智能計算中心規(guī)劃建設指南

Contents加速AI產業(yè)化創(chuàng)新發(fā)展·應用場景1：識別檢測·應用場景2：語音交互·應用場景3：AI芯片·應用場景4：自動駕駛·應用場景5：機器人驅動產業(yè)AI化轉型升級·應用場景6：智能制造·應用場景7：醫(yī)療影像·應用場景8：無人商店·應用場景9：智能客服·應用場景10：智慧物流·應用場景11：智慧農林0203040405060607080809 ·1.生產算力·2.聚合算力·3.調度算力·4.釋放算力加速AI生態(tài)對接，推動創(chuàng)新產業(yè)聚集智算中心“投-建-運”主體選擇·1.投資主體·2.承建方主體·3.運營主體·1.基于政府獨立投資的建設模式·2.基于特殊項目公司的建設運營（SPV）模式·3.基于“國家-地方-企業(yè)”共建的建設運營模式2020232425262627272829292930303030323233333334 本報告中所涉及的圖片、表格及文字內容的版權歸國家信息中心和浪潮共同所有。其中部分數據在標注有來源的情況下，版權歸屬原數據公司所有。本報告取得的數據來源于公開資料，如有涉及版權糾紛問題，請及時聯任何機構、個人在引用本報告數據或轉載有關報告內容時，需標注來源。違反上述聲明者，將追究其相關法版本號：2020.12 黨中央、國務院高度重視新型基礎設施建設，對推進新型基礎設施建設作出了戰(zhàn)略部署，為經濟社會高質量發(fā)展強基筑本。2020年4月20日，國家發(fā)展改革委首次明確新型基礎設施范圍，將智能計算中心（以下簡稱“智算中心”）作為算力基礎設施的重要代表納入信息基礎設施范疇?！蛾P于2019年國民經濟和社會發(fā)展計劃執(zhí)行情況與2020年國民經濟和社會發(fā)展計劃草案的報告》指出，國家發(fā)展改革委將在2020年制定加快新型基礎設施建設和發(fā)展的意見，并實施全國一體化大數據中心建設重大工程，在全國布局10個左右區(qū)域級數據中心集群和智能計算中心。國務院發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中明確提出建設“高效能計算基礎設施”。截至2020年10月，我國先后批準設立了北京、上海、合肥等13個國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)。隨著AI產業(yè)化和產業(yè)AI化的深入發(fā)展，智算中心已受到越來越多地方政府的高度關注并開展前瞻布局，已成為支撐和引領數字經濟、智能產業(yè)、智2020年4月，浪潮前瞻性地提出“智算中心”概念。國家信息中心和浪潮開展聯合研究，旨在明確智算中心的概念、內涵、功能定位和技術架構，初步探索智算中心建設的技術路線和實施路徑，探討建設智算中心的經濟社會·01· 一是算力公共基礎設施。智算中心面向政府、行業(yè)、企業(yè)等多用戶群體提供人工智能應用所需算力服務、數據服務和算法服務，能夠匯聚各行業(yè)領域數據資源、支撐各行業(yè)領域AI計算需求，智能計算中心作為公共算力基礎設施，通過提供共性的算力、數據及算法服務，讓算力服務更為易用，使得智慧計算像水二是計算架構技術領先、生態(tài)成熟。智算中心基于AI模型提供高強度的數據處理、智能計算能力，集成先進的智能軟件系統(tǒng)和智能計算編程框架，實現云端一體化，形成技術領先、可持續(xù)發(fā)展的高性能、高可靠計算架構。智算中心核心計算單元采用先進的人工智能芯片，面向新型的人工智能場景，采用異構計算，能大幅提升對基礎算力的使用效率和算法的迭代效率。同時集成生態(tài)成熟的智能軟件系統(tǒng)和智能計算編程框架，便于不斷迭代升級。三是算力、數據和算法的融合平臺。智算中心以融合架構計算系統(tǒng)為平臺，以數據為資源，以強大算力驅動AI模型對數據進行深度加工，使算力、數據、算法三個基本要素成為一個有機整體和融合平臺。智算中心為AI算法研發(fā)提供大規(guī)模數據處理能力，也為AI產業(yè)應用提供充足的計算資源，全面支撐各類人工智能技術的應用和演進。四是以產業(yè)創(chuàng)新升級為目標。圍繞智算中心基礎設施建設，以數據流引導技術流、業(yè)務流、資金流、人才流聚集，實現以數據驅動產業(yè)創(chuàng)新發(fā)展新模式是智算中心的核心目標。通過打造人工智能開放服務平臺，面向AI產業(yè)、傳統(tǒng)產業(yè)提供基于深度學習技術的人工智能算法能力、算法框架和相關接口，全面匯聚并賦能各產業(yè)領域AI應用，助力加速孵化新業(yè)態(tài)，推進數字經濟與傳統(tǒng)產業(yè)深度融合，實現AI與產業(yè)的聚合并帶動形成一個多層級的AI產業(yè)生態(tài)體系，全面賦能產業(yè)創(chuàng)新升級?！?2· 智算中心是智能時代面向社會全域多主體的新型公共基礎設施，集算力生產供應、數據開放共享、智慧生態(tài)建設和產業(yè)創(chuàng)新聚集四大功能于一體，為有海量數據存儲、處理、分析及應用支撐需求的各類場景一是作為算力生產供應平臺。AI計算是智能時代發(fā)展的核心動力。智算中心以數據為資源，以強大算力驅動AI模型對數據進行深度加工，源源不斷產生各種智慧計算服務，面向全行業(yè)領域提供基于深度學習技術的人工智能算法能力、算法框架和相關接口，為政府、企業(yè)及科研院所等多方用戶提供生產生活各領域智慧服務，發(fā)揮新型基礎設施的社會價值，降低社會服務成本，讓智慧計算服務更快的普及到每個人、二是作為數據開放共享平臺。智算中心是新型公共基礎設施，通過全量匯聚各行業(yè)領域數據資源，開放共享全面提升AI算法訓練數據質量。同時，隨著數據匯聚共享能力的提升，通過跨領域數據的多次開發(fā)利用，以數據流引領技術流、業(yè)務流、資金流、人才流等聚集，深度分析挖掘應用需求，使沉淀的數據資源在各個應用場景中實現價值最大化。三是作為智能生態(tài)建設平臺。智算中心是集人工智能、大數據、云計算等多種技術和AI算力服務、數據服務和模型服務于一體的新型IT基礎設施。其廣泛應用將加速推動產業(yè)AI化和AI產業(yè)化，以智能算力生四是作為產業(yè)創(chuàng)新聚集平臺。以AI算力生產供給為核心的智算中心，面向政府、企業(yè)及科研機構等多主體，圍繞數據、算法和算力三大要素著力構建AI全產業(yè)鏈。其通過生產、聚合、調度和釋放算力推動AI產業(yè)要素資源聚集，匯聚不同主體資源優(yōu)勢打造產業(yè)創(chuàng)新聚集平臺，在政府主導下，科創(chuàng)企業(yè)、科研機構和傳統(tǒng)企業(yè)發(fā)揮各自在AI方面的技術優(yōu)勢、研發(fā)優(yōu)勢和場景優(yōu)勢，加速AI應用場景落地，助力傳統(tǒng)產業(yè)轉型升級，催生經濟新業(yè)態(tài)新模式，優(yōu)化公共服務供給?！?3·“投-建-運” 幫助用戶降本增效或提升盈利CSP內部互聯、跨CSP隔離“投-建-運” 幫助用戶降本增效或提升盈利CSP內部互聯、跨CSP隔離能以更低成本承載企業(yè)、政府等用戶個性化、規(guī)模化業(yè)務應面向眾多應用場景，應用領域和應用層級不斷擴張，支撐構其它用戶按需付費使用；以數面向科研人員和科學計算場景采用并行架構，標準不一，存在多個技術路線，互聯互通難促進AI產業(yè)化、產業(yè)AI化、政算力生產供應平臺、數據開放共享平臺、智能生態(tài)建設平臺、產面向AI典型應用場景，如知識圖譜、自然語言處理、智能制造、自動駕駛、智慧農業(yè)、防洪減災等政府出資指導建設，企業(yè)承建運營 智算中心是伴隨著數據規(guī)模指數級增長、算力需求指數級增加、業(yè)務服務能力需求不斷升級、AI技術日趨成熟在建設目的、技術標準、具體功能、應用領域和“投-建-運”模式等方面，與超算中心、云數據中心相比，智1.如何提高訓練模型對未曾出現過的場景的泛化能力。特別2.如何提高算法對場景的全面理解能力，判斷目標識別物中對象與對象之間的關系、層1.如何提高訓練模型對未曾出現過的場景的泛化能力。特別2.如何提高算法對場景的全面理解能力，判斷目標識別物中對象與對象之間的關系、層 加速AI產業(yè)化創(chuàng)新發(fā)展破性發(fā)展，使得識別檢測的表現性能有了大 智算中心作為公共算力基礎設施，符合中國當前社會經濟發(fā)展階段和轉型需求，是促進AI產業(yè)化、產業(yè)AI化和政府治理智能化的重要引擎。智算中心將在推動國家人工智能戰(zhàn)略實施，賦能實體經濟實現新舊動能轉換，提升社會治理水平，促進人工智能科研和工程技術人才培據賽迪預計，到2020年中國人工智能核心產業(yè)規(guī)模將超過1600億元，增長率達到26.2%。人工智能產圖譜等技術的研發(fā)、測試和應用部署進程。智能計算中心的構建將推動“平臺+應用+人才”三位一體的新型AI產業(yè)發(fā)展模式，打造“算力+生態(tài)”體系，將加速AI全產業(yè)鏈的形成。AI產·04··05·據麥姆斯咨詢的數據顯示，全球識別檢測市場規(guī)模到2021年將達到389.2億美元，16年-21年的復合年增長率將達到19.5%。據中金企信國際咨詢公布的《2020-2026年中國智能語音市場競爭策略及投資潛力研究預測報告》統(tǒng)計數據顯示：中國對話式人工智能市場規(guī)模在2022年有望達到78億人民幣，2018-2022年之間，其市場份額將以57%的復合增速增長。據麥姆斯咨詢的數據顯示，全球識別檢測市場規(guī)模到2021年將達到389.2億美元，16年-21年的復合年增長率將達到19.5%。據中金企信國際咨詢公布的《2020-2026年中國智能語音市場競爭策略及投資潛力研究預測報告》統(tǒng)計數據顯示：中國對話式人工智能市場規(guī)模在2022年有望達到78億人民幣，2018-2022年之間，其市場份額將以57%的復合增速增長。 目前識別檢測技術的研究熱點包括三維視覺、多模態(tài)融合、圖像描述、事件推理和圖像與視頻場景理解等，要求新的識別算法能夠挖掘豐富的視頻和圖像數據之間的時空關系，分高性能識別檢測平臺往往需要支持處理10萬+的物體識別能力，具備分鐘級別的模型生成響應速度，具備模型持續(xù)優(yōu)化升級的能力，需要支持諸如深度分離卷積、殘差密集網絡（RDN）和隱式三維朝向學習等最新機器學習算法，同時支持各類算法的靈活配置以滿足不同實際應用場景的需求。應用場景2：語音交互語音交互是一個包括了語音識別、自然語言處理和語音合成的融合性AI技術。語音識別技術將聲音轉化成文字，自然語言處理技術對文字進行解釋，語音合成技術將輸出信息轉化成聲音。目前，常用的社交軟件輸入法、搜索工具、語音指令控制、新聞閱讀推薦和智能客服等領域都在應用語音交互技術。然而，作為極具挑戰(zhàn)性的AI技術之一，語音交互技術自身面臨著語音識別、語義分析和多輪對話等技術難點，語音交互的工程實現需要融合使用先進的隱馬爾可夫模型、深度學習和先進的語音信號處理等技術，以及超1.語音識別。精確地理解用戶復雜的、基于情感式的、語意2.語義識別。真正實現人機交互和讓機器理解人的“語言”，從理論和實踐層面還存在巨大挑戰(zhàn)。機器語音識別能力基于固定識別模式，無法處理分詞、歧義和未知語言處理等情況。3.基于對用戶的持續(xù)學習。具備用戶引導能力，通過對話式智能交互為用戶提供“建議”，還能“猜測”用戶可能將要提出的需求。將來，語音交互算法的訓練語料數據量將很快突破百萬小時，訓練數據包含大量不同用戶的口音數據、多領域歧義語料數據和具備復雜語法規(guī)則的數據。隨著大規(guī)模語料樣本數據的不斷積累，需要更好利用智算中心具備的大數據挖掘技術、深度學習算法，構建更加高級的語音模型，為客戶提供流式計算、在線計算、大規(guī)?！?6·AI芯片根據賽迪顧問預計，2019年中國AI芯片市場規(guī)模達到124.1億元，同比增長53.6%；AI芯片根據賽迪顧問預計，2019年中國AI芯片市場規(guī)模達到124.1億元，同比增長53.6%；2020年中國AI芯片市場將保持56.1%的增長，達到193.7億元的市場規(guī)模；2021年中國AI芯片市場規(guī)模將進一步增長至305.7億元，同比增幅可達57.8%。 應用場景3：AI芯片低內存延遲和新穎的架構，以實現計算元件和內管理水平。在當前人工智能各領域的算法和應用AI加速芯片的種類十分豐富，主要包括圖形處理器（graphicsprocessingunit，GPU）、現場可編程門陣列（field-programmablegatearray，FPGA）、專用集成電路（applicationspecificintegratedcircuits，ASIC）和神經擬態(tài)芯片等，預計到2024年，非GPU加速芯片市場份額將超過20%，未來，AIAI芯片設計和生產所面臨的核心挑戰(zhàn)是芯片性能、功耗和面積AI芯片需要更好地適應多種架構體系，以支持更多的應用系統(tǒng)開在為各類用戶主體提供多元化AI算力服務的同時，AI芯片產業(yè)的快速發(fā)展必將帶動智能應用場景4：自動駕駛·07·1.保障產業(yè)生態(tài)安全可控。汽車產業(yè)是典型的全球化產業(yè)，需2.保障自動駕駛行為安全。需要大量采用虛擬化仿真試驗等技術來模擬復雜駕駛環(huán)境和3.保障自動駕駛功能安全。智能網聯汽車系統(tǒng)邏輯功能復雜，各子系統(tǒng)間緊密連接，交1.保障產業(yè)生態(tài)安全可控。汽車產業(yè)是典型的全球化產業(yè)，需2.保障自動駕駛行為安全。需要大量采用虛擬化仿真試驗等技術來模擬復雜駕駛環(huán)境和3.保障自動駕駛功能安全。智能網聯汽車系統(tǒng)邏輯功能復雜，各子系統(tǒng)間緊密連接，交中國工業(yè)和信息化部表示，至2020年，中國智能網聯汽車的市場規(guī)?？蛇_到1000億元以上。根據預測，智能網聯汽車將持續(xù)20年的高速發(fā)展，到2035年，將占全球25%左中國機器人市場規(guī)模約占全球市場三分之一，同時也是全球第一大工業(yè)機器人市場。預 自動駕駛行業(yè)具備典型的海量數據、高并發(fā)、實時處理等計算屬性，呈現出高度多元主體協(xié)同、智能識別和感知、系統(tǒng)模擬仿真計算、決策分析和預測預警等特性。該產業(yè)的高度集成化需要智能計算中提供先進的AI技術支撐，快速推動新產品的研發(fā)、測應用場景5：機器人機器人產業(yè)的國際競爭日益激烈，歐美等發(fā)達國家仍然掌握著機器人生產領域的關鍵核心技術，美國的波士頓動力（BostonDynamics）、瑞士的ABB等科技公司依然處于絕對領導地位。我國機器人產業(yè)發(fā)展還面臨著關鍵核心技術缺乏、創(chuàng)新能力不足和創(chuàng)新成果及產學研實際轉化率較低等問題，迫切需要加強對機器人產品設計、研發(fā)和生產全過程和全流程的支持，提高研發(fā)和生產效率，降低企業(yè)AI技術測試、改進和應用部署成本，支撐機器人產業(yè)盡快突破核心關鍵技術，加快產學研用轉機器人產業(yè)的發(fā)展迫切需要智能計算中心平臺提供全鏈條AI技術支持，包括AI芯片、視覺識別、語音識別、機械臂和導航技術等，根據不同場景的不同訴求，提供“硬件+軟件+·08· 驅動產業(yè)AI化轉型升級 驅動產業(yè)AI化轉型升級 數據洪流與智能化正以前所未有的速度重塑各行各業(yè)，人工智能深度滲透重點行業(yè)領域，AI應用場景呈現出多元化、規(guī)?；l(fā)展趨勢。據相關機構預測，AI賦能全社會各行業(yè)領域發(fā)展形成的“AI＋產業(yè)”有著萬億級市場規(guī)模，遠大于AI產業(yè)化千億級市場規(guī)模。智算中心作為新型基礎設施成為企業(yè)低成本、高效率數字化轉型的重要抓手。企業(yè)可以根據業(yè)務需要依托智算中心提供的AI模型庫、AI算力調度平臺等自動生成適用于實際需要的業(yè)務系統(tǒng)模型。同時，智算中心通過提供算力基礎設施及通用軟件服務，聯動產業(yè)鏈上下游，為企業(yè)提供完整的AI服務鏈，幫助實現AI供給和需求的高效對接，促進產業(yè)高質量、智能化發(fā)展。產業(yè)AI化的主要應用場景包括：智能制造、醫(yī)療影像、無人商店、智能客服、智慧物流、智慧農林、應用場景6：智能制造根據《智能制造發(fā)展規(guī)劃（2016-2020年）》，智能制造是基于新一代信息通信技術與先進制造技術深度融合，貫穿于設計、生產、管理、服務到制造活動的各個環(huán)節(jié)，具有自感知、自學習、自決策、自執(zhí)行、自適應等功能的新型生產方式。制造業(yè)迫切需要采用人工智能技術作為產業(yè)革新的重要抓手，其中，即傳統(tǒng)的檢測手段效率低下，產品質量無法保障，且因工作枯燥、人口紅利消失，人工質檢存在“用工難”現象。因此越來越多的工廠開始使用機器視覺技術代替人工產品質量檢測。基于人工智能深度學習算法的并結合產線自動化，實現精準歸類。與傳統(tǒng)視覺技術在識別不規(guī)則缺陷方面的不足相比，隨著數據量的增加，人工智能檢測的準確性將繼續(xù)優(yōu)化，實現對生產質量數據的完全控制，并為過程優(yōu)化和過程提供關鍵1.智能制造系統(tǒng)構建需要建設高度智能化的工業(yè)互聯網平臺，開發(fā)全面覆蓋的信息-物理融合系統(tǒng)，實現業(yè)務系統(tǒng)與生產現場全面貫通。此外，還需要實現全生產周期的系統(tǒng)聯動和全合作伙伴間的信息共享，以提升企業(yè)感知、協(xié)同和運營能力，最終實現生產過程智2.目前智能機器還無法趕上人眼的視覺能力，因此全球質量檢％，·09·預計2024年市場規(guī)模將接近5.7萬億。IDC發(fā)布《中國AI賦能的工業(yè)質檢解決方案市場分預計2024年市場規(guī)模將接近5.7萬億。IDC發(fā)布《中國AI賦能的工業(yè)質檢解決方案市場分據相關專業(yè)機構統(tǒng)計，預計到2020年，我國智慧醫(yī)療的投資規(guī)模將達到1000億元以上，2020-2024年，年均復合增長率約為15.24%，2024年將達到1850億元。 賽迪研究院的研究表明，工業(yè)大數據將成為智能制造和工業(yè)互聯網發(fā)展的核心、基于算法的工業(yè)智能平臺將成為應用場景的重要基石、工藝裝備的智能化將成為制造業(yè)轉型發(fā)展的突破，這些趨勢決定其對AI算力的需求是巨大的。IDC研究指出，機器制造、電子制造業(yè)將有很大的AI應用潛力，主要在于車間預測性防護、產品質檢/分揀等。傳統(tǒng)的視覺檢測系統(tǒng)難以應對越來越復雜的檢測場景以及更高的產品質量檢測需求，工業(yè)質檢車間的自動化和智能化越來越成為行業(yè)大勢，這也為AI賦能工業(yè)質檢提供了落地的土壤。由此可見，智能制造（工業(yè)質檢）對于AI算力的需求是巨大的，對智算中心的應用需求也是很迫切的。應用場景7：醫(yī)療影像應用人工智能技術，參與疾病的篩查和預測，從醫(yī)療影像檢查結果中進行判斷以獲取診斷信息，輔助CT影像識別、頸椎病癥識別、癌癥識別等場景應用。新冠肺炎疫情的爆發(fā)加速暴露了當前醫(yī)療體系中存在的問題。在人工智能時代，傳統(tǒng)算力設施已無法支撐對于大量醫(yī)療影像進行機器自主學習、快速判斷結果的需求。為了更好地應對公共衛(wèi)生突發(fā)事件，讓檢查更加便捷、迅速，從而提供更高質量的醫(yī)療服務，需要應用智能計算中心的算法算力，對多層神經網絡的模型進行訓練，通過測試影像數據確定真實的特征目1.基礎支持體系與計算能力不足。醫(yī)療數據處理的復雜度極高，對AI算法和算力的需求很強。遠程醫(yī)療涉及儀器設備的精確化控制，對網絡基礎設施要求極高，需要確保數據傳輸2.智慧醫(yī)療應用的容錯率問題。由于行業(yè)的特殊性，醫(yī)療行業(yè)連萬分之一的錯誤率也無法接受。因此，目前人工智能診斷類應用屈指可數。如何讓人工智能診斷類應用做到萬無一3.基于深度學習的醫(yī)學影像人工智能都需要大量的標注數據進行訓練，而且訓練所用的標注數據本身對于訓練結果的影響要大于算法，但目前嚴重缺乏由專業(yè)醫(yī)師提供的高質量標醫(yī)療影像智能診斷應用需要基于大量的數據進行知識挖掘和深度學習訓練，獲取具有實際醫(yī)療應用價值的模型，這對數據的存儲與計算都提出了相當高的硬件需求，因此，需要智根據博思數據發(fā)布的《2018-2023年中國無人零售商店市場分析與投資前景研究報告》，2017年我國無人零售市場規(guī)模為197.0億元，無人便利店銷售規(guī)模在0.5億元左右，預計到2025年我國無人零售市場規(guī)模將增長至3633.1億元。根據博思數據發(fā)布的《2018-2023年中國無人零售商店市場分析與投資前景研究報告》，2017年我國無人零售市場規(guī)模為197.0億元，無人便利店銷售規(guī)模在0.5億元左右，預計到2025年我國無人零售市場規(guī)模將增長至3633.1億元。 應用場景8：無人商店目前中國零售業(yè)正在呈現線上線下融合發(fā)展、新業(yè)態(tài)新模式不斷涌現的發(fā)展趨勢，以無人商店為代表的智慧零售新業(yè)態(tài)越來越受歡迎。無人商店主要應用人工智能卷積神經網絡、深度學習、機器視覺以及生物識別等人工智能領域前沿技術，可實現掃碼進店、直接購物、自動結賬、離店后付款等無人店全智能化操作。利用深度學習的神經網絡，無人商店可以記錄每個客戶的消費習慣，甚至抓取用戶信息，實現“人店對話”。利用機器視覺技術、生物識別技術可以識別消費者身份。通過機器視覺、射頻技術、多路攝像頭和傳感器能夠精準識別商品、捕捉消費者運動軌跡和消費行為。但是隨著店鋪面積增大、人流量增多，無人商店需要更強大的計算能力、更精準的識別要求，無人商店行業(yè)迫切需要在新型智能化算力基礎設施無人商店大規(guī)模應用落地主要面臨的挑戰(zhàn)在于高強度的計算能力支撐、更精準的智能識保證。無人商店中用到的圖像識別系統(tǒng)在小范圍場景和高資本、技術投入下，準確率是可以接受的。但如果規(guī)模進一步擴大，則將面臨非常大的挑戰(zhàn)。需要更高速、精準的計算能力以無人商店的應用落地需要實現精準識別客戶身份、商品標簽、智能計算、支付等全流程智能購物，同時需要基于大量的銷售數據、行為軌跡、消費習慣等大數據挖掘與深度學習分析，采用基于客戶畫像的精準營銷算法，實現個性化精準營銷，提高服務滿意率。銷售全流程需要以人工智能技術為核心，涵蓋深度學習、計算機視覺、傳感器融合、生物識別、RFID等技術，對高性能存儲與計算、AI模型算法等都提出了相當高需求。智算中心強大的算力支持和人工智能技術應用是無人商店未來應用場景9：智能客服智能客服即通過運用智能化的語音識別技術、自然語言處理技術、知識庫管理技術、語音合成技術，更好地幫助客戶分析問題，通過人聲模擬或文字給予用戶明確的答復或相應的建議。傳統(tǒng)的客戶服務中心以電話呼叫中心為主，隨著人工智能技術的不斷成熟與用人成本的逐步提高，更多政企部門加大了對智能呼叫中心的投資規(guī)模，積極拓展更加經濟高效的智能客戶服務渠道，如在線客服等，應用以領域知識庫建·10·據前瞻研究院預測，目前中國約有500萬全職客服，客服行業(yè)市場規(guī)模約4000億元，智能客服市場約將達到500億-800億元。據前瞻研究院預測，目前中國約有500萬全職客服，客服行業(yè)市場規(guī)模約4000億元，智能客服市場約將達到500億-800億元。 設為核心，通過文本或語音等方式交互的智能客服機器人系統(tǒng)，有效整合了多渠道的客戶服務中心，能夠大幅縮減客服成本、增強用戶體驗，從而提升1.智能客服對用戶需求理解的準確度仍不高。用戶的提問一般以相對口語化的方式進方式、上下文智能關聯等，但在客戶自然語言和計算機結構化語言之間存在一定差異，目前2.機器系統(tǒng)的自我學習能力和內容難于及時更新完善。技術上的學習主要跟系統(tǒng)的推薦算法相關，作為當下智能客服系統(tǒng)的核心算法，目前大多數智能客服系統(tǒng)在算法的優(yōu)化更新智能客服實際上是集合人工智能學、計算機科學、語言學等多門學科的綜合應用，需要讓機器主動去認知和學習，不斷強化行為模式，提高思考能力，從而更加靈活地完成各項工作任務。此外，要更加充分地利用自然語言處理技術中如語義分析、情感分析、上下文關聯等技術而不單只是切詞匹配，這樣在應對客戶多樣化的提問時讓機器人聽懂人話，才能更加準確地判斷客戶需求并提供最佳答案?；诖耍撬阒行哪軌驗镹LP（自然語言處理）、NLU（自然語言理解）、ASR（自動語音識別技術）、TTS（語音合成技術）等核心技術2020年的新冠肺炎迫使許多工廠被迫停工，令無數企業(yè)意識到無人化或人機協(xié)同生產線的重要性。在新基建大背景下，智慧物流將成為我國促進經濟發(fā)展內循環(huán)的有力抓手。2020年可以定義為“AI+物流”如何幫助物流企業(yè)快速研發(fā)和生產智慧物流解決方案和技術產品與服務，已經成為眾多企業(yè)面臨的直接挑戰(zhàn)。這需要智能計算中心提供高效算力支撐中小微企業(yè)、初創(chuàng)高科技公司和AI技術公司快速研發(fā)更加先進和智能化的物流機器人技術、產品，降低企業(yè)進入智慧物流行業(yè)的門檻，進一步促進智慧物流生態(tài)體系構建，不斷優(yōu)化物流工作效率?！?1·智慧物流產業(yè)的發(fā)展需要應用先進的AI算法、軟硬一體的機器人產品與操控系統(tǒng)和整倉各類產品之間需要高效協(xié)作，實現7*24小時不間斷工作，通過AI技術從圖像和視頻數智慧物流產業(yè)的發(fā)展需要應用先進的AI算法、軟硬一體的機器人產品與操控系統(tǒng)和整倉各類產品之間需要高效協(xié)作，實現7*24小時不間斷工作，通過AI技術從圖像和視頻數據里獲得高層次、可理解的信息，智能區(qū)分人和物，并能在50%變化率動態(tài)場景里穩(wěn)健安3.高效能裝備，保障高效安全的儲存、揀選及配送。 傳統(tǒng)物流行業(yè)，人的工作壓力大、部分工作環(huán)境苛刻，物流成本連年攀升，企業(yè)主動尋2017年，我國智能物流市場規(guī)模達到3375億元，同比增長21.2%2017年，我國智能物流市場規(guī)模達到3375億元，同比增長21.2%。據iiMediaResearch預測，到2025年我國智慧物流市場規(guī)模將超萬億。因此，智慧物流產品的研發(fā)需要新型的智能計算中心助力和支撐，加快解決方案的測試·12··13·據中商產業(yè)研究院預測，到2020年智慧農業(yè)的潛在市場規(guī)模有望增長至268億美元，年復合增長率達14.3%。智慧農業(yè)藏糧于技，通過高新技術的應用，有望將糧食產量增加70%，相當于養(yǎng)活近96億人，并且能夠實現農業(yè)的集約化生產，大幅度降低資源浪費，提高環(huán)境保護能力，促進生態(tài)可持續(xù)發(fā)展，還民以綠水青山。農業(yè)數據整體呈現規(guī)模龐大、類型多樣、實時數據更新頻據中商產業(yè)研究院預測，到2020年智慧農業(yè)的潛在市場規(guī)模有望增長至268億美元，年復合增長率達14.3%。智慧農業(yè)藏糧于技，通過高新技術的應用，有望將糧食產量增加70%，相當于養(yǎng)活近96億人，并且能夠實現農業(yè)的集約化生產，大幅度降低資源浪費，提高環(huán)境保護能力，促進生態(tài)可持續(xù)發(fā)展，還民以綠水青山。農業(yè)數據整體呈現規(guī)模龐大、類型多樣、實時數據更新頻繁等特征，涉及農林漁牧副各產業(yè)的多種數據。因此，為了挖掘更有價值的農林業(yè)生產數據，促進智慧農林的精準落地，針對農林漁牧副產業(yè)的不同特點，個性化定制智能解決方案變得尤為重要。需要有配套的智算中心作為支撐，實現農林感知數據的大規(guī)模存儲，借助強大的算力支持農林數據的高效計 1.農林漁牧數據種類繁雜、數據規(guī)范化程度不高。農林漁牧副據存在巨大差異。以種植業(yè)為例，涉及到的作物種類、地域分布、氣候條件、基因序列等數2.農業(yè)基礎設施現狀無法滿足新型農業(yè)生產模式的發(fā)展。物聯網是智慧農業(yè)發(fā)展的重要基礎，需要大量的硬件設備投入，包括智能傳感器、視頻監(jiān)控、通信基礎設施、云服務器3.新技術的應用深度不夠。由于硬件投入力度和數據處理能力的限制，以及農林業(yè)生產者長期形成的傳統(tǒng)農林業(yè)生產思維和知識、技術水平的不足，各項農林智能應用發(fā)展整體呈 當前，隨著智慧城市建設的深入發(fā)展，城市基礎設施智能感知網絡逐步完善，以“城市大腦”為代表的城市級平臺加速落地。智算中心作為“新基建”數字基礎設施的主力軍，其所承載的AI算力將是驅動智未來智算中心將有效支撐智慧交通、應急管理、防洪減災、環(huán)境保護、地理測繪等應用場景，助力政府治理智能化。在智慧交通方面，汽車化社會帶來的諸如交通阻塞、交通事故、能源消耗和環(huán)境污染等社會問題日趨惡化，交通阻塞造成的經濟損失巨大。智慧交通應用場景對數據處理和算力的需求越來越高，·14· 交通領域呈現出數據類型更加復雜多樣（圖像、語音、視頻等）、數據來源更加豐富（互聯網、物聯網感知終端、車輛設施、基礎設施）、計算模型更加復雜融合（監(jiān)測預警、仿真模擬、學習推演、預測預判、評估考核、決策分析等）、計算方式更加多元（邊緣計算、分布式協(xié)同計算、中心計算）等特點，這些對于數據和算力服務的需求需要智能計算中心提供有力支撐。在應急管理方面，應對重大突發(fā)公共安全事件的處置能力是城市現代化程度的一個重要標志?，F階段，我國正進入“突發(fā)公共事件的高發(fā)期”和“社會高風險期”。2020年初爆發(fā)的新冠疫情，至今仍然肆虐全球，引發(fā)了歷史上前所未見的全球危機。如何快速和有效地應對這些突發(fā)事情，減少其對人類社會的損害，成為各國政府的一項重要工作內容。通過深度學習、視覺計算、知識圖譜等技術手段將智能圖像分析算法應用到風險識別監(jiān)測和應急指揮管理過程中，通過海量視頻圖像數據匯聚全量的視頻大數據，對人、車、物的視頻分析，達到合規(guī)檢測、預警預測預判·15· 總體規(guī)劃、政企協(xié)同。準確把握政府和市場的分工，強化政府在智算中心規(guī)劃制定、統(tǒng)籌協(xié)調、環(huán)境營造等方面的主導作用，加大政策保障和投入支持，健全市場化機制，探索開放共贏的建設運營模式，推需求牽引、先進適用。把握全球新一輪信息技術變革趨勢，應用人工智能技術，深化供給側結構性改革，加強供需對接，強化要素支撐，廣泛開展典型示范和場景應用，加速AI產業(yè)化和產業(yè)AI化的進程。保障安全、創(chuàng)新發(fā)展。完善智算中心標準規(guī)范，從管理和技術兩方面充分保障網絡安全和數據安全，全面提升新型基礎設施體系安全水平。鼓勵技術創(chuàng)新、產品創(chuàng)新、模式創(chuàng)新、服務創(chuàng)新，創(chuàng)造新供給，激帶動智能產業(yè)——智算中心通過搭建新一代高性能人工智能開源框架、公共計算、數據開放等平臺，打造智能生態(tài)——智算中心通過將AI技術賦能各個行業(yè)領域，衍生出全新的產業(yè)應用場景，形成涵蓋“科技研發(fā)、產業(yè)孵化、創(chuàng)投資本、教育培訓、配套政策環(huán)境”的智能產業(yè)生態(tài)圈，加速區(qū)域經濟發(fā)展，拓展數字經濟發(fā)展空間，提升數字經濟發(fā)展成效。支撐智能應用——圍繞城市信息化建設基礎與需求，將智算中心建成具有影響力的城市數字底座。同時，結合各城市特色和資源稟賦，打造創(chuàng)新應用支撐與服務體系，有效激發(fā)經濟社會發(fā)展內生動力，全面支撐政府治理、產業(yè)升級、社會事業(yè)發(fā)展邁上新臺階。·16· 以全面提升AI計算力為核心，以促進數據開放共享為基礎，以培育區(qū)域智能生態(tài)圈為根本，在明確本地算力需求的基礎上，圍繞數據、算法、算力三大核心要素搭建集“智能”“開放”“融合”三大特征于一體的技術框架，通過數據深度加工、算力算法服務創(chuàng)新應用，著力推動AI產業(yè)資源要素聚集，帶動重點——以全面提升AI計算力為核心。計算力已成為衡量一個企業(yè)、地區(qū)甚至是一個國家智能經濟發(fā)展水平的重要指標。智算中心在建設運營過程中，圍繞生產算力、聚合算力、調度算力、釋放算力等四大AI算力關鍵環(huán)節(jié)持續(xù)創(chuàng)新，實現AI計算力的全流程、一體化的高效交付，并通過AI計算生產方式的變革促進AI——以促進數據開放共享為基礎。AI技術的發(fā)展依賴于海量數據的積累，城市推進數字化、智慧化建設過程中產生沉淀了大量數據，但城市業(yè)務條塊分割帶來的數據孤島將嚴重制約AI算力效率的提升和AI算法模型輸出能力的發(fā)揮。加快推進數據開放共享，是提升智算中心AI算力及增強AI算法模型準確性的重要基礎。數據開放共享程度越高，智算中心匯聚歸集的數據規(guī)模越大、數據質量越高，AI算力損耗越低，基——以培育區(qū)域智能生態(tài)圈為根本。生態(tài)構建是AI算力與行業(yè)應用深度融合的關鍵。圍繞計算生態(tài)、開放生態(tài)、應用生態(tài)，基于智算中心構建融合的技術體系和開放創(chuàng)新的計算生態(tài)，為用戶提供可精確按需擴展、滿足多樣化應用場景的智能計算服務。構建服務全產業(yè)鏈的行業(yè)應用生態(tài)，支撐各行業(yè)領域與人工——著力推動AI產業(yè)創(chuàng)新聚集。以智算中心為重要載體，依托智能、開放、融合技術架構，融合大數據、云計算、人工智能等多項技術，積極推動AI技術流、資金流、價值流和人才流深度融合，圍繞底層基通過數據深度加工、算力算法服務創(chuàng)新應用，AI產業(yè)化AI芯片…產業(yè)AI化………AI芯片AI服務器高速互聯… 服務數據服務算力服務平臺算力生產供應平臺數據開放共享平臺智能生態(tài)建設平臺產業(yè)創(chuàng)新聚集平臺AI工具FPGA高IOPSCPUGPUFPGAASIC智算中心作業(yè)環(huán)節(jié)釋放算力調度算力聚合算力生產算力CNNAI產業(yè)化AI芯片…產業(yè)AI化………AI芯片AI服務器高速互聯… 服務數據服務算力服務平臺算力生產供應平臺數據開放共享平臺智能生態(tài)建設平臺產業(yè)創(chuàng)新聚集平臺AI工具FPGA高IOPSCPUGPUFPGAASIC智算中心作業(yè)環(huán)節(jié)釋放算力調度算力聚合算力生產算力CNNRNNGNNGAN自然語言處理AI場景AI算法AI服務GPUCPUASICRDMAAI計算集群AI訓練算力AI推理算力軟件生態(tài)BenchmarkAI訓練服務器AI推理服務器 ·17··18· 整個架構可以分為四大部分，分別對應的是基礎、支撐、功能和目標?；A部分是最新的人工智能理論和領先的人工智能計算架構，這是智算中心區(qū)別于其它數據中心的核心點。智算中心作業(yè)環(huán)節(jié)是智算中心的支撐部分，智算中心通過作業(yè)環(huán)節(jié)實現了算力的生產、聚合、調度和釋放，是區(qū)別于其它數據中心的具體體現。功能部分是四大平臺和三大服務，四大平臺分別是算力生產供應平臺、數據開放共享平臺、智能生態(tài)建設平臺和產業(yè)創(chuàng)新聚集平臺；三大服務分別是數據服務、算力服務和算法服務。目標部分是促進AI產業(yè)化、產業(yè)AI化及政府治理智能化。下面分別來講述架構的各個部分。深度學習算法的核心是深度神經網絡模型。深度神經網絡通過構建類似于人腦神經元的多層的、相互連接的網絡結構，可以很好的學習圖像、語音等復雜數據中的多層次特征。當前卷積神經網絡（CNN）、循環(huán)神經網絡（RNN）等各種神經網絡結構的發(fā)展極大得擴展和豐富了人工智能的學習能力。近年來在模型訓練方法上也有很多的創(chuàng)新和進步，其中自監(jiān)督學習不需要對數據進行標注，可以直接使用互聯網上的海量數據進行模型訓練。比如以BERT為代表的自然語言處理模型就可以廣泛的使用互聯強化學習也是一類被廣泛使用的模型訓練方法。強化學習是一類通過不斷地嘗試，從錯誤中學習，最后找到規(guī)律，學會達到目的的方法。此方法在復雜決策場景，比如自動駕駛、工業(yè)機器人等場景取得了很跨媒體、多模態(tài)的建模方法可以從圖像、視頻、語音和文本等多個領域獲取信息，實現信息轉換和融合，從而提升模型性能。人們生活在一個多領域相互交融的環(huán)境中，聽到的聲音、看到的實物和聞到的味道等都是各領域的模態(tài)形式。通過給機器賦予學習和融合這些多領域信號的能力，可以使深度學習算法更·19· 人工智能的模型訓練和推理過程需要強大的計算力支撐，當前的人工智能計算以AI加速芯片為核心，構建了以CPU+AI芯片為主體的AI服務器架構，并在此基礎上引入高速互聯網絡組建AI計算集群。AI芯片設計，可以實現和傳統(tǒng)通用處理器相比10~100倍的加速。常見的加速芯片包括GPU、FPGA和ASIC等。AI服務器AI服務器是以CPU+AI加速芯片為主體的服務器架構。深度學習模型訓練的計算需求經常會超出單個AI加速芯片的計算能力，因此需要多個AI加速芯片的協(xié)同處理，通過建立AI加速芯片之間的高速互聯通信，可以有效提升AI服務器作為一個整體的計算能力。這方面的設計包括NVIDIA針對GPU設計的NVLink協(xié)議以及支持多種AI加速芯片的OAM(OCPAcceleratorModule)協(xié)議互聯通信等。AI服務器之間可以采用高帶寬、低延遲的網絡實現高速通信，來應對更大規(guī)模模型訓練任務。這些網絡包括RDMA和RoCE等。對于深度學習常用的全局梯度歸約通信操作，可以采用針對性的網絡優(yōu)化設計，比如采用當前效率最優(yōu)的全局環(huán)狀通信鏈路設計，可以最大化的發(fā)揮集群中任意兩個計算芯片之間的深度學習框架的發(fā)展大大簡化了深度學習模型的訓練和部署流程。深度學習框架提供一系列的標準組件，比如張量、卷積、池化、自動微分等。通過調用這些組件可以較為容易的設計模型，實現模型的訓練過程，以及部署模型的推理服務。目前較為常用的深度學習框架包括TensorFlow、PyTorch、Caffe、飛槳（PaddlePaddle）等。深度學習模型的訓練和部署需要靈活的資源調度方式?；谌萜鞯馁Y源調度策略可以對計算資源的池化，以單個容器作為最小作業(yè)單元，并通過對計算資源的細粒度切分來提高資源的利用率。另外，基于容器的資源調度策略也可以給一個任務分配多個容器來滿足大規(guī)模計算任務的需求，并能在計算任務完成后20·· ·· 生產算力是基于領先的AI服務器為算力機組，支持先進多樣的AI芯片，支持成熟豐富的軟件生態(tài)，形成高性能、高吞吐的計算系統(tǒng)，為AI訓練和AI推理生產輸出強大、高效、易用的計算力。生產算力主要包AI服務器，是智算中心的算力機組，是生產算力的核心與基礎，是以CPU+AI加速芯片為主體的異構架構，是面向AI應用的計算平臺，是承載智算中心AI計算的核心基礎設施。AI服務器最顯著的特征是超強的計算性能，以應對AI應用對算力的巨大需求。與傳統(tǒng)服務器僅支持CPU一種芯片不同，AI服務器還需要支持多顆AI加速芯片。這樣對系統(tǒng)結構、拓撲架構、散熱、噪音、能源效率、延遲等設計帶來巨大挑戰(zhàn)，需要深度優(yōu)化拓撲結構，通過精準DOESI仿真，確保在滿足信號完整性的同時優(yōu)化性能。需要極致優(yōu)化的散熱設計，才能確保高功耗下保持高穩(wěn)定性，高效利用冷熱風流，AI服務器按功能分類，AI算力機組主要由兩種類型AI服務器組成，分別是AI訓練服務器和AI推理服AI模型訓練是消耗算力最大的部分，雖然近年來，新增的算法模型數量在逐年減少，但是單個模型的參數量和復雜程度都呈現指數級的增長趨勢，具有海量參數的模型訓練如果沒有強大的算力支撐，很難發(fā)揮其價值，常規(guī)的服務器難以滿足算力需求，需要專門的AI訓練服務器。推理需求將呈現指數級增長。為支撐大規(guī)模、高并發(fā)的推理計算需求，需要專門的AI推理服務器。智算中心需要支持各類AI加速芯片，從而覆蓋從訓練到推理，從邊緣到數據中心的各類相關的AI應用CPU是通用處理器，適用于更好地響應人機交互的應用和處理復雜的條件和分支，以及任務之間的同步協(xié)調。深度學習計算量巨大，CPU架構被證明不滿足需要處理大量并行計算的深度學習算法，需要更適合并行計算的芯片，GPU、FPGA、ASIC等各種芯片應用而生。因此CPU+AI加速芯片的架構使得CPU與AI加速芯片各司其職，分別應對大量交互響應和GPU應用開發(fā)周期短，成本相對低，技術體系成熟，目前全球各大主流公司均采用GPU進行AI計算。GPU目前在深度學習訓練階段是使用范圍最廣的。與CPU相比，GPU在深度學習領域的性能具備絕對優(yōu)勢。深度學習在神經網絡訓練中，需要很高的內在并行度、大量的浮點計算能力以及矩陣運算，而GPU可以提升這些能力，并且在相同的精度下，相對傳統(tǒng)CPU的方式，擁有更快的處理速度、更少的服務器投入·21· FPGA（Field-ProgrammableGateArray），即現場可編程門陣列，它是在PAL、CPLD等可編程器件的基礎上進一步發(fā)展的產物。FPGA核心優(yōu)勢是在推演階段中算法性能高、功耗和延遲低。適用于ASIC是一種專用芯片，與傳統(tǒng)的通用芯片有一定的差異。是為了某種特定的需求而專門定制的芯片。ASIC芯片的計算能力和計算效率都可以根據算法需要進行定制，所以ASIC與通用芯片相比，具有以下幾個方面的優(yōu)越性：體積小、功耗低、計算性能高、計算效率高、芯片出貨量越大成本越低.近年涌現的類似TPU、NPU、VPU、BPU等各種芯片，都屬于ASIC。盡管AI服務器可以采用多種異構形式，GPU服務器仍然占據主流地位。隨著AI發(fā)展的不斷深入，對于AI產業(yè)化和產業(yè)AI化而言，技術架構的相對穩(wěn)定和編程技能的通用性是非常必要的。目前基于GPU的AI計算的軟件生態(tài)已經成熟完善。在面向深度學習訓練、推理計算加速等方當前AI應用日益復雜化、多樣化，需要統(tǒng)一的基準來衡量AI芯片/AI服務器的計算性能、單位能耗力等水平，目前國際權威的AI測試基準有MLPerf和SPECML兩個組織。MLPerf每年組織全球AI訓練和AI推理性能測試并發(fā)榜。SPECML成立了MachineLearning技術委員會，建立和推行一套基于ML統(tǒng)一可信基于強大的AI算力機組，支持先進多樣的AI加速芯片，依托于成熟豐富的軟件生態(tài)，智算中心就可以為大規(guī)模AI應用輸出強大、高效、易用的AI算力，主要有數據處理算力、訓練算力和推理算力。2.聚合算力聚合算力，是基于智能網絡和智能存儲技術，針對多任務、大規(guī)模、高并發(fā)、高吞吐的AI應用特點，為算力機組集群構建高帶寬、低延遲的通信系統(tǒng)和數據平臺，聚合算力的對象是智算中心的算力集群，包含AI服務器、數據存儲、高速網絡及算力集群面臨的問題主要體現在：（1）現有數據中心網絡的主要問題包括彈性和可擴展性差、功能靈活性不高，無法支撐大規(guī)模計算集群。在新基建的驅動下，智能網絡將成為提升數據中心生產力水平的重數據多元化、數據快速響應、數據快速導入。為解決上述問題，需要為智算中心配置高性能智能存儲。智能存儲將采用軟件定義存儲方式，實現文件、對象、塊、大數據四種存儲服務一體化設計。同時，智能存儲具備高IOPS處理能力、高速緩存技術和數據加速處理芯片?！?2· 為了解決數據中心的網絡問題，采用智能網絡技術，聚合AI算力集群和智能存儲集群，構建彈性的、可伸縮擴展的數據中心。智能網絡技術融合業(yè)務需求和專用加速方案,結合人工智能技術，提供高帶寬、低延遲、高并發(fā)的計算通信系統(tǒng)。目前，數據中心的網絡互聯速率已經從10G逐步過渡到25G，并且積極探索100G和400G網絡。不斷提高的網絡互聯帶寬要求智能網絡提供軟件定義的加速能力，優(yōu)化多任務帶來的性能損耗，提高網絡的利用率，提供高速的數據傳輸通道。軟件定義的網絡加速能力廣泛應用在人工智能計算集群中，通過虛擬化技術，提供多任務并行處理能力，通過智能網絡專用加速產品，支持可編程的處理器芯片，實現智算中心所需的多種網絡卸載功能，同時可以支持數據預處理的的計算能力，降低主機側的性能損耗。通過先進的網絡技術和設計思想，實現網絡的控制和數據轉發(fā)分離，提高網絡的并發(fā)能力智能存儲具備隨需擴展功能，可以根據業(yè)務需求，靈活添加或者移除存儲節(jié)點，從而將數據和應用程提供呈線性遞增的吞吐及并發(fā)能力。智能存儲擴展后，系統(tǒng)將通過容量均衡功能自動在后端完成數據均衡智能存儲為實現高IOPS處理能力，將采用基于聚合的小文件優(yōu)化技術，用戶在指定的聚合目錄下，對·23· 3.調度算力調度算力，是基于人工智能應用對算力的需求特點，通過虛擬化、容器化等技術，將算力資源池化為標調度能力是智算中心連接上層應用與底層計算設備的核心能力，將聚合的CPU、GPU、FPGA、ASIC等算力資源進行標準化和細粒度切分，滿足上層不同類型智能應用對算力的多樣化需求，讓上層應用隨著計算機硬件技術的發(fā)展，各類異構加速芯片、設備不斷涌現，滿足各類上層應用對計算資源、計算算力虛擬化的核心，是向用戶直接提供計算能力，避免用戶在申請、使用計算能力的過程中對集群內設應用容器化，基于容器化的應用部署策略能夠顯著降低管理應用、支持業(yè)務的計算開銷，具有較高的靈同時，計算資源的細粒度切分能力也是算力調度過程中的關鍵環(huán)節(jié)。計算資源的細粒度切分會滲透至異構算力組合策略之中，協(xié)調CPU、GPU、FPGA、ASIC等各類型計算芯片，將上層應用的計算需求細粒智算中心通過有效算力調度，提高算力設備的利用率，降低設備閑置率，更好地管理智算中心算力的使算力共享超分策略，在保證業(yè)務正常申請需求與擴容需求的同時，減少算力資源閑置，提升計算設備利負載均衡，以人工智能的推理類業(yè)務為代表，對算力的使用、申請、接入等需求進行均衡分配，對應用 訓練服務，依托容器化技術，將運行環(huán)境、框架適配過程標準化、模塊化，讓開發(fā)者能夠便捷高效地構推理服務，簡化應用部署流程和交互模式，方便用戶在智算中心中進行應用部署，保障推理業(yè)務的算力4.釋放算力習自動化的先進方法，產出高質量的AI模型或AI服務，提升AI應用生產效率，促進算力高效釋放轉化為生個層次：AI場景、AI算法、AI工具、AI服務。AI場景隨著人工智能技術的快速發(fā)展，人工智能已逐漸應用于各個領域，例如安防、交通、互聯網等，人工智能與各個行業(yè)間關系愈發(fā)密切。人工智能算法主要應用于圖像、視頻、語音、自然語言處理等場景。圖像應用場景主要包括醫(yī)學影像識別、OCR識別、圖像檢索等。視頻應用場景主要包括工業(yè)視覺檢測、視頻監(jiān)自動問答等。人工智能技術在上述多個場景的實際應用體現了其行業(yè)應用價值，通過人工智能技術與實際場景的深入結合，能夠催生大量人工智能服務，從而構AI算法深度學習引領了第三次人工智能浪潮的飛速發(fā)展。通過構建以卷積神經網絡、循環(huán)神經網絡、圖神經網絡、生成式對抗網絡為代表的深度學習模型結構，以及反向傳播優(yōu)化算法、面向不同學習任務的算法及模型優(yōu)化算法，實現人工智能算法的不斷突破創(chuàng)新。人工智能算法是人工智能產業(yè)中最重要的環(huán)節(jié)，通過人·24· AI工具AI工具是人工智能技術的重要基礎設施之一，是數據及算法加速融合的重要驅動力。根據人工智能建模過程特點，AI工具可具體劃分為數據處理、模型訓練、模型推理三個組成部分。數據處理庫包括NumPy（數值計算）、OpenCV(圖像處理)、Hadoop(大數據處理)等數據處理及計算庫，提供高效快捷數據處理方法。模型訓練工具主要包括PyTorch、TensorFlow等深度學習框架，利用上述工具能夠實現高性能、分布式的模型訓練方案。模型推理工具包括兩部分：高效模型優(yōu)化方法及高吞吐推理引擎：模型量化、剪枝、蒸餾等方法可減少模型復雜度及存儲需求，高吞吐推理引擎如TensorRT為深度學習應用提供低延遲、全流程的軟件工具有效提升了算力釋放的效率，但其中仍需要專業(yè)人員如算法人員、業(yè)務人員的人力工作。軟件工具自動化、智能化能夠有效擺脫人力束縛，加快應用生產效率。如自動化深度學習通過利用智能優(yōu)化算法，能夠面向不同任務進行自動模型搜索、模型超參數自動調節(jié)、模型自動壓縮，實現AI算法及工具的自動化，提升AI應用生產效率，促進算力高效釋AI服務面向不同AI場景應用需求，利用高精度AI算法及全流程AI工具，最終產出高質量AI服務。AI服務存在形式主要包括模型文件、開發(fā)接口、在線服務三種形式。通過構建多種形式的AI服務，可滿足生產中不同階段、不同需求、不同場景需要。AI服務是人工智能應用的最終表現形式，通過高質量及多形式AI服務， 智算中心作為承載人工智能應用需求的算力中心，以海量異構數據為資源，基于深度學習、自監(jiān)督學AI服務器、高速互聯、深度學習框架、資源調度等人工智能計算架構，重點圍繞生產算力、聚合算力、調度算力、釋放算力四大關鍵環(huán)節(jié)提升AI算力。通過打造算力生產供應、數據開放共享、智能生態(tài)建設和產業(yè)創(chuàng)新聚集平臺，面向政府、企業(yè)及科研機構等多用戶群體提供源源不斷的算力服務、數據服務和算法服務，匯聚并賦能行業(yè)AI應用，助力行業(yè)智慧應用高效化開發(fā)，支撐和引領數字經濟、智能產業(yè)、智慧城市·25··26· 隨著數據增長和算法模型復雜化，AI訓練過程中對數據的傳輸和計算要求也越來越高，當前算力供給已難以滿足智能化社會構建。AI計算作為全球主流計算形態(tài)已成定勢，據OpenAI統(tǒng)計，自2012年以來隨著深度學習模型的演進，模型計算所需計算量已經增長30萬倍，AI模型構建所需算力呈現出階躍式增長特點。智算中心搭載大量AI服務器，在人工智能數據訓練方面有著絕對的優(yōu)勢，在人工智能大數據訓練方面有著絕對的優(yōu)勢，將顯著提升數據算力效率。IDC在《2020H1中國加速計算市場調查報告》指出，預計到2024年AI加速計算市場規(guī)模將達到2019年的2.6倍。智算中心作為算力生產供應平臺，較之一般數據中心，其在構建過程中以融合開放的架構計算系統(tǒng)為平臺，以數據為資源，在低成本提供很多開源的人工智能算法及其代碼的同時，能夠以強大算力驅動AI模型來對數據進行深度加工，源源不斷產生各種智慧計算服務。同時，智算中心還將通過平臺開放接口的方式將行業(yè)領軍企業(yè)、城市運營中心等的算法能力、數據資源及運營服務等輸出給IT基礎薄弱的企業(yè)，從而使得全社會AI應用成本得到大幅降低。智算中心未來將承擔各種大規(guī)模AI算法計算、機器學習、圖像處理、科學計算和工程計算任務，并以強大的數據處理和存儲能力為全社會提供AI算力服務。算法創(chuàng)新、數據和可以用于訓練的算力被認為是推動人工智能發(fā)展的三個關鍵要素，未來隨著智算中心大規(guī)模投入使用，以“基礎設施+框架+算法”為底層基礎、以AI模型生成和多場景應用的AI技術生態(tài)鏈將逐漸形成。智算中心通過搭載高性能AI服務器，優(yōu)化計算平臺、框架和底層算法，能實現從模型開發(fā)、訓練、部署、測試、發(fā)布的“流水式生產”與一站式交基于AI技術生態(tài)鏈的AI生態(tài)將全面加速對接。智算中心算力提升及AI模型構建輸出需要大量訓練數據清洗加工、數據交易、數據分析即服務等新業(yè)態(tài)新模式將不斷涌現。隨著AI模型輸出能力的不斷提升，識·27· 數字經濟、智能產業(yè)、智慧城市等的發(fā)展離不開數據中心提供必要支撐，但現有數據中心算力服務能力已經難以有效滿足實踐需求?；谥悄苡嬎愕腎T基礎設施，具有高性能計算、高可靠性、高能效和開放生態(tài)的優(yōu)勢，適合為大數據、分布式存儲、原生應用、高性能計算和數據庫等應用高效加速，可以滿足多樣性計算、綠色計算需求，將在各行業(yè)數字化轉型過程中發(fā)揮重要作用。從技術層面來看，智算中心憑借其強大的AI算力能夠為不同用戶提供算法產品與服務，并將這些算法產品及服務應用到需求分析、業(yè)務流程優(yōu)化、應用場景原型驗證等方面，解決用戶面臨的業(yè)務痛點，真正實現用AI為傳統(tǒng)行業(yè)用與此同時，智算中心通過提供共性的算力服務、數據服務和模型服務，讓算力易用、可用并大幅降低使用成本，使得智慧計算像水電一樣成為城市的基本公共服務，進而幫助城市中小企業(yè)、創(chuàng)新型企業(yè)和傳統(tǒng)企業(yè)降低企業(yè)AI技術研發(fā)、應用和部署成本，增強企業(yè)創(chuàng)新和轉型發(fā)展能力。制造行業(yè)被認為是未來一普惠型的公共基礎設施提供技術支持。智算中心作為未來算力核心生產供應者，通過整合PLM、MES、ERP、3D打印等相關技術、產品和服務，可為制造業(yè)企業(yè)直接提供支持業(yè)務流程的各項服務，幫助制造業(yè)計算力就是生產力，算力是智慧城市發(fā)展的新生產力，未來人類所處的每個場景都離不開算力。智算中心作為新基建數字基礎設施的主力軍，其所承載的AI算力將是驅動城市智慧化發(fā)展的核心動力。智算中心以服務形式高效、惠普地提供智慧計算服務，能夠有力支撐城市共性技術服務體系，形成以“人工智能為核心，支撐各行業(yè)關鍵共性技術研發(fā)”的發(fā)展布局。政府作為現代政府治理主體，能夠在智算中心強大算力支撐下開展精細化、智能化政府治理。智慧城市豐富的應用場景為智算中心提供了大量AI訓練數據，海量訓練數據對于數據中心算力提出更高要求。智算中心作為未來城市AI算力生產供應中心，其算力能夠依托于智算中心強大的算力可以模擬建立更加高效精準的AI算法模型，這些算法模型在智慧交通、應急管理、防洪減災、環(huán)境保護、地理測繪等政府治理和公共服務場景中有著極大應用空間。政府治理和公·28· 2035年，人工智能將幫助各國顯著扭轉經濟增速近年來的下滑趨勢。通過有效應用智能計算，中國經濟增長率有望上升至7.9％，增長額高達7.1萬億美元。根據麥肯錫的預測，人工智能將每年為中國0.8至1.4個百分點。融合了人工智能算力、硬件架構、云服務的智能計算產業(yè)作為數字經濟的重要載體，將·29· 當前，新型基礎設施的建設運營模式主要有政府投資建設、企業(yè)建設運營、政府購買服務、政府和社會資本合作等模式。智算中心作為面向人工智能的新型基礎設施之一，具有較強公益屬性，能夠提供AI算力、AI模型等共性技術服務，并有利于企業(yè)孵化和社會精細化治理。因此，建議各地在實際建設中，融合政府機構與社會力量，采用政企合作建設運營的框架，高效整合政企資源，在政府的統(tǒng)一規(guī)劃和指導下開展項目的投資、建設、運營和維護等工作。注重激發(fā)市場創(chuàng)新活力、提高建設運營效率。確保發(fā)揮出智算中心作為創(chuàng)新載體的公益屬性，深度推進產學研用協(xié)同攻關，促進成果轉化應用，帶動新興產業(yè)發(fā)展與產智算中心“投-建-運”主體選擇智算中心“投-建-運”主體選擇智算中心建設應堅持政府主導模式，政府作為投資主體加快推進智算中心落地，以智算中心為牽引打造智能產業(yè)生態(tài)圈，帶動城市產業(yè)結構優(yōu)化升級，增強城市創(chuàng)新服務能力。一是智算中心具有公共屬性。智算中心屬于城市新型信息基礎設施，與傳統(tǒng)城市建設中的煤水電氣等公共基礎設施具有相同屬性，一般由政府承擔投資建設職責。二是智算中心具有戰(zhàn)略投資性。智算中心作為城市建設公共基礎設施，在實際2.承建方主體企業(yè)作為最具市場活力的主體，在技術創(chuàng)新、產業(yè)培育等方面具有得天獨厚優(yōu)勢。智算中心建設應選投資規(guī)模巨大等特殊要求，承建企業(yè)應為行業(yè)頭部企業(yè)，在技術實力方面處于行業(yè)領先水平，技術應用方面有能力做出前瞻性研判。同時，企業(yè)應屬于國有資本控股企業(yè)，能較好規(guī)避智算中心建設和后期運營過·30· 3.運營主體運營主體為具體負責智算中心投入建設使用后的運營服務機構。與投資主體相比，智算中心運營主體類型應更加多元，運營模式也更加靈活，各類主體通過積極探索差異化個性化運營服務模式保障智算中心高效穩(wěn)定運行?？紤]到智算中心項目的公共安全性、高技術門檻和資金門檻，目前更宜采取“投-建-運”一體化模式，即承建主體在項目建設驗收后按照合同進行運營服務。此外，經投資主體同意，承建方可以選擇將運營服務委托外包給政府出資控股或政府直接投資和管理，需要對項目的建設周期、存在風險、成本收益等有很高的把控能力。項目建設運營資金主要來自政府預算資金。該模式的優(yōu)勢在于政府直接主導智算中心建設，可以起到示范效應，建2.基于特殊項目公司的建設