系统由平台 统一管理，可充分发挥系统整体的应用价值。 企业智慧通行综合管理平台对人员、车辆、车场、环境监控等基础数据统 一管理，保证同一个物理资源在一个产品或者多个产品中的唯一性；并且系统 采用组件化设计，满足业务横向拓展，通过新增子系统实现项目的拓展需求， 避免多套平台并行情况，方便用户管理使用。 8 智慧通行解决方案 第 二 章 方案总体设计 的 先进性之间取得均衡。应努力追求整个系统功能的科学合理性，防止片面追求 某一局部的高指标与先进性。在保证整个系统功能和性能的前提下，最大限度 地采用成熟、可继承、具备广阔发展前景的先进技术。 3） 标准化与开放性的统一 系统设计尽量采用标准化、模块化设计并严格遵守相关技术的国际、国内 和行业标准，以确保系统之间的开放透明性和系统之间的互连互通。考虑到很 多项目中整个系统是分期建设的 预留扩容和发展的空间。 4） 可靠性和安全性的统一 整个系统采用具有高可靠性的总体设计，选用的设备自身应具有较高的安 全可靠性，关键设备或关键部件应采取备份冗余设计，选用安全机制完善、安 全级别较高的系统软件，使用具有可靠功能的专用网络及安全产品。 5） 易管理性和易维护性的统一 系统应易于管理和维护，平台架构的设计应采用简洁易用的体系结构，简 单易用，便于维护，以降低系统运行维护费用；为确保相关产品的售后服务质

在确保用户需求、系统集成要求的前提下充分考虑现有设备的利旧使用。 （9）先进性 系统的架构和技术均符合高新技术的发展趋势，在满足功能的前提下，能 够在今后一定时间内保持系统的先进性。 社区智慧社区系统采用智能型模块化设计思路，网络通讯采用国际流行的 TCP/IP 协议，系统服务器通过以太网将各个子系统集成到一个计算机支撑平台 上，建立起整个区域的“智慧社区管理系统”界面，通过这个统一的界面可以十分 方便、简单的 设计出包含名单比对，事件联动，业绩考核，社区三巡，信息管理等模块，并 对接社区运营系统，第三方管理系统，物业管理系统，形成数据/业务闭环。 图1 应用架构图 3.2 系统拓扑 智慧社区系统采用组件架构，每个组件承担不同能力，从能力上分为共性 业务组件、通用服务组件、基础环境组件。 业务整体分为：社区管理中心、视频监控业务、一卡通业务、车辆管控业 务、报警检测业务、综合管控和系统管理，每类业务由各自领域的组件组合而 成。业务组件依赖通用服务组件及基础环境组件的能力。 图2 系统架构图 3.3 核心应用 智慧社区解决方案以 XXX 的综合安防为基础，从基础的社区整体安全防护 需求做为切入点，扩展并引导用户采用一系列可视化智能应用，从而更好的帮 助用户通过视频可视化方案实现社区减员增效降成本的需求，同时基于大数据 挖掘的数据价值，提升社区业主的服务体验，提升物业管理效率，降本增效。 （1）基础物联应

com/wepowerai 2 目录 Adam White 寄语 3 引言 4 一、现代处理器的供电 5 预测一：垂直供电将成为现代处理器的关键技术 5 预测二：服务器主板将采用高压直流供电架构 7 二、AI 服务器机架的供电 12 预测三：AI 服务器机架的功耗将超过 1 兆瓦 12 预测四：AI 的能耗需求将推动电源架的功率等级突破 100 千瓦 13 数据中心内采用全新 的配电体系。此外，数据中心作为用电大户，也需具备负载调节能力，并能够为电网提供辅助服务。 本白皮书将探讨当下及未来在“从电网到核心”理念下，为 AI 提供电力的可能情景，并阐述其基础技术概念。 5 一、现代处理器的供电 预测一：垂直供电将成为现代处理器的关键技术 图形处理单元（GPU）以及专用于 AI 负载的处理器（例如，张量处理单元（TPU））正在采用最先进的工艺制程（例 电流消耗预计将在十年内攀升至 10,000 A。这种极高的电流水平以及对瞬态负载响应的严苛要求，成为电压调节模 块（VRM）在 12 V 典型中间总线电压下为处理器供电时，所面临的最大挑战。 传统的横向供电方式采用分立功率级和独立电感，但在如此高的电流下，不仅占用空间庞大，还会在供电网络（PDN） 中造成显著损耗。因此，未来电能将通过主板，以垂直供电的方式，传递至处理器背面。 6 图 2：VRM 解决方案从分立功率级到背面垂直供电模块演进

9百万端口，中国AI以太网交换机占比全球总量三 分之一（图1-3）。预计2025年中国智算中心总规模1356亿元，网络设备市场约475亿元，其中，800Gbps 端口高速增长，白盒交换机占比持续上升，主流互联网公司大量采用白盒交换机降低网络建设成本（图1-4）。 图1-2 中国算力规模 图1-3 智算中心市场结构和智算中心交换机市场 图1-4 智算中心800G端口和白盒交换机市场 近期，DeepSeek 技术破局：从GPU集群到分布式协同一体 建设和运营智算中心需要巨大的资本投入，包括购买昂贵的AI芯片、建设高密度机房等。AI工作负载对 网络带宽和存储性能有极高的要求。AIDC需要优化网络架构，例如采用高吞吐量的以太网或InfiniBand，并 部署高速、大容量的存储系统。互联网公司通常具备强大的云计算、大数据、人工智能等核心技术积累和研 发实力，能够快速迭代和推出创新性的AI服务和解决方案。 ，间接排放二氧化碳超105吨。在万卡集 群中，网络设备功耗占比可达20%-30%，需通过光电融合交换、低功耗协议栈等技术降低能耗。 2）智算网络关键能力要求 超低时延与高带宽 • 技术路径：采用RDMA技术绕过GPU内核协议栈，结合InfiniBand、RoCEv2优化，如拥塞控制、流 量调度以及端网协同等机制，以及硬件低时延（交换机、RDMA网卡）和直连拓扑等技术，降低端 到端的静态

制定数据标准管理、使用流程，包括发布及变更流程、质量改进流程和考核 制度。 8) 其它与项目相关的领导与决策事务。 2.2.3.4. 过程控制方法 为了适应项目实施特性，保证全体项目小组成员顺利沟通，协同完成任务，采用 较为普遍的项目工程项目管理方式。 在制定项目管理规范的过程中，吸取 ISO9000/GB－Tl900 质量管理和质量控制 国际标准以及 CMM 项目管理中的精华，紧密结合单位内部的实际和本项目的实际情 头系统保证数据的正确性、完整性、唯一性；在数据应用开发阶段，利用元数据监控 数据使用，利用数据标准保证数据正确，利用数据质量检查加工正确。 2.5.1. 强化源头控制 从数据采集的源头就需要强化控制好数据质量，在数据的新增和变更时采用系统 自动化校验、人工干预审核甚至线下约谈业务部门及第三方应用厂商相结合的方式进 行管理。 一方面需要贯彻数据规范性理念、强化录入规则、制定考核方案，提高录入人员 工作质量；另一方面通过与第 权等方面，提供适当的用户身份认证与权限体系、分域管理、数据传输加密、日志审 计、容灾备份等功能。 1) 在数据的规划和设计阶段，应对涉密、敏感数据进行识别、分类和分级，并 定义数据安全保密控制的规则。 2) 数据创建阶段采用流程化控制机制进行审批审核，保障数据的安全生产。数 据存储阶段可根据数据的安全等级不同进行分库、分表存储，对关键涉密或 敏感进行加密存储。 3) 数据使用阶段要有相应的数据使用安全防护措施，例如：加密传输、脱密脱

差异。传统数据中心芯 片架构相对单一，主要以 CPU 为算力核心，基于 CPU 和云存储集群提供的相关云服务， 通常由多个物理服务器组成，通过网络连接形成一个虚拟化的计算环境。算力中心则 通常采用芯片异构计算架构，结合 CPU、GPU、NPU、TPU 等多种芯片，形成高并发的分 布式计算系统，应用于神经网络模型的训练及推理等。从芯片结构演进来看，传统数 据中心侧重于通用计算任务的性价比和 10 - （1）. 双路市电同时失压：启用“2+1”柴发并机冗余，满足 T3-T4 级 15s 切换。 （2）. UPS 并机不均流：每月做模块均流校验，偏差>5%即调整。 （3）. 电池热失控：采用 AI 电池管理系统（BMS）+氢气传感器联动排氢。 2.1.3 通风空调系统运维 2.1.3.1 系统范围 离 心 / 螺 杆冷 水 机 组 、 板 式 换 热 器 、 冷 却 塔 、 冷 冻 大，及时发现 并处理可以避免 CPU 因过热而损坏。 （2）. 监控与告警处理方面，熟悉监控工具，通过监控数据发现服务器运行异常 并处理告警，确保服务器的高可用性。 （3）. 对于故障诊断，采用大数据分析与机器学习算法。收集服务器历史故障数 据和对应的硬件状态信息，训练故障诊断模型。当服务器出现异常时，模型能 够快速分析当前硬件状态数据，定位故障根源，如判断是某个内存模块损坏还 是硬

企业智能人员通过管理方案，为企业建立智能办公的整体管理生态环境。 第二章 系统总体设计 2.1 设计思路 大厦人员通行管理解决方案为解决企业人员管理实时有效监管与控制，最大限度 的提升大楼企业日常管理效率和水平。 系统采用模块化设计，在整体人员通行管理平台下，用户可以根据需求选择不同 模块进行自由组合，人员数据在平台中打通统一管理。 2.2 总体架构 2.3 大厦人行管理综合平台详情列表 2.3.1 大厦数据链管理： 通行。 梯控子系统作为节能减排，提升大楼工作效率的重要手段，通过对员工及访客的 身份认定，从而确定所需到达楼层，通过与智能电梯的派梯系统对接，合理安排乘梯 及到达楼层。 2.5 系统特点 采用集中管理的建设思路，将项目中多个子系统进行融合，形成一套基于人脸识 别技术数据融汇共享的综合性管理平台，整个系统真正实现“一体化、智能化”管理，加 强综合体内部的管理效率。 网络技术的高速发展 系统充分考虑安全性，在一些重要的办公室（财务室、机房等）或重要的办公区 域入口，可设置更为安全的验证方式，如刷卡+刷脸、刷脸+密码等方式来提高安全性。 3.4 功能优势 3.4.1 动态非配合 非配合式人脸识别门禁采用非配合式人脸检测，基于视频流的动态识别，整个检 测识别过程不需要使用者主动配合，快速精准实现人脸识别。 3.4.2网络化部署 人脸识别门禁系统（二维码系统及访客系统）设备都是通过 TCP/IP

象信息、预报预警、预警统计、预警信息地图展示和全景图展示。 3.1.1.3 全过程推演 3.1.1.3.1 预报 根据溪源溪小流域业务需求，遵循客观规律，在总结分析典型历史事件和及时掌握 现状的基础上，采用基于机理揭示和规律把握、数理统计和数据挖掘技术等数学模型方 法，对水安全要素发展趋势做出不同预见期的定量或定性分析，提高预报精度、延长预 见期。建设包括溪源溪小流域实时降雨、预报降雨和来水预报功能。 、跨行业共享数据库、 地理空间数据库。 3.2.1.2 数据采购 本次项目设计溪源溪流域 208km²采用 L1 级精度，溪源溪流域河道 43km 河道两岸 200m 范围及闽江下游南港上街约 11 公里防洪堤及防洪堤沿线岸侧 200m 范围采用 L2 级精度，流域内水利工程采用 L3 级精度。经过前期与福州时空平台调研对接，时空平 福州溪源溪小流域（溪源水库）数字孪生建设项目技术规范书 2.2.1.2.5 模型率定与验证 有资料地区收集各地区近期两场以上的历史洪水事件，根据计算结果中监测站点处 的模拟值与实测值比较来对模型的准确度进行检验。缺乏实测洪水资料的河道或区域， 可参考采用其他类似河流或区域率定合格的参数。 3.2.2.1.2.6 洪水预报模型精度评价模型 洪水预报精度评定应包括预报方案精度等级评定、作业预报的精度等级评定和预报 时效等级评定等。 洪水预报精度

式不一致的情况，这些都需要在清洗过程中逐一修正。 接下来，数据标注是将清洗后的数据赋予有意义的标签或分类 的过程。例如，在餐饮服务中，菜品名称、订单状态、客户评价等 都需要进行准确的标注。标注可以采用手动标注、半自动标注或自 动化标注的方式。手动标注适用于数据量较小且需要高精度的场 景，而自动化标注则可以通过规则或预训练模型进行标注，适用于 大规模数据集。 为了确保标注的准确性和一致性，建议制定详细的标注规范， 数据规模，选择合适的存储方案。对于结构化数据（如订单信息、 客户信息、库存数据等），可以采用关系型数据库（如 MySQL、PostgreSQL）进行存储，以确保数据的完整性和查询效 率。对于非结构化数据（如用户评论、图片、视频等），则可以使 用分布式文件系统（如 HDFS）或对象存储（如 Amazon S3）来存 储，以便于扩展和管理大数据量。 在数据存储的设计中，应采用分层存储策略，将数据分为热数 据、温数据和冷数据： 模型选择与训练 在模型选择与训练阶段，首先需要根据餐饮服务的具体需求确 定适合的深度学习模型类别。考虑到餐饮行业数据处理的特点，如 订单数据的时序性、客户评论的文本分析、菜品推荐的协同过滤 等，建议采用以下几种主流模型框架：  卷积神经网络(CNN)：适用于处理图像数据，如菜品图片的分 类和识别。  循环神经网络(RNN)和其变体如长短期记忆网络(LSTM)，适 用于处理时序数据，如顾客订单的历史数据。