算力中心一期

⑴ 深圳之後「第二城」：華為布局西安，劍指「每秒百億億次」

由華為參與建設， 規劃算力比肩深圳「鵬城雲腦」的人工智慧計算中心 ，落戶西安。

科技 發展到當下，「人工智慧」已是新一輪 科技 革命和產業變革的重要驅動力量，並成為新的國家發展戰略之一。西安， 也是「國家新一代人工智慧創新發展試驗區」。

這個堪稱「最強大腦」，它給我們帶來什麼？

落地： 全球領先的算力中心

綜合相關報道： 西安，是深圳鵬城雲腦外全國第二大人工智慧計算中心 。

公開新聞顯示，「未來人工智慧計算中心」定位極高： 「立足西安，依託秦創原，面向西北， 領先全球的新一代人工智慧計算平台 。」建成後：

「將用於自動駕駛、智慧醫療、智慧城市、智慧交通、智慧礦山等多種應用場景，支撐 國家戰略任務落地、促進經濟與產業發展 融合。」

該中心分兩期建設實施，這個 新一代人工智慧計算平台 核心 算力 如何？

一期，為算力為 300PFLOPS FP16 （每秒30億億次） 人工智慧計算中心；二期，為高層產業研發中心。2025年，目標算力規模達 1000PFLOPS FP16 （每秒100億億次） 。

作為專業術語的「算力」，可能很多人並不了解。 如果進行對比，深圳鵬城雲腦II已成為世界最強的AI算力中心。

華為升騰計算業務總裁許映童表示：華為將 助力西安打造人工智慧「一中心四平台」整體框架 ，通過建設集約化、統一化的人工智慧計算中心，實現政、產、學、研、用五位一體，通過算力集群，賦能產業集群， 推動陝西人工智慧產業數字化與智能化加速發展。

在已有各類超算中心情況下，「AI計算」能量在哪？

要知道，人工智慧 （AI ） 應用場景不斷擴展，幾乎涵蓋了人類 社會 每個領域。 由華為與深圳鵬城實驗室共建的「鵬城雲腦」，走在世界的前列 。

發展： 它究竟多驚人？

那麼，「鵬城雲腦II」究竟有多強？

2020年10月運行的當年，已初展身手：接連奪得 IO500總排行榜、10節點排行榜兩項冠軍 和 AIPerf500的世界冠軍 ，「沖擊高性能計算領域最權威的全球性榜單」成為現實。

2021年7月1日，國際超級計算新一期排行榜中： 「鵬城雲腦II」再次刷新世界紀錄，蟬聯全系統輸入輸出和10節點規模系統兩項世界冠軍 。

「鵬城雲腦II」，已成為 全球計算密度最高，訓練速度最快的AI基礎設施 。

盡管，傳統超算和AI超算有所不同。但是，「鵬城雲腦II」1000P的AI算力—— 每秒百億億次 ，也幾乎堪稱世界最強大的超級計算。

西安「未來人工智慧計算中心」2025年算力規劃，將比肩深圳「鵬城雲腦II」 ——相當於50萬台高性能PC算力之和：

24小時內，能處理 100億 張圖像，

或 1千萬小時 語音 （40萬天）

或 1萬天 （27年） 自動駕駛數據等；

面對有 20萬顆 星星的星空圖，

一位天文學家，定位需耗費 169天 ，

這里可縮短至10秒。

那麼， 「鵬城雲腦-II」可以做什麼 ？

主要提供人工智慧研究必須的計算力資源、存儲資源、網路資源、數據資源和研究環境，覆蓋人工智慧基礎研究、重大應用、操作系統、數據資源共享、產業服務等專門研究實驗領域。

它向深圳衛生 健康 、公安交警、巴士交通等提供服務，並服務於國家重大戰略需求、大規模挑戰性科學計算等關鍵領域。

所以，它不僅是深圳的，它更是國家的國之重器。 毫不誇張，「鵬城雲腦-II」是國家科研類新基建工程，將推進我國自主核心技術的發展，提升粵港澳大灣區乃至全國AI產業國際競爭力。

時代： 迎接一個新的開始

對西安來說，在回歸製造業的同時，要通過科研和創新實現產業升級和迭代。

目前西安，相對優勢愈加明顯——強大學府資源、科研實力和創新基底。同時， 隨著經濟的實質性增強以及產業結構的變化，省市兩級推動西安「國家綜合性科學中心」建設 。

比如「秦創原」，舉全省之力推動。在2020年3月9日， 科技 部網站公布 「支持西安建設國家新一代人工智慧創新發展試驗區」。

這，既是對西安人工智慧產業的期許，也是對西安人工智慧實力的認可。

截至2020年，西安有人工智慧企業150餘家，年產值約120億。西安規劃提出到2022年，實現人工智慧總體發展水平全國領先，打造5-7個產業聚集區， 產業規模超過200億，相關產業規模突破1000億。

2021年《全球AI最具創新力城市榜單》中： 西安名列中國第7名，全球第60名。 華為共建的「未來人工智慧計算中心」，無疑「錦上添花」。

結合深圳「鵬城雲腦」經驗， 西安「未來人工智慧計算中心」除擁有世界最強算力外，可能會實現：

「將進一步推動了制度創新、政策創新，有助於加快實現人工智慧對經濟 社會 發展的帶動和支撐作用，加快形成國家新一代人工智慧試驗區的西安方案。」

可以說，它將成為中國科研類新基建工程。對大力當下發展的西安而言，更值得期待。

對於「人工智慧（AI）」，學界有不少說法，包括

《時間簡史》作者「斯蒂芬·霍金」表示：

「完全人工智慧的發展，可能意味著人類的終結。一旦人類開發出人工智慧，它就會自行起飛並以越來越快的速度重新設計自己。受緩慢生物進化限制的人類，無法競爭並會被取代。」

⑵ 中國算力網新接入7個節點，接入總數已超過20個節點，有何用意義

中國算力網新接入7個節點，接入總數已超過20個節點，意義在於能夠加強對人工智慧層面的改善，為我國AI案例提出進一步雛形驗證。為相關森林網路技術體系做出調整，實現有關各種大型算力的高效運算和有效結合。

因此一定要加強對算力網之間的配合與交流，致力打造各種軟體平台，為算力基礎設施構建相應底座建設為後來有關人工智慧計算創新技術提供重要基礎。

⑶ 算力可貴，效率價高：智算中心憑啥是築基新基建的最優解

在「新基建」浪潮下，人工智慧正成為經濟增長的新引擎，各行各業開啟智能化升級轉型。算力在其中扮演了重要角色，是國家未來競爭力的集中體現。但事實是，在發展的過程中，高速增長的海量數據與更加復雜的模型，正在為算力帶來更大的挑戰，主要體現為算力不足，效率不高。

算力誠可貴：數據、演算法需要更多算力支撐

眾所周知，在人工智慧發展的三要素中，無論是數據還是演算法，都離不開算力的支撐，算力已成為人工智慧發展的關鍵要素。

IDC發布的《數據時代2025》報告顯示，2018年全球產生的數據量為33ZB (1ZB=1萬億GB)，到2025年將增長到175ZB，其中，中國將在2025年以48.6ZB的數據量及27.8%的佔比成為全球最大的數據匯集地。

另據賽迪顧問數據顯示，到2030年數據原生產業規模量占整體經濟總量的15%，中國數據總量將超過4YB，佔全球數據量30%。數據資源已成為關鍵生產要素，更多的產業通過利用物聯網、工業互聯網、電商等結構或非結構化數據資源來提取有價值信息，而海量數據的處理與分析對於算力的需求將十分龐大。

演算法上，先進模型的參數量和復雜程度正呈現指數級的增長趨勢。此前 Open AI 發表的一項研究就顯示，每三到四個月，訓練這些大型模型所需的計算資源就會翻一番（相比之下，摩爾定律有 18 個月的倍增周期）。2012 至 2018 年間，深度學習前沿研究所需的計算資源更是增加了 30 萬倍。

到2020年，深度學習模型對算力的需求達到了每天百億億次的計算需求。2020年2月，微軟發布了最新的智能感知計算模型Turing-NLG，參數量高達到175億，使用125POPS AI計算力完成單次訓練就需要一天以上。隨後，OpenAI又提出了GPT-3模型，參數量更達到1750億，對算力的消耗達到3640 PetaFLOPS/s-day。而距離GPT-3問世不到一年，更大更復雜的語言模型，即超過一萬億參數的語言模型SwitchTransformer即已問世。

由此可見，高速增長的海量數據與更加復雜的模型，正在給算力帶來更大的挑戰。如果算力不能快速增長，我們將不得不面臨一個糟糕的局面：當規模龐大的數據用於人工智慧的訓練學習時，數據量將超出內存和處理器的承載上限，整個深度學習訓練過程將變得無比漫長，甚至完全無法實現最基本的人工智慧。

效率價更高：環境與實際成本高企，提升效率迫在眉睫

在計算工業行業，有個假設是「數字處理會變得越來越便宜」。但斯坦福人工智慧研究所副所長克里斯托弗•曼寧表示，對於現有的AI應用來說卻不是這樣，特別是因為不斷增加的研究復雜性和競爭性，使得最前沿模型的訓練成本還在不斷上升。

根據馬薩諸塞大學阿默斯特校區研究人員公布的研究論文顯示，以常見的幾種大型 AI 模型的訓練周期為例，發現該過程可排放超過 626000 磅二氧化碳，幾乎是普通 汽車 壽命周期排放量的五倍（其中包括 汽車 本身的製造過程）。

例如自然語言處理中，研究人員研究了該領域中性能取得最大進步的四種模型：Transformer、ELMo、BERT和 GPT-2。研究人員在單個 GPU 上訓練了至少一天，以測量其功耗。然後，使用模型原始論文中列出的幾項指標來計算整個過程消耗的總能量。

結果顯示，訓練的計算環境成本與模型大小成正比，然後在使用附加的調整步驟以提高模型的最終精度時呈爆炸式增長，尤其是調整神經網路體系結構以盡可能完成詳盡的試驗，並優化模型的過程，相關成本非常高，幾乎沒有性能收益。BERT 模型的碳足跡約為1400 磅二氧化碳，這與一個人來回坐飛機穿越美洲的排放量相當。

此外，研究人員指出，這些數字僅僅是基礎，因為培訓單一模型所需要的工作還是比較少的，大部分研究人員實踐中會從頭開發新模型或者為現有模型更改數據集，這都需要更多時間培訓和調整，換言之，這會產生更高的能耗。根據測算，構建和測試最終具有價值的模型至少需要在六個月的時間內訓練 4789 個模型，換算成碳排放量，超過 78000 磅。而隨著 AI 算力的提升，這一問題會更加嚴重。

另據 Synced 最近的一份報告，華盛頓大學的 Grover 專門用於生成和檢測虛假新聞，訓練較大的Grover Mega模型的總費用為2.5萬美元；OpenAI 花費了1200萬美元來訓練它的 GPT-3語言模型；谷歌花費了大約6912美元來訓練 BERT，而Facebook針對當前最大的模型進行一輪訓練光是電費可能就耗費數百萬美元。

對此，Facebook人工智慧副總裁傑羅姆•佩森蒂在接受《連線》雜志采訪時認為，AI科研成本的持續上漲，或導致我們在該領域的研究碰壁，現在已經到了一個需要從成本效益等方面考慮的地步，我們需要清楚如何從現有的計算力中獲得最大的收益。

在我們看來，AI計算系統正在面臨計算平台優化設計、復雜異構環境下計算效率、計算框架的高度並行與擴展、AI應用計算性能等挑戰。算力的發展對整個計算需求所造成的挑戰會變得更大，提高整個AI計算系統的效率迫在眉睫。

最優解：智算中心大勢所趨，應從國家公共設施屬性做起

正是基於上述算力需求不斷增加及所面臨的效率提升的需要，作為建設承載巨大AI計算需求的算力中心（數據中心）成為重中之重。

據市場調研機構Synergy Research Group的數據顯示，截至到2020年第二季度末，全球超大規模數據中心的數量增長至541個，相比2015年同期增長一倍有餘。另外，還有176個數據中心處於計劃或建設階段，但作為傳統的數據中心，隨之而來的就是能耗和成本的大幅增加。

這里我們僅以國內的數據中心建設為例，現在的數據中心已經有了驚人的耗電量。據《中國數據中心能耗現狀白皮書》顯示，在中國有 40 萬個數據中心，每個數據中心平均耗電 25 萬度，總體超過 1000 億度，這相當於三峽和葛洲壩水電站 1 年發電量的總和。如果折算成碳排放則大概是 9600 萬噸，這個數字接近目前中國民航年碳排放量的 3 倍。

但根據國家的標准，到2022年，數據中心平均能耗基本達到國際先進水平，新建大型、超大型數據中心的 PUE（電能使用效率值，越低代表越節能）達到 1.4 以下。而且北上廣深等發達地區對於能耗指標控制還非常嚴格，這與一二線城市集中的數據中心需求形成矛盾，除了降低 PUE，同等計算能力提升伺服器，尤其是數據中心的的計算效率應是正解。

但眾所周知的事實是，面對前述龐大的AI計算需求和提升效率的挑戰，傳統數據中心已經越來越難以承載這樣的需求，為此，AI伺服器和智算中心應運而生。

與傳統的伺服器採用單一的CPU不同，AI伺服器通常搭載GPU、FPGA、ASIC等加速晶元，利用CPU與加速晶元的組合可以滿足高吞吐量互聯的需求，為自然語言處理、計算機視覺、語音交互等人工智慧應用場景提供強大的算力支持，已經成為人工智慧發展的重要支撐力量。

值得一提的是，目前在AI伺服器領域，我們已經處於領先的地位。

近日，IDC發布了2020HI《全球人工智慧市場半年度追蹤報告》，對2020年上半年全球人工智慧伺服器市場進行數據洞察顯示，目前全球半年度人工智慧伺服器市場規模達55.9億美元（約326.6億人民幣），其中浪潮以16.4%的市佔率位居全球第一，成為全球AI伺服器頭號玩家，華為、聯想也殺入前5（分別排在第四和第五）。

這里業內也許會好奇，緣何中國會在AI伺服器方面領跑全球？

以浪潮為例，自1993年，浪潮成功研製出中國首台小型機伺服器以來，經過30年的積累，浪潮已經攻克了高速互聯晶元，關鍵應用主機、核心資料庫、雲數據中心操作系統等一系列核心技術，在全球伺服器高端俱樂部里佔有了重要一席。在AI伺服器領域，從全球最高密度AGX-2到最高性能的AGX-5，浪潮不斷刷新業界最強的人工智慧超級伺服器的紀錄，這是為了滿足行業用戶對人工智慧計算的高性能要求而創造的。浪潮一直認為，行業客戶希望獲得人工智慧的能力，但需要掌握了人工智慧落地能力的和技術的公司進行賦能，浪潮就可以很好地扮演這一角色。加快人工智慧落地速度，幫助企業用戶打開了人工智慧應用的大門。

由此看，長期的技術創新積淀、核心技術的掌握以及對於產業和技術的准確判斷、研發是領跑的根本。

至於智算中心，去年發布的《智能計算中心規劃建設指南》公布了智能計算中心技術架構，基於最新人工智慧理論，採用領先的人工智慧計算架構，通過算力的生產、聚合、調度和釋放四大作業環節，支撐和引領數字經濟、智能產業、智慧城市和智慧 社會 應用與生態 健康 發展。

通俗地講，智慧時代的智算中心就像工業時代的電廠一樣，電廠是對外生產電力、配置電力、輸送電力、使用電力；同理智算中心是在承載AI算力的生產、聚合、調度和釋放過程，讓數據進去讓智慧出來，這就是智能計算中心的理想目標。

需要說明的是，與傳統數據中心不同，「智算中心」不僅把算力高密度地集中在一起，而且要解決調度和有效利用計算資源、數據、演算法等問題，更像是從計算器進化到了大腦。此外，其所具有的開放標准，集約高效、普適普惠的特徵，不僅能夠涵蓋融合更多的軟硬體技術和產品，而且也極大降低了產業AI化的進入和應用門檻，直至普惠所有人。

其實我們只要仔細觀察就會發現，智算中心包含的算力的生產、聚合、調度和釋放，可謂集AI能力之大成，具備全棧AI能力。

這里我們不妨再次以浪潮為例，看看何謂全棧AI能力？

比如在算力生產層面，浪潮打造了業內最強最全的AI計算產品陣列。其中，浪潮自研的新一代人工智慧伺服器NF5488A5在2020年一舉打破MLPerf AI推理&訓練基準測試19項世界紀錄（保證充足的算力，解決了算力提升的需求）；在算力調度層面，浪潮AIStation人工智慧開發平台能夠為AI模型開發訓練與推理部署提供從底層資源到上層業務的全平台全流程管理支持，幫助企業提升資源使用率與開發效率90%以上，加快AI開發應用創新（解決了算力的效率問題）；在聚合算力方面，浪潮持續打造更高效率更低延遲硬體加速設備與優化軟體棧；在算力釋放上，浪潮AutoML Suite為人工智慧客戶與開發者提供快速高效開發AI模型的能力，開啟AI全自動建模新方式，加速產業化應用。

那麼接下來的是，智算中心該遵循怎樣的發展路徑才能充分發揮它的作用，物盡其用？

IDC調研發現，超過九成的企業正在使用或計劃在三年內使用人工智慧，其中74.5%的企業期望在未來可以採用具備公用設施意義的人工智慧專用基礎設施平台，以降低創新成本，提升算力資源的可獲得性。

由此看，智能計算中心建設的公共屬性原則在當下和未來就顯得尤為重要，即智能計算中心並非是盈利性的基礎設施，而是應該是類似於水利系統、水務系統、電力系統的公共性、公益性的基礎設施，其將承載智能化的居民生活服務、政務服務智能化。因此，在智能計算中心規劃和建設過程中，要做好布局，它不應該通過市場競爭手段來實現，而要體現政府在推進整個 社會 智能化進程的規劃、節奏、布局。

總結： 當下，算力成為推動數字經濟的根基和我國「新基建「的底座已經成為共識，而如何理性看待其發展中遇到的挑戰，在不斷高升算力的前提下，提升效率，並採取最佳的發展策略和形式，找到最優解，將成為政府相關部門以及相關企業的重中之重。

⑷ 韶關算力中心地址

韶關算力中心位於韶關市武江區新華北路。粵港澳大灣區樞紐於韶關高新區設立數據中心集群，承接廣州、深圳等地實時性算力需求，引導溫冷業務向西部遷移，構建輻射華南乃至全國的實時性算力中心。

⑸ 國內最大集裝箱超算中心正式接入「中國算力網」，能提供哪些服務

可以為企業和一些研究機構包括學校提供算力支撐服務，將會提高武漢高校在分布式計算海量儲存人工智慧算力平台等方面的科研優勢

⑹ 存儲中心和算力中心區別

存儲中心和算力中心區別：
1、算力機是計算力的大小存儲機是儲存信息的。
2、計算機應用的網格計算技術可以通過互聯網來共享強大的計算能力和數據儲存能力。存儲中心（數據中心），面對的是大眾，主要是商用。用途更廣泛，提供各種互聯業務服務。

⑺ 「東數西算」的智慧大腦！26座城市搶建智算中心

智東西（公眾號：dxcom）

作者 | 楊暢

編輯 | 李水青

智東西2月25日消息，近日，「東數西算」國家項目正式啟動，為數據中心產業帶來了重要利好信號。（《 歷史 時刻！「東數西算」國家工程全面啟動》）

作為數據中心中領域的一顆「明珠」，智算中心也引起行業關注。

一般認為，智算中心全稱是人工智慧計算中心，主要是為人工智慧（AI）應用提供所需算力服務、數據服務和演算法服務，由AI晶元和算力機組等設備組成，與雲計算中心、超算中心有一定區別。企業和研究機構可以依託智算中心提供的強大算力，驅動AI模型進行數據深度加工，實現AI應用創新。

「東數西算」國家項目強調在京津冀、長三角、成渝等八大樞紐間建設算力網路，支持全國各地日益增長的算力需求。而沿著這張算力網路「地圖」，我們發現智算中心已經「遍地開花」。

細數過來，從2021年到2022年開年，全國有不下20座城市建成或正在建智算中心，智算中心數量達到27個，而其中位於八大樞紐的就有12個，接近50%。

「東數西算」工程國家算力樞紐節點范圍內的智算中心

那麼具體有哪些城市在建設或者規劃建設智算中心？「東數西算」工程會對智算中心帶來什麼樣的影響？各地智算中心項目建設進度如何？可能會對當地AI產業有何影響？

智東西通過調查2021年以來各地規劃、建設和建成的智算中心，並與業內人士交流，來與大家一起探討這些問題。

據智東西統計，從2021年1月1日到2022年2月15日，全國共有至少26個城市在推動或剛剛完成當地智算中心的建設，這些城市中既有省會城市，例如南京、西安，也有非省會城市，像許昌、青島。

其中，不少城市已經在本地建設了像大數據中心、雲計算中心、國家超算中心等信息基礎設施。不過這些中心並不能替代智算中心，它們之間的功能存在差異——像雲計算中心，主要是提供雲服務，超算中心主要為科學研究提供超算服務，智算中心則主要是為企業和科研院所提供普惠AI算力服務。

此外，中信所《人工智慧計算中心發展白皮書（2021）》中指出，智算中心借鑒了超級計算（高性能計算）中心和雲計算數據中心大規模並行計算和數據處理的技術架構，但它是以AI專用晶元為計算算力底座的。上述三類中心的軟體和業務架構不一樣，不過雲數據中心和超算中心也可以通過延展建設，來對外提供智能算力。

據我們統計，2021年，全國建成並投入運營或試運營的智算中心有8個，分別是武漢人工智慧計算中心、合肥先進計算中心、南京智能計算中心、中國電信京津冀大數據智能算力中心、浙江（長三角）新一代全功能智能超算中心、西安未來人工智慧計算中心、中原人工智慧計算中心、哈爾濱人工智慧先進計算中心，投運時間分別是5月、6月、7月、8月、9月、9月、10月和12月。這些智算中心中大部分都有二期建設規劃。

截至目前，2021年和2022年各地投入運營的智算中心情況

一些智算中心並沒有直接用「智算中心」或「人工智慧計算中心」命名，而是採用「先進計算中心」或「智能超算中心」的命名方式，但它們也提供智能算力，所以也可以算作智算中心，例如合肥先進計算中心和浙江（長三角）新一代全功能智能超算中心。

不同智算中心的測算算力時採用的算力測試基準有所差別，使用算力單位略有不同，但是無論是「1 P OpS」、「1 PFLOPS FP16」、「1 Petaflops」還是「1 P」，都相當於每秒可進行一千萬億次運算。

2022年開年以來，國內已經有一個新投運的智算中心，是位於上海的商湯 科技 人工智慧計算中心。

很多城市是正在建設智算中心，從2021年1月1日到2022年2月15日，全國共有至少18個城市簽約、開工、招標、計劃建設智算中心項目，其中已經宣布開工建設的至少有6個城市，分別是合肥、慶陽、大連、沈陽、深圳、長沙。

截至目前，2021年和2022年各地規劃或已經開始建設的智算中心情況

對比2021年之前的各地智算中心建設情況來看，2020年之前的智算中心項目更少一些。不過，部分2021年開工建成的智算中心其實在2020年就已經立項招標和預研規劃，比如武漢人工智慧計算中心項目。

智算中心並不是2021年才有的新類型數據中心，我國較早建成的智算中心還有深圳鵬城雲腦、曠視蕪湖AI超算中心等。2018年，鵬城雲腦I初步建成並上線運行，算力達到100 PFLOPS（1 PFLOPS相當於每秒運算能力為一千萬億次）。

從全國智算中心的地理位置分布來看，目前，東部、中部和西部都有省市在部署智算中心。作為數據中心的一種，各地的智算中心建設規劃難免會受到「東數西算」政策的影響。

特別是國家發改委等部門在《全國一體化大數據中心協同創新體系算力樞紐實施方案》等文件中指出：「原則上，對於在國家樞紐節點之外新建的數據中心，地方政府不得給予土地、財稅等方面的優惠政策。」智算中心作為各地政府主導的項目，極有可能受到影響，但是並不一定會大批向西部地區遷移。因為智算中心主要面向AI相關產業，這些業務對於網路通信的要求也比較高，在這方面，東部地區略有優勢。

中科曙光高級副總裁任京暘告訴智東西，「東數西算」工程會促進智算中心的發展，預計在全國一體化算力網路國家樞紐節點建設中，規劃的數據中心項目會配置一定規模的智能算力，有些項目還可能是直接以智算中心的形態出現。

另外，從這些智算中心公布的算力規模情況來看， 100P算力是很多智算中心的起步目標 。

一般認為，100P大約相當於5萬台高性能電腦的算力。拿科研場景為例，天文學家在20萬顆天體的星空圖中要定位某種特徵星體，如果算力不夠，耗時可能要超100天，如果擁有100P算力，定位星體所需時間僅為100秒。

任京暘說，一般智算中心提到的100P是指FP16或INT16，即半精度算力，就現階段而言，以100P起步，能實現比較大的規模效益。

從需求角度看，智算中心作為城市級公共算力平台，要滿足區域內政府、企業、高校等各類用戶的算力需求，起步規模不宜過小，否則無法支撐類似大模型訓練等大算力需求，也不足以發揮集約共享的規模效益。

任京暘補充道，從投資角度看，智算中心發展尚處於初期階段，建設、運營、應用與生態建設等投入較大，需要結合地方財政承受能力做出合理評估，根據實際需求進行適度的超前部署。

大部分智算中心都是分期建設的，建成一期，就可以投入運營一期，後期再根據運行情況和產業發展需求進行二期、三期建設。

例如武漢人工智慧計算中心，該智算中心在2021年5月完成了一期項目建設工作，並開始為企業提供AI算力，但很快飽和了。於是，武漢人工智慧計算中心又進行了二期項目擴容工作，將算力規模從100P擴容到200P。武漢人工智慧計算中心相關負責人在接受媒體采訪時說，現在二期算力也接近飽和，隨著准備進行進一步的算力擴容工作。

武漢人工智慧計算中心

根據各智算中心的數據，至少數百家企業已經簽約智算中心，例如武漢人工智慧計算中心已經為多家高校和科研院所、100多家企業提供算力，南京智能計算中心已經吸引超40家產學研機構入駐。

一個智算中心可以同時支撐的產業場景很多，例如自動駕駛、智慧醫療、智慧城市、智慧交通、智慧礦山、智能製造等等，主要看當地的需求，一般都是為了支撐當地的優勢產業更好發展。比如，青島靠近海域，其人工智慧計算中心招標文件就有提到青島人工智慧計算中心要支撐青島優勢產業集群，比如智能家居、智能製造等產業智能化持續領先，並著重強調支撐當地智慧海洋經濟的發展。

上述智算中心都並不局限於支撐單一產業。不過，也有一些城市選擇建設針對性更強的智算中心，像山西晉城建設了專門面向煤炭行業的智算中心（智能礦山創新實驗室創新成果&計算中心）。該智算中心由華為、晉能控股等企業參與建設，主要是為推動山西煤礦智能化建設。

智能礦山創新實驗室創新成果&計算中心

在智算中心建設過程中，市政和建築設計企業背後的AI和ICT企業是重要角色，例如曙光、華為、浪潮、騰訊、商湯 科技 等企業。

在 探索 智算中心過程中，作為計算領域的頭部玩家曙光提出了「5A級」智算中心建設方案，從開放、融合、綠色、普惠、服務五個方面，進行智算中心相關的實踐和 探索 。目前，曙光5A級智算中心已在廣東珠海、安徽合肥、浙江桐鄉等地陸續落成，其江蘇崑山等地的智算中心也進入建設階段。

合肥先進計算中心

曙光智算中心會採用兼容多種晶元、演算法、模型等的多元協作方式以實現多元算力提供。例如曙光參建的合肥先進計算中心不僅能提供智能算力，還能提供高性能計算所需算力。在降低智算中心、數據中心能耗方面，曙光研發有浸沒式相變液冷技術，可使智算中心的PUE值降至1.04到1.05。

華為應該是比較早嘗試智算中心的企業，而且也是參與各地智算中心建設最多的企業之一。華為升騰計算業務總裁許映童曾在2021世界人工智慧大會期間透露，華為希望在2021年內啟動超20個智算中心建設。

包括「鵬城雲腦II」、「武漢人工智慧計算中心」在內的幾個華為承建的智算中心項目幾乎都是使用華為的Atlas 900 AI集群架構，來實現AI算力供給的。Atlas 900 AI集群架構是由數千顆升騰910 AI處理器構成，其總算力達到256P 1024 PFLOPS FP16。

鵬城雲腦

浪潮在智算中心方面也有多年的研究，無論是智算中心運行過程中算力生產、算力聚合、算力調度還是算力釋放環節，浪潮都分別有相應的技術和軟硬體支撐。南京智能計算中心就是採用了浪潮AI伺服器算力機組和寒武紀思元270和思元290智能晶元及加速卡。

南京智能計算中心

作為數據中心行業的重要玩家，騰訊將其在數據中心方面的 探索 應用在了智算中心建設中，像騰訊智慧產業長三角（合肥）智算中心建設中就用到了騰訊第四代T-Block等高端模塊化技術，支持項目快速交付。騰訊第四代T-Block等高端模塊化技術就是將IT、空調等數據中心的各個功能模塊化，以實現按需靈活配置。

商湯 科技 是從2018年開始進行人工智慧計算中心預研工作的，2020年7月開始商湯 科技 人工智慧計算中心建設工作。2022年1月24日，商湯 科技 人工智慧計算中心啟動運營。商湯 科技 人工智慧計算中心的峰值算力高達3740 Petaflops，這背後包含了商湯 科技 的多種技術突破，包括高性能計算、分布式調度、硬體/軟體協同設計等。

商湯 科技 人工智慧計算中心

我們通過調查2021年以來建設和建成的智算中心，發現越來越多的城市已經開始了智算中心建設。這體現了各地對於AI產業的重視。從一些現有的智算中心建設工期來看，一般一期建設大概時間在半年到一年不等，今年可能會有更多在建的智算中心建成並投運。另外，「東數西算」工程也會對新的智算中心的規劃、建設產生多重影響。

目前參與智算中心建設的企業相對有限，隨著各地對智算中心建設需求的增加以及一些新玩家加入，智算中心領域玩家可能會面臨更激烈的競爭。

⑻ 「東數西算」工程正式啟動，全國數據中心是如何布局的

「東數西算」工程中的「數」，指的是數據；「算」指的是算力，即對數據的處理能力。與「西氣東輸」「西電東送」「南水北調」等工程相似，作為一項國家級的算力資源跨域調配戰略工程，「東數西算」工程對於優化我國算力資源空間布局，加快打造全國算力「一張網」，構築我國數字經濟發展新優勢，都具有重要的意義。

在滿負荷運行的情況下，這家數據中心每年可節省電力10.1億千瓦時，減少碳排放81萬噸，相當於植樹3567萬棵。它所承載的大數據、雲渲染、容災備份等業務，則廣泛覆蓋重慶、廣西、廣東、雲南、四川等地。未來，這里有望達到100萬台伺服器規模。

在全球數據量持續爆發式增長、數據中心產業規模迅速擴大的當下，綠色低碳成為數據中心行業的發展趨勢，以保證在滿足數字經濟發展的同時，減少甚至「消除」數據中心建設對全球氣候的影響，已經成為行業共識。「東數西算」工程的正式啟動，對於推動算力建設，加速數字產業化和產業數字化進程，支撐經濟高質量發展將起到重要作用。

京東雲依託京東集團多年的基礎設施建設和運維管理經驗，已在全國范圍內完成了數據中心布局，總計超過70座數據中心為客戶提供強大的算力資源保障，並通過科學規劃打造了多元化配套園區，全面輻射京津冀、長三角、粵港澳大灣區及成渝地區等核心經濟帶。

⑼ 人工智慧計算中心有什麼用途

當前，各行各業對適配AI模型的訓練需求呈爆發式增長，而一個高質量的AI模型是通過訓練和持續迭代優化而來的。當大模型、多模態演算法模型訓練逐漸成為主流，人工智慧算力需求每3.5個月就翻一番，企業在AI研發中進行模型訓練的算力成本居高不下。因此，能否為企業和科研機構提供可持續、高適配、高彈性的訓練算力成為衡量各地人工智慧計算中心「含金量」的核心指標。如果沒有技術足夠成熟的訓練晶元來提供訓練算力保障，就難以保障平台產出演算法模型的效率，那麼以億為成本而建設的人工智慧計算中心也就成了「雷聲大雨點小」的空殼工程。

訓練晶元和推理晶元之別

在實際的人工智慧計算中心硬體布局中，晶元主要適配於推理和訓練兩大場景。訓練晶元和推理晶元之間的邏輯差別可以理解為：訓練晶元像老師，一遍一遍教一個完全不認字的小孩從零開始識字，一遍不會就再教一遍，直到教會為止；而推理晶元則是已經學會識字的小孩，閱讀不同的書本時，可以識別出書本中的字。

換句話說，訓練是從現有的數據中學習新的能力，而推理則是將已經訓練好的能力運用到實際場景中。離開了訓練的推理，就相當於空中樓閣。所以，相較於推理晶元，訓練晶元是人工智慧不斷進化的基礎，也是眾多AI晶元廠商需要著力攻克的研發高地。

訓練晶元有哪些特點

那麼，與推理晶元相比，訓練晶元在技術上具有哪些特點？

首先，訓練晶元具備浮點運算能力。復雜模型的訓練過程中，需通過精細的浮點表達能力對上千億個浮點參數進行微調數十萬步。無浮點運算能力的晶元如用於訓練將增加約40%的額外操作，以及至少4倍的內存讀寫次數。

其次，訓練晶元具有專用AI加速單元，並具有高能效比的特點。當前有個別廠商採用2016年國外品牌GPU架構，缺少AI加速單元，導致其AI訓練能效比差，且能耗劇增。與之相比，配置矩陣加速單元的訓練晶元可使AI訓練效率提升10倍。

為AI產業提供充沛算力，需要在AI處理器硬體上有扎實的技術積累。據了解，目前許多人工智慧計算中心使用的由升騰910AI訓練處理器，原生具備訓練能力，集群性能業界領先。目前，該集群可以在28秒完成基於Resnet-50模型訓練（持續保持業界第一），並且性能還將持續提升。同樣，基於升騰AI基礎軟硬體平台的「鵬城雲腦II」榮獲AIPerf（世界人工智慧算力）第一名，並再次刷新IO500（高性能計算存儲系統性能排行榜－全系統輸入輸出和10節點系統）兩項世界冠軍。

訓練晶元市場前景廣闊

隨著自動駕駛、生物信息識別、機器人、自動巡檢等人工智慧終端產品和應用越來越普遍化，人工智慧產業集群的價值不可估量。在從理論走向應用的產業化過程中，訓練晶元作為算力平台的「心臟」，其市場也持續蓬勃發展。

研究機構賽迪顧問發布的報告顯示，從2019年到2021年，中國雲端訓練AI晶元市場累計增長了約127%。2021年，雲端訓練晶元市場規模將達到139.3億元。據預測，從2019年到2024年，雲端訓練晶元的年復合增長率或達到32%。

以全國第一個人工智慧計算中心——武漢人工智慧計算中心為例，其一期建設規模為100P FLOPS AI算力，今年5月31投運當天算力負載便達到了90%，投運之後持續滿負荷運行。如今，武漢人工智慧計算中心仍在持續擴容中。9月初正式上線的西安未來人工智慧計算中心一期規劃300PFLOPSFP16（每秒30億億次半精度浮點計算）計算能力。作為西北地區首個大規模人工智慧算力集群，其算力平台承載力達到了當下我國同類平台中的領先的水平。

市場的高速增長預示著，當人工智慧發展到深水區階段，各行各業對AI訓練算力的需求將長期保持幾何級增長。而訓練晶元作為訓練算力的引擎，也是人工智慧模型訓練的「基礎中的基礎」，也將作為人工智慧計算中心的靈魂得到更廣泛的重視。相信，在我國極為豐富的AI應用生態優勢引領下，無論是訓練晶元還是推理晶元，都將得到更為長足的快速發展。

人工智慧計算中心是智慧城市建設、企業智能化升級、人工智慧企業集約集聚的核心，我們這邊就是處於智慧城市的建設中，用的是華為這邊提供的解決方案，他們的人工智慧計算中心要更加穩定靠譜，提供的服務也要好很多。

⑽ 蕪湖為什麼是算力中心

區位優勢。蕪湖處於長三角一體化發展和中部崛起兩大國家戰略覆蓋范圍，是全國「十縱十橫」綜合運輸大通道重要節點城市和國家綜合交通樞紐，對長三角中西部地區輻射作用明顯，有利於推動寧合都市圈融合發展。
有產業優勢。蕪湖工業基礎好，產業全，擁有3個國家級開發區、自貿區和7個省級開發區；汽車及零部件、材料、電子電器、電線電纜等四大支柱產業加快轉型升級，產值及規模不斷壯大；機器人及智能裝備、新能源及智能網聯汽車、航空等10大戰新產業蓬勃發展；更有海螺集團、奇瑞汽車等全國知名行業龍頭企業；在推動實體經濟與數字經濟融合發展方面具備產業基礎和示範作用。
有營商環境優勢。近年來，蕪湖市持續優化營商環境，率先推進工業互聯網建設，實施「紫雲英」人才計劃等，2021年蕪湖GDP突破4000億元，增幅安徽省第一、長三角地區第一。
有算力和網路基礎優勢。中國電信集團在全國雲計算規劃布局中，早在2017年，就將蕪湖作為中國電信31個雲資源骨幹節點之一，規劃建設集團級雲計算中心。
在蕪湖市委、市政府統籌推進下，雲計算中心一期已全面建成，二期正在建設中，總投資約25億元。蕪湖市委、市政府高度重視，成立由市長擔任組長的建設領導小組，頂格推進，實現了二期建設當年開工當年主體封頂，奠定了蕪湖市在算力上處於全國第一方陣地位。同時，在網路上，蕪湖也是中國電信全國63個骨幹網路節點之一，骨幹網出口1.2萬G(12T)，城域網帶寬出口達2200G，佔全省30%以上；具備向長三角及中西部地區提供高帶寬、低時延的網路能力。