构建 “弹性可扩展、算力多元化、绿色高效” 的区域级算力枢纽，既服务当前西部渲染业务，又为 AI 、大数 据 等新兴业务预留技术底座 ， 匹配西部数字文创产业算力的需求。 • 单台 GPU 服务器功耗≈ 4kW,144 台总功 耗 ≈ 0.58MW ；配置 2N 冗余电源；机 柜冷板 风冷散热 (PUE<1.3) ，符合贵州 “东数西 算”绿色要求 项目需求分析 页 • 超微服务器性价比优于戴尔 / 浪潮；华三 交 换机成本比思科低 40% ；华三 S9850- 32H 交换机最大支持 4096 台高速交互 • 支撑文字 + 图像 + 语音等多模态模型 训 练， PB 级数据（自动驾驶路测、短视 频理 解等 ）参数超 1 万亿 。 • 采用 AllReduce 协议， 每台服务器传 输 ≈ 7GB 数据 承接 10 部院线电影、 50 个游戏场景、 100 个建筑可视化项目 ， 数据量 约 1.2PB ， 4K/8K 批量静帧渲 染 ， 46PFLOPS 算力 • 优先部署 GPU 服务器 + 交换机 ，存储 复 用 政务云 数据中心剩余容量 “ 渲染 + AI” 双盈 利 双机热备 + 冗余网络 超微算力 + 华三 网络 多模态大模型 训练 架构支持弹性

定 期 巡 检， 并 将 正 式 的 例 检 报 告 上 交 业 主。 7 ：定期巡检服务 机房运维阶段需维护事项 设备维护： • 定期检查和清洁设备，包括服务器、网络设备、 UPS 等，确保它们的正常运行和散热性能。 • 检查设备的电源线路和连接，确保其稳定性和安全性。 • 更新和升级设备的固件和软件，以修复漏洞、提高性能和功能。 暖通维护： • 定期 工作，并恢复正常运行。 故障应急切换： 数据中心节能专篇 03. 机房 PUE 的目标 序号 项目名称 实施手段 年均 PUE 数值 1 百度云计算（阳泉）中心 整机柜服务器、高压直流 + 市电直供、机器学习控 制系统、高温服务器等技术 1.23 2 阿里巴巴千岛湖数据中心 湖水自然冷却系统、太阳能电池板、高压直流等技术 1.28 3 腾讯青浦三联供数据中心 天然气三联供、离心变频冷机、磁悬浮冷机等技术 少能量浪费，从而降低机房的 PUE 值 提高服务器利用率 • 通过虚拟化技术，可以将多个物 理服务器虚拟化为一个或多个虚 拟服务器实例。这样可以更充分 地利用服务器硬件资源，提高服 务器的利用率。通过减少空闲资 源和优化服务器负载平衡，可以 减少不必要的能源消耗 减少服务器数量 • 通过服务器虚拟化，可以将多台 物理服务器合并为较少的物理服 务器。减少服务器的数量可以减 少机房的能耗，包括电力供应、

关部分进行信息交互。 提供信息访问。 1.2. 目标与范围 本次数据中心的安全建设主要依据《信息安全技术信息安全等级保护基本 要求》中的技术部分，从网络安全，主机安全，应用安全，来对网络与服务器 进行设计。根据用户需求，在本次建设完毕后 XX 数据中心网络将达到等保三级 的技术要求。 因用户网络为新建网络，所以本次建设将完全按照《信息安全技术信息安 全等级保护基本要求》中技术部分要求进行。 法用户和服务器 进行攻击；IP 地址欺骗攻击；拒绝服务攻击；利用协议和基础设施的安全漏洞 进行攻击；利用远程接入用户对内网进行攻击；建立非授权的网络连接；监测 远程用户链路、修改传输数据；解读未加密或弱加密的传输信息；恶意代码和 病毒攻击。 （3）计算环境的主动攻击威胁 引入病毒攻击；引入恶意代码攻击；冒充超级用户或其他合法用户；拒绝 服务和数据的篡改；伪装成合法用户和服务器进行攻击；利用配置漏洞进行攻 ；利用配置漏洞进行攻 击；利用系统脆弱性（操作系统安全脆弱性、数据库安全脆弱性）实施攻击； 利用服务器的安全脆弱性进行攻击；利用应用系统安全脆弱性进行攻击。 （4）支持性基础设施的主动攻击威胁 对未加密或弱加密的通信线路的搭线窃听；用获取包含错误信息的证书进 行伪装攻击；拒绝服务攻击（如攻击目录服务等）；中间攻击；攻击 PIN 获取 对用户私钥的访问、在支持性基础设施的组件中引入恶意代码攻击、在密钥分

OpenStack开源社区的黄金会员，一 直是开源计算生态发展的推动者，一 直在积极地将开源开放的建设理念和 标准向全球推广，一直在大力推进开 放计算生态发展，所有的顶级互联网 数据中心已经在大规模的落地开放计 算服务器。同时通信、金融、能源 等关键领域的TOP企业，也纷纷加入 了开源组织，并在数据中心建设当 中加以实践，像OpenStack、K8S、 Hadoop、TensorFlow等面向云计 算、大数据、人工智能等场景的开源 系统、云数智软件平台层面的优势， 提供人工智能服务器、通用计算服务 器、关键计算服务器，并面向海量数 据和高速互联提供存储和交换机产 品。此外，将技术栈持续往底层延 伸，面向不同的场景，开发定制化的 AR芯片、BMC芯片、网络和存储加速 芯片等。最终形成覆盖芯片、系统、 平台和算法的领先产品体系。 过去几年，浪潮服务器取得了高 速发展，增速居全球第一，是全球唯 一持续保持高速增长的主流服务器厂 商。浪潮业务覆盖了全球120多个国 商。浪潮业务覆盖了全球120多个国 家和地区，不仅保持了全球前三的位 置，并且与前两名的占有率差距已大 幅度缩小，朝着全球第一的目标迈进 了一大步。 在AI服务器方面，浪潮已经连续 三年在国内市场占有率超过50%，保 持了智慧计算领导者的地位。 智算中心的两大发展方向是人工 智能和开放计算。 浪潮将高举人工智能计算的大 旗，全力发展领先的计算力。 首先是生产算力。浪潮将为智算 中心

l 第 12 页 1. 数据预处理 • 数据清洗、标准化及特征工程 2. 模型训练 • 输入：标准化后的数据集 • 昇腾集群分布式计算： • 多节点并行计算梯度 • 参数服务器架构更新模型参数 • 节点间同步最新参数 • 验证评估： • 定期计算预测误差 • 反馈调优信号指导模型优化 3. 模型压缩 • 将 FP32 转换为 INT8 量化推理模型 • 优化模型体积和计算效率 应用场景：实时巡检推理 训练节点 设备型号：昇腾 910B- 640TOPS 数量： 80 台 单价： 12 万元 算力指标： 51200TOPS 应用场景：大模型训练（负荷预测） 参数服务器 设备型号：海光 DCU 3256 数量： 20 台 单价： 6 万元 算力指标： 64 核 / 节点 应用场景：模型参数同步 边缘节点 设备型号：浪潮 NE5260M( 带 NPU) 件 数据 保护 缓存管理 网络通信 数据管理 HDFS iSCSI S3 POSIX FTP CIFS HDFS 第 18 页 对象 文件 对象 块 文件 GPU 训练服务器 GPU 训练服务器 基础大模型训 & 推理 Node-1 Node-12 Node-n 数据并行 热温冷智能分级

备。气流组织为列间空调水平送风、后 回风，冷通道封闭，冷、热通道尺寸均为 1 200 mm。改 造前机房平面图如图1所示。 通过增加行间空调、锁机柜等方式，进行机房改 造。改造后机房内可安装 GPU 服务器机柜、交换机机 柜及配套设备。安装设备的功耗如表 1所示。机柜布 置如图2所示。 在空调形式不变的基础上，通过增加列间空调、 锁机柜并优化列间空调布局的方式，来满足高功耗设 备的部署需求。改造后智算中心机房的室内设计参 机柜类型 GPU服务器机柜 计算spine交换机机柜 其余交换机机柜 锁机柜 预留发展机柜 合计 单机柜功耗/kW 10.4 10.9 12.1 12.0 6.0 0.0 8.0 - 数量/个 21 11 32 4 3 21 6 98 图中颜色 黄色 橙色 红色 绿色 蓝绿色 深蓝色 浅蓝色 - 注：本文服务器功耗均基于华为昇腾910B芯片。 用物理措施将冷却空气进行封闭隔离，冷空气进入机 柜冷却服务器后，由热通道排出升温后的热空气，再 通过空调设备回风口吸入完成一次循环 ［3］。本项目的 智算中心机房气流组织形式如图4所示。 列间空调也可以采用热通道封闭方式，冷、热通 道封闭的对比如表 3所示。热通道封闭是采用物理措 施将排出机柜的热空气进行封闭隔离，通过空调设备 回风口吸入热空气冷却后，再冷却服务器 ［4］。 当采用热通道封闭方式时，工作人员一般在冷通

序号 部署方案 1 Hadoop 集群部署主要采用普通机架式服务器，并安装普通 SAS 硬盘。 2 Oracle 数据库对服务不仅承载大量数据的处理和存储，同时承载应用系统的数据 查询请求，对服务的性能和数据的可靠性、安全性具有较高的要求。本项目 Oracle 数据库的存储使用 XXSAN（磁盘阵列），服务器采用专业的高性能数据库 服务器。 3 对于数据管理平台、政务共享平台、舆情服务系统和数据交换平台对性能要求 交换平台对性能要求 较低，主要是部署在虚拟机上。 4 对于 ETL 数据处理压力较大，考虑使用较高性能的物理服务器进行部署。 3.8.1 网络拓扑 大数据中心网络拓扑图如下： 第 62 页 城市大数据中心建设概要设计说明书 图7： 网络拓扑图 划分为如下大区域：计算资源池；存储资源池；备份存储池；网络资源池。 本项目的硬件资源均有 XX 承建的 XX 市城市云平台提供。其中： 部署硬件位置图 部署位置由行格编号 1U-42U 和列格编号 A-G 来确定。其中，各颜色服务器 功能定位、配置情况、归属开发单位为： 第 66 页 城市大数据中心建设概要设计说明书 图10： 部署硬件配置规划图 大数据中心项目运行硬件环境建议配置如下： 表11： 物理服务器列表 服务器 类型 数量 配置信息 用途 Hadoop 服 务器 >=8 AMD 两路，64G 内 存，SAS

核心元数据和交换服务资源 核心元数据的编辑功能；注册是指数据资源目录提供者向数据资源目录管理者 第 7 页 提供公共资源核心元数据和交换服务信息资源核心元数据登记；发布是指管理 者通过目录服务器，把财政信息资源核心元数据库的内容发布到系统中；查询 是指为应用系统提供标准的调用接口，支持公共资源核心元数据和交换服务资 源核心元数据的查询。 图 2-8 数据资源目录体系业务流程 3.1 会根据用户的权限和目录条目中 资源保密属性过滤用户执行目录查询的结果。 3.1.2.4 资源维护 建立信息资源元数据库、核心元数据库和目录，并进行定时更新、备份与 恢复，入库与出库；对目录服务器的运行进行监控；根据查询日志，统计访问 系统的次数，统计分析不同信息资源的查询次数等。 维护包括目录结构树和目录条目信息的维护。当资源的分类体系发生变化 时，目录服务系统要调整目录结构。当资源条目信息需要修改、删除、添加和 2) 服务监控 监控目录服务器的运行性能，为调优提供依据。 3) 用户反馈 管理用户的反馈意见，并和提供者进行协调。 4) 扩展分类 扩展目录服务系统的分类编目方案，根据不同的应用需求提供多个目录索 引，并根据用户的特点提供个性化目录服务。 3.1.3 面向资源使用者的功能 使用者通过数据资源目录体系查询系统向目录服务器发送目录查询请求， 目录服务器根据查询条件和用户权限将查询结果返回给使用者。

为南京建设国际科技创新中心贡献卓越力量 南京智能计算中心 AiC○ 智算中心 三 XTROTEC 中 科 逆 熵 南京智能计算中心 计划总投资 13 亿元，当前已建成算力 0.8Eops ( 约 700 台服务器 ) AI 算力规模 每秒 80 亿亿次 是长三角当前投运规模最大、算力最高的智能计算中心 ! 相当于一小时可完成 100 亿张 图像处理 1 万公里 自动驾驶 AI 数据处理 300 万小时 园区由于成立时间较长，系统比较独立， 数据传输保存方式比较原始，无法进行统 一的管理 通行管控能 力弱 园区的出入口较多，入驻企业和社会车辆 乱停乱放，保安人员管控较难 服务器资源需要挖掘 南京智能计算中心已经完成部分建设，现 阶段服务器算力资源可以进一步挖掘利用 安防管控手段较少 园区较大，出入人员多 且杂 ，需 要增加智能管控的手段 Aic 产业发展——智慧园区 · 现状问题 三

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 服务器 高速互联 深度学习框架 资源调度 数据服务 数据开放共享平台 算力服务 算法服务