智算中心成为新基建的基本条件与智慧时代动力源_王恩东CIIT FORUM 工信论坛 44 中国工业和信息化 |CHINA INDUSTRY & INFORMATION TECHNOLOGY 智算中心成为新基建的基本条件 与智慧时代动力源 文/王恩东 计算力就是生产力,智慧计算改造升级了生产力三要素,最终 驱动了人类社会的转型升级。智慧计算将计算力驱动的信息化设备变 成了生产工具,使生产力得到前所未有的解放。智算中心融合多元算 力, 新一代信息技术加速了社会智慧化进程 新一代信息技术在抗疫过程中发挥了巨大的作用, 使我们生活和工作的许多方面从线下搬到了线上。从早上 醒来第一眼去查看疫情数据、查看同乘同航是否有确诊, 到网课辅导、在线问诊、生鲜快递;从远程打卡、线上招 聘、线上会议到文档协同、工作提交;从线下到线上的迁 移,加速了社会的智慧进化,主要表现为以下三个方面: 首先是加速了经济活动的线上化变革。企业选择线上 业时代的基础设施比较简单,就是水利、交通等;工业时 代,则是我们熟悉的“铁公机”、电网等;那么,智慧时 代必将需要新型的基础设施。 我们可以和电力基础设施做个类比。电力基础设施提 智算中心成为新基建的基本条件与智慧时代动力源 CIIT FORUM 工信论坛 46 中国工业和信息化 |CHINA INDUSTRY & INFORMATION TECHNOLOGY 供电力服务,其核心是生产电力的地方,就是发电厂,像10 积分 | 7 页 | 1.48 MB | 3 小时前3
智算中心暨电力大模型创新平台解决方案(51页PPT)新能源并网优化 • 问题描述:电网 PMS 、 GIS 、 SCADA 等系统数 据 分散 ,难以整合利用。 • 解决方案:大模型整合多 源数据 ,打破数据孤岛, 实现数据共享和协同分析。 • 国产化适配:使用国产数 据接口和数据治理平台 , 如南瑞继保 IEC 61850 协 议适配器。 • 问题描述:光伏、风电出 息安全子系统和超算中心融合管理子系统。 典型超算数据中心架构 信息安全子系统 1. 对外连接网络(网络出口层)分为 CMNeT 、 云 专网、 IP 专网 1.CMNeT :用于公众用户访问智算中心 2. 云专网:用于智算中心间互联、训推互联 3. IP 专网:用于远程管理 2. 内部互联网络分为业务 / 存储网络、管理网络、 参数面网络、 数据面网络 1. 业务 / 存储网络:业务网络用于互联网用户访问智算 POSIX POSIX 张 量 并 行 l 混 闪 并 行 文 件 存 储 采 用 2 * 100 G R DMA 高 速 无 损 网 卡 上 联 leaf ; l 全闪采 用 2 * 100 G R DMA 高 速无 损网 卡上联 , 2 * 25 GE 上 联 存 储 交 换 机 并 接 入 存 储 小 核 心 供 昇 腾 9 1 0 B 使 用10 积分 | 51 页 | 4.74 MB | 3 小时前3
2025国家数据基础设施技术路线研究报告隐私保护计算 区块链 可信数据空间 数场 数联网 数据元件 第六章 国家数据基础设施技术发展趋势 68 全球将形成三种数据基础设施主流技术路线 国家数据基础设施将向“一空间(场或网)四技术”方向收敛 数据基础设施将实现人工智能大模型的“数据平权” 05 07 07 08 09 13 21 33 33 34 35 37 37 39 46 50 54 数据领域向私域数据领域拓展。随着人工智能大模型的快速发展,全球可供大模型训练的公域数据即将耗尽,而原先由于涉 隐涉密(国家机密、企业秘密、个人隐私)而被尘封的海量私域数据,正在成为人工智能高价值数据集的重要数据源。传统 意义上的不可流通数据将随着隐私计算、区块链、智能合约、控制技术和数据沙箱等数据安全流通技术的不断突破,而逐步 变成可流通数据,从而充分释放这些涉隐涉密数据的高价值潜能。 数据安全流通要求 式机器学习方法,允许多个参与者在不共享原始数据的情况下共同 训练模型。这种方法在保护数据隐私的同时,利用多方数据进行模型训练,适用于数据孤岛场景,使企业能够在保护用户隐 私的同时,使用分散的数据源进行模型训练。在Google Cloud的架构中,联邦学习嵌入整个数据处理流程,与BigQuery和 EDC紧密配合。当服务提供商利用EDC访问BigQuery中的消费者数据时,联邦学习技术确保数据仅在本地进行计算,交换的10 积分 | 38 页 | 6.07 MB | 5 月前3
数据中心信息系统安全建设项目技术方案(20页 WORD)把这些数据上传到 XX 数据中心的数据库中,数据库对这些企业数据进行汇总与分析,同时企业节点 也可以通过 VPN 去访问 XX 数据中心的相关应用。 XX 数据中心平台也可通过政务外网,环保专网与相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 的脆弱性。 运行的脆弱性:监控系统的脆弱性,无入侵检测设备,响应和恢复机制的 不完善。 2.2. 安全威胁分析 2.2.1. 被动攻击产生的威胁 (1)网络和基础设施的被动攻击威胁 局域网/骨干网线路的窃听;监视没被保护的通信线路;破译弱保护的通信 线路信息;信息流量分析;利用被动攻击为主动攻击创造条件以便对网络基础 设施设备进行破坏,如截获用户的账号或密码以便对网络设备进行破坏;机房 网络划分与隔离 安全域划分, 通过安全管理 平台进行网络 拓扑管理 访问控制 网络边界部署访问 控制设备,启用访 问控制功能 安全域边界增 加部署防火墙 设备 安全审计 对网络系统中的网 络设备运行状况、 网络流量、用户行 为等进行日志记录 部署网络安全 审计系统 边界 完整性 检查 对内部用户未通过 准许私自联到外部 网络的行为进行检 采用技术手段 进行违规外联0 积分 | 23 页 | 463.50 KB | 3 小时前3
某财政大数据中心:财政数据信息资源目录、数据标准存储及大数据资产化规划方案(50页 WORD)》及《财政标准存储规范》 基础上,按照一定的清洗转换规则自生产系统中获取数据后形成符合规范的标 准存储,供形成进一步的主题分析资源库使用,最终实现深层次的数据分析、 数据挖掘。 生产系统数据源可以是已建立的容灾备份池,也可以是原始生产库,甚至是非 基于平台的第三方系统或外部文件等资源。数据资源目录依据标准存储建立后, 还可提供多地区多年度收支统计、地区排名、多年对比等初步的数据查询比较 主题。当然,进一步的主题分析、深层挖掘,还需要基于形成的标准存储数据 仓库进一步进行抽象分类提取。 2.1.1 数据资源目录总体结构 数据资源目录体系主要由数据资源目录服务系统组成,同时还具备软硬件、网 络的支撑环境,以及标准与管理规范建设和安全保障。 第 2 页 整个数据资源目录建设是一个上下贯通、统一管理的架构,遵循财政基础数据 规范和标准存储规范、统一的前段码管理。整个数据资源目录体系结构体现为 有机结合起来,是信息资源通过网络系统从一个物理位置到另一个物理位置的 过程。交换方式较为宽泛,邮件传输、文件传输、消息传输等方式都能实现资 源的交换。其重点关注的是上下级财政间在数据资源目录建设过程中的信息整 合实现、统一管理实现问题。 目录体系与交换体系既是相对独立的、可以独自工作的平台,也是财政信息资 源开发和利用领域的两个重要组成部分。通过数据资源目录体系准确定位资源 和服务的位置,并准确了解信息资源的概况后,可在授权范围内通过交换体系10 积分 | 60 页 | 1.97 MB | 3 小时前3
某智慧城市大数据中心建设项目概要设计方案(85页 WORD)准规范等文档为本期项目成果,是交付提交给运维管理方的重要资源。 下图所列为一中心四平台整体框架,整体描述了大数据中心及系列应用平 台建成后的业务生态链。 图1: 一中心四平台项目总体架构图 1、数据源 大数据中心数据主要来源自 XX 市各委办局及企事业单位和网络收集的舆情 数据。重点实现数据汇聚和人口库、法人库的建设,并为应用系统(四个业务 平台及政务共享平台)提供数据支撑。 (1)采集数据的委办局及企事业单位不少 委办局及企事业单位数据为人口库、法人库提供原始业务数据来源,同时 为应用系统(四个业务平台及政务共享平台)的数据分析及展示提供支持。 (2)舆情采集数据主要来自全国及 XX 市本地的新闻媒体、论坛、微博、 微信等网络数据源。 舆情采集数据提供主题数据分析(具体主题待定),结合委办局及企事业 单位及人口库、法人库数据满足应用系统(四平台及政务共享平台)需求。 采集数据包括:人口基本信息、流动人口信息、居住证信息(16 市委办局应用系统运行在政务内网、政务外网以及专网多种网络 环境下,且网络之间物理隔离,而大数据中心位于政务外网。数据交换平台前 置机采用如下部署方式: 序号 网络环境 前置机方案 部署方案描述 1 政务外网 共享前置 前置机部署在大数据中心政务外网。内专网业务系统数 据通过人工方式导出,并导入外网前置机;外网业务系 统数据直接通过数据交换平台对接至外网前置机。 独立前置 前置机部署部署于委办局政务外网。内专网业务系统数10 积分 | 104 页 | 2.39 MB | 3 小时前3
智算中心建设项目解决方案(43页PPT),奖励优秀应用项目。 主体培育:打造产业链 ,奖励落户企业 ,落实税收优惠。 科技创新:支持创新平台建设 ,强化研发创新。 财政金融:统筹专项资金 ,支持项目融资 ,鼓励金融创 新。 要素保障:保障用电用网 ,支持清洁能源 ,培养专业人 才。 政策服务:优化审批流程 ,统筹能源消费。 产业集群目标:打造“数据中心 - 智能终端 - 数据应用” 千亿级产业集群 国家政策导向 1. 《东数西算工程》 8*200/400G 典型超算数据中心架构 信息安全子系统 第 7 页 1. 对外连接网络(网络出口层)分为 CMNeT 、 云 专网、 IP 专网 1.CMNeT :用于公众用户访问智算中心 2. 云专网:用于智算中心间互联、训推互联 3. IP 专网:用于远程管理 2. 内部互联网络分为业务 / 存储网络、管理网络、 参数面网络、 数据面网络 1. 业务 / 存储网络:业务网络用于互联网用户访问智算 采用 “计算 - 网络 - 管理 - 安全” 协同架构 ,各层深度联 动 ,为业务稳定运行提供支撑; l 分层协同 : Spine 层与业务 / 管理 核心层构成骨干网, Leaf 层接入 服务器 ,管理 / 安全层独立部署 业务与目标10 积分 | 43 页 | 5.90 MB | 3 小时前3
A级数据中心建设运营汇报方案(29页 PPT)2 :提供项目及时快捷的设备保修 服 务, 并 且 可 根 据 客 户 的 需 要 和 授 权, 通 过 宽 带 方 式 进 入 客 户 的 网 络 系 统, 对 相 关 软 件 进 行 检 查, 并 确 认 问 题 所 在, 解 决 问 题。 3 :远程故障诊断处理服务 出 的 维 修 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 1.31 4 阿里巴巴 / 张北云联数据中 心 无架空地板弥散送风、全自动化 BA 系统实现自然冷 源最大化等技术 1.23 PUE 电力使用效率 power usage effectiveness PUE 是评价数据中心能源效率的指标, 是数据中心消耗的所有能源与 IT 负载使用的能源之比。 实时监测和数据分析 01 BMS 系统可以通过自动化调 节机房的空调、照明和其他 设备,根据实际需求进行精 确控制。例如,根据机房的 负荷情况,自动调节空调系 统的运行参数,避免过度冷 却或过度加热,从而降低能 源消耗。 自动化调节和优化 02 BMS 系统可以根据历史数据 和实时监测结果,进行能耗 预测和规划。通过对未来负 荷和能源需求的预测,可以 合理安排机房的能源供应和 使用,避免不必要的能源浪10 积分 | 29 页 | 11.70 MB | 3 小时前3
建筑装饰-AI赋能建筑设计,行业困局突围在望有可能导致生产效率降低、成本升高、工期延长。在设计、生产、施工等繁琐复 杂的环节中,目前适用于各专业同步操作绘图的工具仅限于 BIM,然而我国 BIM 应用的市场渗透率较低。根据中国产业信息网,我国建筑企业信息化投入占总产 值比例(渗透率)逐渐提高,由 2011 年 0.04%提升至 2021 年 0.13%,然而仍低于 全球平均水平 0.30%。具体到建筑设计环节而言,涉及多地区、多专业、多环节, 力成本。 图 16、ArkoAI 在 Revit 中的使用 图 17、ArkoAI 支持按需调整参数 资料来源:ArkoAI 官网,兴业证券经济与金融研究院整理 资料来源:ArkoAI 官网,兴业证券经济与金融研究院整理 ➢ 万翼 AI 审图 万翼 AI 审图软件利用领先的 CAD 图纸解析技术将图纸数字化,结合图形图像处 理和深度学习等 万处,避免潜在损失超 37 亿 元。 图 18、上传文件利用 CAD 进行图形解析 图 19、自动生成审图报告 资料来源:万翼 AI 审图官网,兴业证券经济与金融研究院整 理 资料来源:万翼 AI 审图官网,兴业证券经济与金融研究院整 理 请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明 - 1110 积分 | 21 页 | 1.66 MB | 3 小时前3
AI在企业人力资源中的应用白皮书AI 在企业人力资源管理中应用的现 状,并启发需求、碰撞思考、畅想未来、提前规划、合理布局、高效行动,让 AI 技 术真正赋能并解决企业人力资源管理中存在的问题和痛点,革命性提升企业人力资 源管理的生产力,加强管理者驾驭人力资源管理的能力,不断释放人力资源管理的 价值,挖掘人力资源管理的潜力,易路人力资源科技、HR 数智研究院联合复旦大学 企业人力资源研究所,携手 10 余位专家,通过对 管理学院特约讲师、文思海辉技术有限公司集团副总裁兼首席信息官、ATA 公司副总裁。 于历濛先生 寄语:开放心态,拥抱变化。 灵 雀 云 联 合 创 始 人, 密 歇 根 大 学 罗 斯 商 学 院 MBA, 曾 在 SAP、 网 易、 Amazon、惠普等公司担任高管职位。 8 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 鸣 谢 本白皮书也引用了研究院理事王崇良先生作品《当 HR 遇见 AI》和腾讯 SDC 负责人马海刚 诞生,计 算机鼠标出现 日本研究人工 智能计算机, 3D 打 印 机 问 世,各国开始 纷纷拨款响应 人工智能研发 “深蓝”“AlphaGo” 等 多 个 机 器 人 问 世,Google 开 源 TensorFlow 平台, OpenAI 的诞生,人 工智能四处开花 当时的计算机有 限的内存和处理 速度不足以解决 任何实际的人工 智能问题 到了上世纪 80 年 代 晚 期, 美 国 国 防部高级研究计10 积分 | 93 页 | 4.00 MB | 6 月前3
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