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 严格要求的工作负载，其特点包括高可靠性、高速、高容量、低延迟和无损。后端网络用于互连高价值计 算密集型AI训练、AI推理所需的GPU和其他高性能计算（HPC）工作负载，前端网络支持连接对于AI工作负 载、通用工作负载（非AI计算） 区、通用计算区、存储区 以及管理区，在网络层面，划分为参数面、样本面、业务面及管理面四个网络平面。参数面网络承担AI训练 和推理的模型参数的同步与聚合（如梯度交换），需满足超高吞吐、超低时延和高可靠性，通常采用RDMA （如RoCEv2或InfiniBand）和无损组网技术，以支持大规模分布式训练。样本面网络，用于传输训练所需的 原始数据（如多模态样本）和预处理后的中间数据，常通过高速NAS或分布式存储协议实现，需处理海量小 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。 基础设施层提供智算中心硬

2. 冷板式液冷系统特点 冷板式液冷系统包括二次侧冷却系统、一次侧冷却系统，如图 1 所示。适用于高 密算力规模、智算形态和高功耗设备等场景，冷板式液冷系统具有高密度散热、高效 能、高可靠性和强适用性等特点。 智算中心冷板式液冷云舱技术白皮书 9 图 1 冷板式液冷系统示意图 (1) 高密散热､高效能：采用冷板式液冷系统可以实现机架功率密度的提高，有 效 效提升单机架的计算能力，冷板式液冷系统相对风冷在能效方面具备高效能的特点。 同时，通过进一步对液体､管理和设备冗余进行更为合理的设计和应用，液冷也将具 有比风冷更高的散热可靠性，有效提高数据中心的能源利用率。 (2) 高可靠性：冷板式液冷技术在冷却液管路中流动时，并未与主板和芯片模块 进行直接的接触，材料兼容性较强，提高系统的运行安全性｡此外，液体冷却芯片温 度更低，可延长芯片寿命 30%以上，降低因过热导致的硬件故障率。 （2）高效散热能力：液冷云舱配置独立的 CDU 和列间空调，结合“芯片-机柜- 机房”三级液冷循环，动态匹配不同负载场景，减少无效能耗，兼容智算和常规通算 服务器，弹性适配不同算力场景。 （3）高可靠性：将动环、IT 网管以及整个机房资源纳入数字化管理平台，支持 未来 AI 智慧化系统接入，实时分析负载与温度场，动态调节泵速、流量及冷却路径； 配备漏液检测、压力传感与冗余泵组，毫秒级隔离故障模块，提升系统故障自愈能力，

303982556 复核时间 质检方案 质检时间 重置 西检项 服语音 说星先下量 是否通过 语音 遵过 不 过 来 语 语音 [ 03 一体化人机交互 04 高可靠性部署 01 智能交互体验 02 高性价比产品 05 定制化服务 京东金融 JD Finance 超音平台 - 可为您提 供 9 6 0 JD Finance 解决方案未老师

标准的数据接口，为整个园区智能化系统的集成提供扩展。 在小区园区管理中心还配有高性能核心交换机和光电转换设备， 用于大数据 量得处理和转发，保障整个网络的通畅可靠。 4.2 系统特点 高可靠性 ? 系统采用分布式布署和集群、互备容灾策略实现系统的平滑扩容； ? 网络适应性强， 全网设备、服务采用心跳协议， 和中心平台拥有同步 时钟； ? 多重数据备份， 服务进程动态监测， 对僵死进程自动重启，

用先进的数据处理技术和架构，提高数据处理的并行 性和效率，能够快速处理海量的政务数据，满足各部 门对数据处理的实时性需求。 2.3.3 系统可用性 平台的全年可用性≥99.9%，故障恢复时间≤30 分钟。这要求平台具备高可靠性的系统架构和完善的 故障容错机制，能够有效应对各类硬件故障、软件故 障和网络故障等。同时，要建立快速的故障诊断和恢 复机制，确保在系统出现故障时能够及时恢复，减少 对业务的影响。 2.4 选择华为昇腾 910B 芯片作为算力硬件的核心， 该芯片支持 FP16/FP32 混合精度计算，能够满足大 模型推理的高性能需求。华为昇腾系列芯片是国产自 主可控的算力芯片，具有高性能、低功耗、高可靠性 等特点，能够为平台提供强大的算力支撑，同时符合 国产化替代的战略要求。 3.3.2 数据治理工具 采用 Talend 作为数据清洗工具，Talend 是一 款功能强大的开源数据集成工具，支持多种数据格式

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，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。 测技术也只是加快了故障感知速度，路由收敛时 间仍在百毫秒级，大规模DCN网络中的路由收敛时间甚至达到秒级。对于在线交易类型的 应用，比如高性能存储业务或高性能数据库访问业务，都需要极致的性能和高可靠性保障。 针对此类业务，一旦链路故障发生，传统收敛技术在百毫秒内无法恢复正常业务传输，持续 丢包会导致交易失败，甚至可能引发对端协议栈连接超时，应用性能会出现明显大幅下降。 数据面快速恢复技术

城市公共车联网综合服务平台项目建议书 2.2.4 硬件选购方案 2.2.4.1 硬件列表及用途说明 表 2-2 硬件配置列表 序号 硬件名称 数量 用途说明 1 数据库服务器 2 两台数据库服务器形成双机热备，保证高可靠性、可用 性。用于部署数据库软件，为各类应用系统提供数据服 务。 2 应用系统服务器 6 用于部署各种应用系统，包括：车辆监控系统、信息发布 系统等。 3 数据整合与交换服务 器 1

标题：一种用于人形机器人的电气控制系统、方法及装置 摘要：通过将电气控制系统划分为定位融合、理解决策、运动控制和关节驱动 模块，并利用多核处理和私有 5G 网络，解决了人形机器人在复杂环境下的高 实时性和高可靠性控制问题，实现了多场景的高效运动控制和多机器人协同工 作。 法律状态：有效 申请日期：2023-06-12 申请人：之江实验室 创新点： 创新点 1 创新点 2 创新点 3

2)优化了蒸发器、冷凝器的水压降，降低水泵杨程。 3)所选机组具备快速重启的能力，在 UPS 正常的工作状况下， 其在断电后在 180s 时间内可恢复其 80%制冷能力，非常符合 IDC 数 据机房的高可靠性的需求，同时所选机组的寿命约为 25 年。 （2）水泵：水泵主要优化了其流量及杨程，同时水泵的效率不 低于 80%，有效的提升了水泵的能效，减少了水泵的功耗，同时降低 了水泵的装机功率减少了设备初投资。

出足够的空间，为弱电、光纤桥架等线路的布设提供便利，同时便于母线的安装、检修和后期扩容。 10 AI 智算中心主单柜功率极高，配电通道密集，对供电连续性与系统可用性提出更 高要求。客户更加关注供电系统的高可靠性、低损耗及智能化运维能力。采用高 密度母线配电方案，能够满足 GPU 集群的大功率负载需求，在降低能耗的同时， 实现全链路监测与故障快速定位，提升整体运行的安全性与可控性。 2.2.2 AI智算中心