主要承载模型训练以及适合中心推理、多媒体渲染等业务，支撑各行业数智化转型升级 具有较强的普适性，可服务于 toB/toC 适合有智能化转型需求行业，如自动驾 驶、智慧城市， toB 为主 专用性强，主要面向地球物理、分子力 学等基础学科以及军工研究 注 [1] ：行业中 GPU 是一个较为泛化的概念，从功能角度划分， GPU 特指具备图形渲染能力的硬件， AI 加速卡特指用于 AI 推理或训练的硬件。本材料主要针对 应用价值： 自然语言理解工单， 响 应效率提升 50% ，改善用户体验 ， 提高客服工作效率。 国产化适配： 采用寒武纪 NPU 推理 + 中文预训 练 模型 ，适配国产推理芯片和语 言模 型。 主流场景及需求 l 人工智能平台 数据处理 模型开发 模型训练 自动建模 模型部署 模型推理 模型管理 模型监控 主要包括 AI 智算集群、超算集群、高速网络、通用计算集群、高性能存储集群、安全中心、云管平台、运维平台等。 平 台 安 全 运

( 容器化调度 ) ，切入 AI 推理 ( 智慧城市视频分析、工业质检 ) • 指标： MTBF( 平均无故障时间 )>10 万 h ， 业务 7 ×24 小时运行 ，算力利用率≥ 70% 东数西渲 业务 电源与 散热 智算 一期 网络 带宽 核心业务场景需求 协议 传输 成本 可控 A I 训练 A I 推理 功耗 配置 实施 规划 渲染 集群 主要承载模型训练以及适合中心推理、多媒体渲染等业务，支撑各行业数智化转型升级 具有较强的普适性，可服务于 toB/toC 适合有智能化转型需求行业，如自动驾 驶、智慧城市， toB 为主 专用性强，主要面向地球物理、分子力 学等基础学科以及军工研究 注 [1] ：行业中 GPU 是一个较为泛化的概念，从功能角度划分， GPU 特指具备图形渲染能力的硬件， AI 加速卡特指用于 AI 推理或训练的硬件。本材料主要针对 据面网络，采用 RoCE 全 连接无损组网，充分发挥智算并行计算优势，同时组网整体无容灾设计，对运维工作带来新的挑战。 第 8 页 CONTENTS 2 4 3 l 聚焦大模型推理、 离线渲染、 生成 式 AI 开发、边缘计算协同四大核心 业务 ，满足人工智能项目开发全流 程算力需求 l 争取项目成果入选省级算力枢纽示 范案例 ，带动

TPU POD，并对外提供TPU算力服务。 存储方面，非易失内存DCPMM，既可以作为高速硬盘 使用，也可以作为标准的内存使用。当作为内存使用时， 其单条内存容量最大可以到512GB，使得推理作业密度提升 一倍，每单位作业成本下降近50%。 互连方面，异构芯片高速互连的技术CXL、open CAPI 等，实现了CPU和设备、设备和设备之间的内存共享，构建 高效池化的智算中心从理想照进了现实。 TensorFLow框架，在全球首次实现在512个GPU卡上90%的 扩展效率，打破Imagenet训练时间全球最快纪录；在推理 方面，针对高并发推理集群进行架构优化，构建了高性能 的NVMe存储池，深度优化了软件栈，性能提升了3.5倍以 上。 第三是调度算力。浪潮AIStation 计算资源平台支持AI 训练和推理，可以提供AI模型开发和部署一站式交付，是 业界功能最全的AI管理平台，赋能更多的创新者。 最

Aic 智算中心 算力基础——寒武纪自主研发设计的人工智能芯片 寒武纪人工智能软件开发环境 采用端云一体的智能处理架构 可同时支持寒武纪端、边、云全系列产品 在云端 开发调试调优推理训练 在终端 快速部署 Cambicon Neuware · 南京麒麟科技创新园投资建设的重大算力基础设施 · 寒武纪联手浪潮共同打造 · 智能计算服务、交叉研究和产业创新三位一体 · 智能社区平台 云边一体 教 育 云 智 慧 城 市 工 业 视 觉 智 边缘智能计算 loT 物联设备 Docker 容器化 训练推理系统 智能板卡管理插件 Kubernetes 容器编排 系统 Ceph 分布式存储 系统 集群监控系统 Kubeflow 分布式系统 车路协同 智能实验室 异物、污点检测 耳带长度检测 工业制品检测 云端智能计算平台 边缘智能计算平台 电路板检测 终端用户 训练层 数据管理 用户管理 算法定制 推理层 模型管理 云端管理 算法商城 场景管理 边缘管理 应用层 中间层 管理层 整 体 框 图 AiC D 产业发展——工业视觉检测智能处理中 心 饮料瓶外观缺陷检测 全自动锁螺丝检测

智能计算中心主要内涵及功能定位 算 力 数 据 和算法的 融合平台 算力公共 基础设施 产业创新 聚集平台 算力生产 供应平台 生态成熟 计算架构 AI 训练服务器 AI 推理服务器 算力机组 算力芯片 算力生态 算力输出 CPU 最新 人工智能理论 领先 人工智能计算架构 AI 芯片 AI 高带宽 低延迟 政府治理智能化 高 IOPS 随需扩展 网络卸载 网络虚拟化 AI 推理算力 AI 训练算力 Benchmark 模 型文 件 在 线服 务 开 发接 口 高吞吐 推 理引 擎 AI 产业 化 产业 AI 化 语音 数据处理服务 开发训练服务 模型推理服务 强大 高效 易用 生 产 算 力 服务 平台 语

环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。 综上所述，业界普遍认为人工智能是计算机科学的一个分支，它的目标是让计算机及其他相 关技术能够执行通常需要人类智能才能完成的任务，如：学习、推理、问题解决、语言理解、感知、 决策等。该领域的研究包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、强化学习、专家 系统等。 ● 计算机科学和人工智能之父，Alan Mathison Turing（艾伦·麦席森·图灵）认为，AI 给出的定义：人工智能是利用计算机和机器模仿人类思维的问题解决和决策制定 能力，即：像人类一样的思考系统，像人类一样的行动系统。 其他主流的人工智能的定义，包括： 感知 学习 行动 交流 推理 模拟 设计 控制学 认知科学 心理学 计算机 科学 数学 12 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 ● 机器学习（Machine Learning）：这是一种让计算机系统能够通过数据学习和改 来学习最优策略的技术。强化学习在控制问题和决策问题中有应用，如自动驾驶和 游戏 AI。 ● 专家系统（Expert Systems）：这是一种基于规则和知识库的技术，用于模拟领 域专家的推理过程，从而做出决策和解决问题。 需要说明的是，这些子领域在应用的过程中，通常是复合叠加的，比如：最近特别火爆的 ChatGPT 就属于“机器学习”和“自然语言处理”两个子领域的融合；而“机器学习”里面又有“计

加密流入 数据接入 • sql • python • 低代码开发 密态研发 • 数据分析 • 机器学习 数据计算 • 数据导出 • API调用 结果交付 • 训练 • 精调 • 评估 • 推理 • 应用 大模型密态化 安 全 保 障 图：隐私保护计算技术的技术特点 面向隐私保护 数据不可见 数据价值流通 数据可用 一系列技术方案的集合 TEE，联邦学习，多方安全计算， 密态计算等等 三是消除数据异质性和模型偏差。反事实学习与特征解耦。通过生成全局对齐的反事实样本，打破局部数据偏见，缓解 辛普森悖论；个性化联邦学习。允许各参与方在全局模型基础上进行本地微调，适应自身数据分布；跨学科研究。通过因果 推理与隐私保护计算结合，解决数据偏差问题；迁移学习融合。在样本和特征重叠较少时，利用迁移学习补充分布差异，提 升模型泛化能力；端云协同计算。结合边缘计算优化端侧训练效率，通过分布式特征标准化提升模型准确率。