算力中心与数据中心

A. 怎样以较低的成本打造企业内部的算力中心

你好，现在可以在十次方算力平台上建造一个算力中心。

B. 数据中心计算能力如何测算

这个太笼统了，一般主要是体现数据中心的空间，运载能力，现有的设备系统规模，要是非要量化的话还真不好弄

C. 现在新基建的热捧下，会对IDC有什么影响

Zkeys系统可以帮助传统IDC厂商在不依靠大量资金和技术权的情况下，独立完成云化转型，而且耗费的时间更短，产品更稳定，在新基建快速发展的情况下，建议IDC厂商可以多了解看看，选择合适自己的云化平台。

D. 阿里云新建三座超级数据中心对新基建发展帮助有多大

超级数据中心的建成将使得新基建的进程获得更大的推动力，也使得新基建的可发挥空间和潜力更深远。

E. 为什么微软要把数据中心设在水下数据中心制冷有多花钱

从数据分析来看数据中心无疑是“能耗大户”。一个超大型数据中心每年的耗电量近亿度。2018年全国数据中心消耗的总电量为1608.89亿度电，比上海市2018年全社会用电量（1567亿度）还要多，相当于三峡大坝全年的发电量。

微软、谷歌、阿里巴巴、腾讯等互联网巨头构建绿色高效的数据中心，作为绿色节能技术的行业推动者和践行者，已经不仅仅是企业基于自身经营需要，同时也是企业乃至整个行业都需要肩负的重大社会责任。以上个人浅见，欢迎批评指正。认同我的看法，请点个赞再走，感谢！喜欢我的，请关注我，再次感谢！

F. 浪潮是怎样看待智算中心未来的发展方向的

智慧时代，计算力就是核心生产力，与云数据中心和超算中心相比，智算中心更强调以智生智，通过构建领先的人工智能算力基础设施来承载AI技术创新，促进数据开放共享，加速智能生态建设，带动智能产业的聚合。日前，浪潮联合国家信息中心发布了《智能计算中心规划建设指南》，从其中我们可以获知浪潮对于对智算中心的建设方向的看法。指南对于智算中心的建设发展主要指出了四大要点，一是全面提升AI算力生产供应，二是促进数据开放共享，三是培育区域智能生态，四是推动AI产业创新聚集。

G. 智算中心与云数据中心相比具体在哪些方面有不同

首先，智慧时代，计算力是核心生产力，因此与云数据中心和超算中心相比，智算中心更强调以智生智，通过构建领先的人工智能算力基础设施来承载AI技术创新，促进数据开放共享，加速智能生态建设，带动智能产业的聚合。也就是说，智算中心将成为支撑和引领数字经济、智能产业、智慧城市、智慧社会发展的关键性信息基础设施，将有效促进AI产业化、产业AI化及政府治理智能化的进程，其发展的意义是深远的，也将会对我们的生活带来极大助益。例如浪潮通过对智算中心技术的应用，助力政府完成了政企数智化转型，带来了高效的政务服务一网通办以及便捷的市民生活一码通行等落地应用，通过计算力为人们的生活带来了真实可见的方便服务。

H. 新基建“涨潮”背景下的IDC面临哪些难题

在新基建的大潮中，手握强大基础资源的入局者，才更能掌握行百业领域的“加速键”。IDC要从自身形态上改度变思维，积极投身数字化，打好基础 ，稳固根基。
作为一站式的IDC及云计算解决方案提供商，ZKEYS将为IDC提供核心系统的回开发与技术支持，并赋予IDC整合生态的能力，实现资源共享与调度，推动IDC数字化转型，为加速发展奠定基答石。

I. 英伟达发布史上最强计算平台，黄教主：自动驾驶不再担心算力问题

原本应该在今年 3 月份于加州圣何塞举办的英伟达 GTC 2020 大会，因为全球性新冠病毒肺炎的爆发而不得不推迟举行。
比原计划晚了将近 2 个月，英伟达 GTC 2020 终于在 5 月 14 日回归。
不过这一次开发者们没办法在线下集会，只能通过线上直播观看「皮衣教主」黄仁勋的主题演讲。老黄此次是在他硅谷的家中完成了这场别开生面的「Kitchen Keynote」。
虽然是厨房举行，英伟达依然爆出「核弹」，发布了全新一代的 GPU 架构 Ampere（安培）。
在自动驾驶方向上，英伟达通过两块 Orin SoC 和两块基于安培架构的 GPU 组合，实现了前所未有的?2000 TOPS?算力的 Robotaxi 计算平台，整体功耗为?800W。
有业界观点认为，实现 L2 自动驾驶需要的计算力小于 10 TOPS，L3 需要的计算力为 30 - 60 TOPS，L4 需要的计算力大于 100 TOPS，L5 需要的计算力至少为 1000 TOPS。
现在的英伟达自动驾驶计算平台已经建立起了从?10TOPS/5W，200TOPS/45W?到?2000 TOPS/800W?的完整产品线，分别对应前视模块、L2+ADAS?以及?Robotaxi?的各级应用。
从产品线看，英伟达?Drive AGX?将全面对标 Mobileye?EyeQ?系列，希望成为量产供应链中的关键厂商。
1、全新 GPU 架构：Ampere（安培）
2 个月的等待是值得的，本次 GTC 上，黄仁勋重磅发布了英伟达全新一代 GPU 架构 Ampere（安培）以及基于这一架构的首款 GPU NVIDIA A100。
A100 在整体性能上相比于前代基于 Volta 架构的产品有 20 倍的提升，这颗 GPU 将主要用于数据分析、专业计算以及图形处理。
在安培架构之前，英伟达已经研发了多代 GPU 架构，它们都是以科学发展史上的伟人来命名的。
比如 Tesla（特斯拉）、Fermi（费米）、Kepler（开普勒）、Maxwell（麦克斯维尔）、Pascal（帕斯卡）、Volta（伏特）以及 Turing（图灵）。
这些核心架构的升级正是推动英伟达各类 GPU 产品整体性能提升的关键。
针对基于安培架构的首款 GPU A100，黄仁勋细数了它的五大核心特点：
集成了超过 540 亿个晶体管，是全球规模最大的 7nm 处理器；引入第三代张量运算指令 Tensor Core 核心，这一代 Tensor Core 更加灵活、速度更快，同时更易于使用；采用了结构化稀疏加速技术，性能得以大幅提升；支持单一 A100 GPU 被分割为多达 7 块独立的 GPU，而且每一块 GPU 都有自己的资源，为不同规模的工作提供不同的计算力；集成了第三代 NVLink 技术，使 GPU 之间高速连接速度翻倍，多颗 A100 可组成一个巨型 GPU，性能可扩展。
这些优势累加起来，最终让 A100 相较于前代基于 Volta 架构的 GPU 在训练性能上提升了?6 倍，在推理性能上提升了?7 倍。
最重要的是，A100 现在就可以向用户供货，采用的是台积电的 7nm 工艺制程生产。
阿里云、网络云、腾讯云这些国内企业正在计划提供基于 A100 GPU 的服务。
2、Orin+安培架构 GPU：实现 2000TOPS 算力
随着英伟达全新 GPU 架构安培的推出，英伟达的自动驾驶平台（NVIDIA Drive）也迎来了一次性能的飞跃。
大家知道，英伟达此前已经推出了多代 Drive AGX 自动驾驶平台以及 SoC，包括?Drive AGX Xavier、Drive AGX Pegasus?以及?Drive AGX Orin。
其中，Drive AGX Xavier 平台包含了两颗 Xavier SoC，算力可以达到 30TOPS，功耗为 30W。
最近上市的小鹏 P7 上就量产搭载了这一计算平台，用于实现一系列 L2 级自动辅助驾驶功能。
Drive AGX Pegasus 平台则包括了两颗 Xavier SoC 和两颗基于图灵架构的 GPU，算力能做到 320TOPS，功耗为 500W。
目前有文远知行这样的自动驾驶公司在使用这一计算平台。
在 2019 年 12 月的 GTC 中国大会上，英伟达又发布了最新一代的自动驾驶计算 SoC Orin。
这颗芯片由 170 亿个晶体管组成，集成了英伟达新一代 GPU 架构和 Arm Hercules CPU 内核以及全新深度学习和计算机视觉加速器，最高每秒可运行 200 万亿次计算。
相较于上一代 Xavier 的性能，提升了 7 倍。
如今，英伟达进一步将自动驾驶计算平台的算力往前推进，通过将两颗 Orin SoC 和两块基于安培架构的 GPU 集成起来，达到惊人的 2000TOPS 算力。
相较于 Drive AGX Pegasus 的性能又提升了 6 倍多，相应地，其功耗为 800W。
按一颗 Orin SoC 200TOPS 算力来计算，一块基于安培架构的 GPU 的算力达到了 800TOPS。
正因为高算力，这个平台能够处理全自动驾驶出租车运行所需的更高分辨率传感器输入和更先进的自动驾驶深度神经网络。
对于高阶自动驾驶技术的发展而言，英伟达正在依靠 Orin SoC 和安培 GPU 架构在计算平台方面引领整个行业。
当然，作为一个软件定义的平台，英伟达 Drive AGX 具备很好的可扩展性。
特别是随着安培 GPU 架构的推出，该平台已经可以实现从入门级 ADAS 解决方案到 L5 级自动驾驶出租车系统的全方位覆盖。
比如英伟达的 Orin 处理器系列中，有一款低成本的产品可以提供 10TOPS 的算力，功耗仅为 5W，可用作车辆前视 ADAS 的计算平台。
换句话说，采用英伟达 Drive AGX 平台的开发者在单一平台上仅基于一种架构便能开发出适应不同细分市场的自动驾驶系统，省去了单独开发多个子系统（ADAS、L2+ 等系统）的高昂成本。
不过，想采用 Orin 处理器的厂商还得等一段时间，因为这款芯片会从 2021 年开始提供样品，到?2022 年下半年才会投入生产并开始供货。
3、英伟达自动驾驶「朋友圈」再扩大
本届 GTC 上，英伟达的自动驾驶「朋友圈」继续扩大。
中国自动驾驶公司小马智行（Pony.ai）、美国电动车创业公司?Canoo?和法拉第未来（Faraday Future）加入到英伟达的自动驾驶生态圈，将采用英伟达的 Drive AGX 计算平台以及相应的配套软件。
小马智行将会基于 Drive AGX Pegasus 计算平台打造全新一代 Robotaxi 车型。
此前，小马智行已经拿到了丰田的 4 亿美金投资，不知道其全新一代 Robotaxi 会不会基于丰田旗下车型打造。
美国的电动汽车初创公司 Canoo 推出了一款专门用于共享出行服务的电动迷你巴士，计划在 2021 年下半年投入生产。
为了实现辅助驾驶的系列功能，这款车型会搭载英伟达 Drive AGX Xavier 计算平台。前不久，Canoo 还和现代汽车达成合作，要携手开发电动汽车平台。
作为全球新造车圈内比较特殊存在的法拉第未来，这一次也加入到了英伟达的自动驾驶生态圈。
FF 首款量产车 FF91 上的自动驾驶系统将基于 Drive AGX Xavier 计算平台打造，全车搭载了多达 36 颗各类传感器。
法拉第未来官方称 FF91 有望在今年年底开始交付，不知道届时会不会再一次跳票。
作为 GPU 领域绝对霸主的英伟达，在高算力的数据中心 GPU 以及高性能、可扩展的自动驾驶计算平台的加持下，已经建起了一个完整的集数据收集、模型训练、仿真测试、远程控制和实车应用的软件定义的自动驾驶平台，实现了端到端的完整闭环。
同时，其自动驾驶生态圈也在不断扩大，包括汽车制造商、一级供应商、传感器供应商、Robotaxi 研发公司和软件初创公司在内的数百家自动驾驶产业链上的企业已经在基于英伟达的计算硬件和配套软件开发、测试和应用自动驾驶车辆。
未来，在整个自动驾驶产业里，以计算芯片为核心优势，英伟达的触角将更加深入，有机会成为产业链条上不可或缺的供应商。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

J. 浪潮的AI微模块数据中心有什么作用其计算力有什么具体应用吗

在人工智能的飞速发展下，传统的数据中心已无法满足当前算力的需求。于是，浪潮利用模块化思路打造的数据中心不仅成功为不同的业务场景赋能，还显著提升了智能化管理水平，并通过高效的融合创新为未来的新基建开辟了一条全新的道路。在世界上最大口径的射电望远镜FAST的基础设施环境中，浪潮AI微模块数据中心正在为其AI计算平台和分布式存储平台提供强有力的支撑。浪潮AI微模块还应用在某国有大行金融业数据中心创新实验室，作为金融智慧新基建的“试验田”，开启了金融科技先进数据中心的创新之路。