及到航空安全、隐私保护等问题，需要加强法规建设和监管力度。 1. 安全问题 低空经济发展仍面临一些技术瓶颈，如航空器的续航能力、飞行控制系统等，需要加大研发投 入，突破技术难题。 2. 技术瓶颈 低空经济的发展需要大量专业人才，需要加强教育培养和引进。 3. 人才培养 04 结论 结论 总之，数字经济时代低空经济

场景 运维 PaaS 平台 运维专家 外 部 能 力 云平台 节省 4 分 钟 推送 审 批 深度性能问题分析 B D C 看表象 l 链路节点 RT 增长 -> 初步定位瓶颈节点 l trace 明细分析 -> Gap 等待时间长、 自耗时高、慢 SQL... l 链路调用量 -> 重复调用问题 …… 解释表象 l 线程池、连接池是否打满 l 慢 SQL 潜在风险隐患，隐患闭环治理，保 障系统健康稳定和对资源利用的最优化。 评分与趋势 高风险指标 中风险指标 低风险指标 l 全链路压测 - > 容 量标准达标 、 链 路性能瓶颈评 估 ... l 日常流量方法级 分 析 -> 抖动 、 不 达标率 ... l 指标实时监控 -> 容 量风险监控 ... l 对照保障 目标 ， 页面层检测 l 页面弹窗数 l 页面 JS 错误 l 页面平均响应时长 …… 服务层检测 l 服务超时率 l 服务异常率 l 服务调用量 l 服务平均响应时长 …… 系统隐患 预防 定位性能瓶颈节 点初步定位 整体报告生成 推动治理 健康检测 引 擎 l 业务、应用、组件、基础 资源容量水位模型 容量标准制定 性能对比 隐患报告定时推送 风险问题闭环整改 实时监控体检

核心的四大 特色场景。项目立足于“新”，在采集整合原有信息资源基础上，通过建设智慧 高 速云平台，搭建智慧基础设施，协同建设 5G 基础设施，构建道路信息交互平台 等方式，打通不同平台间的信息瓶颈。  河南 5G 赋能的智慧高速  国内首次测试将 5G 网联自动驾驶车辆应用于高速公路道路清扫，配合车上的 5G 摄 像机、北斗定位和激光雷达等装备，使其按照既定路线自动行驶，精准清扫垃 区域公路网优化  区域公路智慧养护  瓶颈点智慧识 别 及改造  交通管理政策辅助决策 8 、决策支持系 统  区域公路网优化  优化调整区域公路网布局规划，以协调及引导城市土地开发。 8 、决策支持系 统  瓶颈点智慧识 别 及改造 瓶颈点 1 瓶颈点 2 1 2 利用智慧公路基础设施，全 感知道路运行状 态 ，准确识 别出潜在瓶颈路段并进行优 化改造。 8 、决策支持系

工厂规划与工艺验证  产能评估分析  生产设施布局  瓶颈定位分析  生产物流资源配置设计优化  仓库暂存设计  物流系统规划设计 实时数据驱动的虚拟管控 生产可执行性验证与优化  生产设备运行数据监控  生产执行过程监控  生产异常预警  特殊设备的远程运维  生产过程实时显示  教学培训  物流瓶颈仿真分析  生产节拍仿真分析  生产资源仿真分析 基于产线工艺设备布局、节拍、故障等数据，构建产线仿真模型，模拟生产与物流过程，计算分析仿 真数据，获得反映车间系统效能指标，定位改善生产瓶颈，从而科学定量分析车间规划方案，并基于仿真试 验和优化算法寻找更优的资源配置和生产策略等方案。  产能仿真评估与分析  瓶颈识别与改善  生产线平衡分析  关键资源利用率分析  产线策略对比分析  工位暂存区容量分析 3. 产线设计仿真优化

动态生产数据（来自 ERP ） 周供应计划的数据 集 主计划员 3.1.2 数据集 最终需求计划 准备初版主计划 检查数据集的完整性 运行主计划引擎产生初版主计划 与相关团队分析讨论短缺，解决瓶颈 主计划会前再次运行主计划引擎，产生更新版主计划 准备主计划会议关键讨论点 主计划会上讨论的 最初主计划 短缺 / 差异 主计划员 3.1.3 初版主计划 关键 差异 主计划会议中讨 论主计划 收到需求计划 回顾需求计划 生成初版主计 划 回顾主计划 召开周主计划 最终确定和发 布主计划 8 周分配 (RTF) 18:00 9:00 截止数据 主数据维护 解决瓶颈 更新主计划 4 周工单 4 周装运订单 关键 物料采购 计划 海外 PO ERP MRP 17 周 工厂计划 4 周 物流计划和销 售 ATP # 计划描述 最长周期 频率 确认主计划的 数据集 主计划员 • 每周应就数据截止时间的维护成部门 间的一致性及共 识 • 如需更改截止时间，各部门 应 进行沟通并达成一致 • 主计划员应对数据准确性负责 • 周主计划关注解决瓶颈和约束，满足需求计划要求 • 每个供应约束应由专人负责维护和更新 • 输入主计划引擎前验证数据集 三级流程 : 3.1.1 准备数据集 4) 业务规则 准备数据及 ( 包括主计划 ) 三级流程

需求响应数小时，决策不及时 只能查数，分析需要人工 以数据查询与看板展示为主 （产出缓慢） 数据查询 数据报表 异动分析 数据报告 （人力瓶颈） 工程开发 人工绘制 人工梳理 人工总结 传统数据分析路径长，存在明显人力瓶颈 利用大模型 Agent 归因分析 数据报告 提出任务 给出答案 数据源 02 CONTENTS 当前行业内通用解决思路 及主要问题 当前行业内数据处理与消费通用架构 大模型直接生成 SQL ，存在效果瓶颈和性能风 险 03 CONTENTS 智能分析 AI Agent 相 较 传统解决思路的技术 创新 仓外语义 -- 灵活便捷、贴近业务 • 数据建模右移，更贴近数据消费 endpoint ，更便于

移动技术 物联网 数据集 结构化数据 传统数据存储 传统数据处理 传统数据分析 非结构化数据 大数据采集 大数据存储 大数据分析 大数据带来的技术变革 大数据分析 计算瓶颈 网络瓶颈 存储瓶颈  大数据采用分布式并行处理，其组件扩展灵活，数据承载能力要求高，管理复杂 VCF 虚拟融合架构 32 API/SDK 新 IT 应用 Mobility APP Big Data