2024年度 全球计算产业 应用案例汇编（ＧMVPS) Case Collection of 2024 Global Most Valuable Practice Solutions 全球计算联盟编制 Foreword 序 言 当时代的列车全速驶入数字化的轨道，计算产业正以前所未有的速度深刻改变着世界的运行方式与 发展格局。从现代化都市高效运转的智能交通体系，到充满活力的智慧城市建设实践；从高深莫测的科 实践；从高深莫测的科 研攻坚前沿，到与每个人息息相关的医疗健康保障领域，计算力如同无处不在的智慧引擎，驱动着创新 与发展的巨轮滚滚向前。 为全方位呈现计算产业年度发展风貌，全球计算联盟（GCC）于今年9月重磅发起“2024年度全球计 算产业应用案例汇编征集2024 Global Most Valuable Practice Solutions（GMVPS）”活动，得到了飞腾 开发者平台、 类、可持续发展类，共收集到来自会员单位及产业伙伴累计近50份案例的积极申报。经由全球计算联 盟理事会以及来自通信、政务、制造业、分析机构、媒体等领域权威专家组成的编委会编审，最终集结 成册。 本册《2024年度全球计算产业应用案例汇编》汇集年度众多极具代表性的应用实例而成。这些实例 融合了云计算、边缘计算、机密计算等一系列计算技术，展现了在智慧金融、智能制造、智慧交通等多 个关键行业的开创性实践和

海光DCU行业实战手册 深算智能 海光信息技术股份有限公司成立于2014年，于2022年在科创板上市(股票代码：688041)，主要 从事高端处理器、加速器等计算芯片产品和技术的研究、开发，目标是成为世界一流的芯片企 业，为数字中国提供核心计算引擎。海光信息以务实的态度、创新的理念、先进的技术和可靠 的产品，致力于促进我国信息产业核心竞争力的提升。 作为国产先进微处理器产业的推动者，海光已独立 势，海光芯片已搭载于多家国内知名整机厂商的产品,并在云计算、大数据处理、人工智能等商 业场景中得到广泛应用，覆盖政府、通信、金融、医疗、教育、交通、能源等关键行业，占据 国内高端计算、智能计算市场头部份额。 海光信息技术股份有限公司 HYGON 01 02 HYGON 海光DCU行业实战手册 公司介绍 / COMPANY PROFILE 使命 MISSION 为数字中国 提供核心计算引擎 愿景 VISION SOLUTIONS & CASES 海光DCU应用场景 02 实战场景一:AI大模型一体机 实战场景二:行业智能化 实战场景三:科学计算 实战场景四:工程计算 13 17 35 39 ECOLOGICAL ACHIEVEMENTS 生态成果 03 光合开发者社区 智能计算联合实验室 光合组织介绍 海光DCU生态图谱 44 45 46 47 HYGON 05 06 HYGON

ERP/MES  CRM/SCM/SRM  CAD/CAM  OPC 独立架构协议 / 远程控 制  大数据  人工智能  云计算 / 边缘计算  物联网  5G  工业互联网平台  PLC 通信协议  TSN （时延敏感网络）  边缘计算 8 智绘工厂，智造未来 工业互联网发展的痛点分析 痛点 1 痛点 2 痛点 3 工业赋能深度 待提高 互联网技术融合 智绘工厂，智造未来 云计算与边缘计算范畴 迈入 5G+AI 时代，新型业务需求如智能制造、机器视觉、 增强现实 AR 、虚拟现实 VR 等应运而生。这些业务场景对时 延和网络带宽有着强烈的诉求，而在传统的集中式云计算场景 中，所有数据都集中存储在大型数据中心。由于地理位置和网 络传输的限制，无法满足低时延、高带宽、数据不出厂等要求。  网络高时延：传统云计算无法及时处理和分析新型业务产 敏感数据本地化存储的要求，知道影响企业数据上云策略。 面对传统集中式云计算的固有局限性，边缘计算成为应对 新型业务和数据据合规业务的较好选择。边缘计算通过在靠近 终端应用的位置建立站点，最大限度的将集中式云计算的能力 延伸到边缘侧，有效解决以上的时延、带宽及数据安全性问题。 云计算 Cloud Computing  大规模集中式计算形式  面向对数据处理量大和周期 长的业务，使能 ICT

R sync 日志同步至某个数据中心节点 上传 hdfs Cron tab 定时调起脚本 小时级 、天级计算 可视化 日志 计算 调度 S he l l 发起 hive 任务，结果入库 Mysql View 读取 Mysql 进行报表展示 大数据生态演进 应用 报表统计 数据分析 业务需求 计算 Hive/MR Storm sqoop kafka 客户端上报 SDK 服务端日志采集 业务爆炸下的数据痛点 人力 业务繁多，重复造轮子 ，人力资源消耗大 系统 需要不断定制开发，服务紊乱，维护成本大 资源 存储 、计算资源出现瓶颈，影响业务开展 数据痛点 目录

《中国人民共和国计算机信息系统安全保 护条例》（中办发 [1994]147 号）第一次 提出了“计算机分等级保护”的概念 对信息安全实行等级化保护和 等级化管理。 对信息系统特别是对业务应用 系统安全分等级、按标准进行 建设、管理和监督。 突出重点，保障重要信息资源 和重要信息系统的安全。 等级保护的 5 个级别 《 GB 17859-1999 计算机信息系统安全保护等级划分准则》中定义了 监督检查 等级保护的 5 个规定动作 等级保护相关法律法规 《国家信息化领导小组关于加 强信息安全保障工作的意见》 （中办发 [2003]27 号 ） 国务院第 147 号令《中华人民 共和国计算机信息系统安全保 护条例》（ 1994 年 2 月 18 日） 《关于信息安全等级保护工作的实施意见》（公通字 [2004]66 号 ） 《信息安全等级保护管理办法》（公通字 [2007] 43 的，应当纳入关键 信息基础设施保护范围： （一）政府机关和能源、金融、交通、水利、卫生医疗、教育、社保、环境 保护、公用事业等行业领域的单位； （二）电信网、广播电视网、互联网等信息网络，以及提供云计算、大数据 和其他大型公共信息网络服务的单位； （三）国防科工、大型装备、化工、食品药品等行业领域科研生产单位； （四）广播电台、电视台、通讯社等新闻单位； （五）其他重点单位 第二十三条 运

中国工商银行股份有限公司 中国邮政储蓄银行股份有限公司 华为技术有限公司 III 摘 要 2023年10月，中国人民银行等六部门联合印发《算力基础设 施高质量发展行动计划》，指出“算力是集信息计算力、网络运 载力、数据存储力于一体的新型生产力”，针对网络运载力提出 “优化算力高效运载质量、强化算力接入网络能力、提升枢纽网 络传输效率、探索算力协同调度机制”的重点任务，明确通过“算 力 大模型正加速定义及形成新服 务、新制造、新业态，成为数字时代的新质生产力。 随着技术演进，AI 大模型技术呈现以下显著发展趋势： 一是模型能力持续提升。随着深度学习技术不断发展，AI 大模型的参数规模和计算能力不断增加，使得模型能够处理更加 复杂的任务和数据。2022 年发布的自然语言模型 GPT-3，能生成 高质量的自然语言文本，能进行翻译、问答、文本生成等任务； 在 2024 年诞生的 Sora 划决策、执行复杂任务的智能体 AI Agent。 二是模型结构持续演进。稠密模型由于其结构简单及易于实 现，在早期成为大模型的主流。但是随着 AI 模型规模不断扩大， 计算和存储资源的需求不断增加，成为新的挑战。稀疏模型因其 支持参数剪枝，在保持模型性能的同时极大降低了计算成本，因 而受到更多关注并逐步成为演进方向。 三是模型算力持续增长。从 2016 年到 2024 年，GPU 单卡算 力增长了 1000 倍；以英伟达

目录 CONTENTS 5 等保 2.0 实践案例 第 3页 政策背景 国务院 147 号令 第一次提出等级 保护的概念； 第九条：计算机 信息系统实行安全 等级保护 1994 1999 GB 17859 强制性标准：规定 了我国计算机信息 系统安全保护能力 的五个等级。 2004 公通字 [2004]66 号文 进一步明确了信息 安全等级保护制度 的基本内容 信息系统安全等级保护基本要求》 上升到了网络空间安全层面 《信息安全技术 网络安全等级保护基本要求》 信息系统 信息系统、基础信息网络、云计算平台、大数据平台、物 联网系统、工业控制系统、采用移动互联技术的网络等 安全要求 安全通用要求与安全扩展要求 安全要求 变化 第 17页 等级保护 2.0 主要变化 控制措施 分类结构 技术（物理、网络、主机、应用、数据） + 管理 技术（物理环境、一个中心三重防护） + 管理 技术要求 等保 1.0 等保 2.0 物理安全 安全物理环境 网络安全 安全通信网络 主机安全 安全区域边界 应用安全 安全计算环境 数据安全 安全管理中心 管理要求 等保 1.0 等保 2.0 安全管理制度 安全管理制度 安全管理机构 安全管理机构 人员安全管理 安全管理人员 系统建设管理 安全建设管理 系统运维管理

从 2017 年开始， 人工智能连续三年被写 入中国政府工作报告 1.1 人工智能概念 人工智能（ AI ），即人工打造的智能，旨在通过研究人类 思维方式，归纳人类思考规律，是计算机通过深度学习，能够模 仿人类的思考方式，实现人脑的部分功能，替代人脑解决特定问 题。 —— 深度学习：机器学习的一种，通过模式分析方法，建立能够模拟忍耐进行分析学习 的神经网络，实现机器智能化 机器的柔性生产，强调机器能够自 主配合人的工作，适应环境的变化  AI 与大数据：大数据类似于大脑中的记忆和存储的海量知识，是学习的原料  AI 与云计算：云计算充当大脑，完成对知识进行消化、吸收及再造的任务 1.3 云计算、大数据与 AI ※AI 离不开大数据，更需要云计算来完成深度学习 1.4 人工智能分类 （ 1 ）弱人工智能：突出人工智能的工具性，借鉴人类的某些智能行为，减轻人类 在某些领域智力劳动的负担 算法、大数据等，其中大数据、计算能力和算法被视为拉动 AI 发展的三驾马车，缺一不可。  大数据： AI 发展的基础，是计算机模仿人类思考所需的“原材料”。优质的数据能够 提高深度学习效率，构建“护城河”，如科大讯飞的方言数据  计算能力：衡量计算机硬件的性能，是 AI 发展的核心动力。现实应用中需要解决的具体 问题越来越复杂， AI 算法对硬件计算能力的需求近乎无止境（当前芯片技术、云计算技术无法满足需求）。

2019 等级保护管理办法发布，明确如何建 设、如何监管和如何选择服务商等； 为开展信息安全等级保护工作提供了 规范保障 公通字［ 2007 ］ 43 号 第一次提出等级保护的概念； 第九条：计算机信息系统实 行安全等级保护 国务院 147 号令 《通用要求》 《测评要求》 。。。 等保 2.0 相关标准系 列 第二十一条“国家实行网络安 全等级保护制度”，深化等保 制度重要举措。 理中心支持下的三重防护 结构框架 通用安全要求 + 新型应 用安全扩展要求，将云 计算、移动互联、物联 网、工业控制系统等列 入标准规范 将可信验证列入各级别和 各环节的主要功能要求 定级对象 等保进入 2.0 时代，保护对象从传统的网络和信息系统，向“云移物工大”上扩展，基础 网络、重要信息系统、互联网、大数据中心、云计算平台、物联网系统、移动互联网、 工业控制系统、公众服务平台等都纳入了等级保护的范围。 变化 《信息安全技术 信息系统 安全等级保护基本要求》 《信息安全技术 网络 安全等级保护基本要求》 上升到网络空间安全层面 定级对象 变化 安全要求 变化 信息系统、基础信息网络、云计算平台、大数据平台、物联网系统、 工业控制系统、采用移动互联技术的网络 等 安全通用要求与安全扩展要求 安全要求 信息系统 2.0 版主要变化 控制措施 分类结构

.................................................... 184 IV 企业数字化转型及企业数字化平台建设方案 1 概述 人工智能、大数据、云计算、5G、AIoT 等新技术集群正在引领 产业数字化变革走向纵深。目前，数字科技是全球研发投入最集中、 应用最广泛、辐射带动作用最大的技术领域。我国各行业也正积极 推进数字化，传统互联网巨头在数字科技转型路上已走到世界前列， 企业数字化转型及企业数字化平台建设方案 2.工业化应用方面。数字化企业强调新一代信息技术、新一定 人工智能技术与工业领域的深度融合，企业总体呈现人工智能形态， 在研发、生产、制造、服务等在全价值链环节广泛应用先进的计算 技术、系统分析技术和人工智能技术，使企业实现系统联动、机器 智能和智慧应用。 3.管理现代化方面。数字化企业将改变人和机器的关系，实现 人和机器在企业运行中，互为主客体,强调人机交互协同,重塑企业组 公司管理的能力和水平。同时，结合信息技术发展的 最新成果，积极探索，努力创新，实现关键技术、重要信息系统的 自主可控。 2.3 规划目标 2.3.1 总体目标 建设行业领先的能源工业互联网平台：包含数据采集边缘计算层、 基础设施层、工业平台层和工业应用层四大层级可支持实现 XXXX 公司全业务覆盖、各业务横向贯通、各层级信息系统互联的一体化 支撑平台，增强业务协同和集中管控能力，打破各业务系统之间的