華為 2024 版數(shù)據(jù)中心2030

HUAWEI2024版數(shù)據(jù)中心構(gòu)建萬物互聯(lián)的智能世界數(shù)據(jù)中心010102 學(xué)界稱這個(gè)現(xiàn)象為“涌現(xiàn)”。正是這個(gè)性能的突變，讓人工智能的發(fā)展階段從感知理解世界到生成創(chuàng) 工智能、云計(jì)算等新一代信息通信技術(shù)的重要載體，已經(jīng)成為新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的算力底座，具有空以及全球可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)下對于碳減排的要求，將迫使未來的數(shù)據(jù)中心必須在更優(yōu)的計(jì)算架構(gòu)、以及過去三十年，超大寬帶與成本約束的矛盾推動了聯(lián)接產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展，5G、F5G等改變世界；未來應(yīng)對算力需求和資源約束的主矛盾，系統(tǒng)級和架構(gòu)級的技術(shù)、產(chǎn)品和方案創(chuàng)新必將涌現(xiàn)，也將成為未03該報(bào)告從算力需求與資源約束的核心矛盾出發(fā)，描繪了未來十年影響數(shù)據(jù)中心發(fā)展的五大未來場景，提出了圍繞“數(shù)效、人效、算效、能效和運(yùn)效”等五效提升的發(fā)展方向；同時(shí)，該報(bào)告在業(yè)界首次定義了未來數(shù)據(jù)中心的技術(shù)特征，系統(tǒng)性闡述了數(shù)據(jù)中心所涉及到云服務(wù)、計(jì)算、存儲、網(wǎng)絡(luò)、能源等全棧技術(shù)可能的挑戰(zhàn)與創(chuàng)新方向，并明確提出了未來數(shù)據(jù)中心建設(shè)的參考架構(gòu)。希望這份報(bào)告能為全吳軍在《智能時(shí)代》中提到，在歷次技術(shù)革命中，一個(gè)人、一家企業(yè)、甚至一個(gè)國家，可以選擇的道路只有兩條，要么加入浪潮，成為前2%的人；要么觀望徘徊，被淘汰。毫無疑問，未來10年將充040713AIforAll，創(chuàng)造新生產(chǎn)力 14 15 16 16 17 17 18 19 19 2105愿景與關(guān)鍵技術(shù)特征23愿景24關(guān)鍵技術(shù)特征251.多樣泛在252.安全智慧303.零碳節(jié)能364.柔性資源415.對等互聯(lián)506.系統(tǒng)摩爾57新型數(shù)據(jù)中心參考架構(gòu)65新基礎(chǔ)設(shè)施，供電制冷走向全天候綠色零碳67新算力底座，構(gòu)建以數(shù)據(jù)為中心多樣算力系統(tǒng)68新資源調(diào)度，應(yīng)用為中心實(shí)現(xiàn)柔性調(diào)度68新數(shù)據(jù)管理，數(shù)據(jù)全局可視助力高效流通70新協(xié)同服務(wù)，開放架構(gòu)融入社會化算力70新智能管理，AI驅(qū)動實(shí)現(xiàn)DC自動運(yùn)維71發(fā)展與倡議75 78 80060708數(shù)據(jù)中心作為人工智能、云計(jì)算等新一代信息通信技術(shù)的重要載體，已經(jīng)成為新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的算a算力需求十年百倍增長，算力分布進(jìn)一步極化人類將迎來YB數(shù)據(jù)時(shí)代：全球通用計(jì)算算力將產(chǎn)業(yè)正進(jìn)入新一輪快速發(fā)展期，我們預(yù)測，未來三年內(nèi)，全球超大型數(shù)據(jù)中心數(shù)量將突破1000個(gè)，并將保持快速增長；同時(shí)，隨著自動駕駛、智能制造、元宇宙等應(yīng)用的普及，邊緣數(shù)據(jù)中心如同農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的核心競爭力是建立在從勞動力人口到大規(guī)模水利設(shè)施再到機(jī)械化持續(xù)提升生產(chǎn)效率的基礎(chǔ)上一樣，算力的規(guī)模和效率也已經(jīng)成為發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核心競爭力。當(dāng)前全球正處在千科學(xué)和大工業(yè)都朝著多維度、高精度的大規(guī)模數(shù)據(jù)分析方向發(fā)展：如石油勘探領(lǐng)域深度偏移等場景下單位面積勘探區(qū)的算力需求將增長10倍以上。AI、區(qū)塊鏈等技術(shù)支撐的行業(yè)智能化將帶來算力需求的爆炸式增長，從數(shù)字化球拍每一次揮動的感知、記錄和處理，到普惠金融每一次微型交易的客戶畫像、信用評估，都需要高效算力的支持。未來各行業(yè)在算力領(lǐng)域的投資占比將快速增長，以銀行業(yè)為例，根據(jù)有關(guān)預(yù)測億元，其中AI與云計(jì)算是重點(diǎn)投資領(lǐng)域，二者09數(shù)據(jù)中心2030aAI驅(qū)動數(shù)據(jù)中心發(fā)生全景式革命華為預(yù)測，到2030年全球AI計(jì)算算力將超過105ZFLOPS(FP16)：AI計(jì)算算力成為數(shù)據(jù)中心發(fā)展的最大驅(qū)動力和決定性因素。未來5到10繪畫、語音、圖像、視頻等領(lǐng)域的理解力超過人類平均水平，并與互聯(lián)網(wǎng)和智能設(shè)備深度融合，深度改變?nèi)鐣南M(fèi)模式和行為。AI技術(shù)與生產(chǎn)率之間顯著的“擴(kuò)散滯后”效應(yīng)逐漸減弱，通用大模型能力將嵌入生產(chǎn)力和生產(chǎn)工具、行業(yè)大模型和場景化AI等多路徑融合，AI技術(shù)創(chuàng)新對商業(yè)價(jià)值的影響將變得更加廣泛和不可預(yù)測。通用大模型多模態(tài)泛化下的訓(xùn)練算力需求將保持遠(yuǎn)超摩爾定律的陡峭增長趨勢，需要數(shù)據(jù)中心在算力規(guī)模、架構(gòu)、算法優(yōu)化、跨網(wǎng)協(xié)同等領(lǐng)域持續(xù)創(chuàng)新和快速迭代。展望未來，AI的發(fā)展將加速平臺型企業(yè)超級數(shù)據(jù)中心和國家級算力網(wǎng)數(shù)據(jù)中心總耗電量在ICT行業(yè)占比超80%，為保障數(shù)據(jù)中心行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，首先需要提升能源使用效率、實(shí)現(xiàn)綠色低碳。多個(gè)國家、國際組織發(fā)布數(shù)據(jù)中心相關(guān)政策，如美國政府通歐洲數(shù)據(jù)中心運(yùn)營商和行業(yè)協(xié)會在《歐洲的氣候心碳中和。中國出臺《全國一體化大數(shù)據(jù)中心協(xié)同創(chuàng)新體系算力樞紐實(shí)施方案》推動構(gòu)建全國一體化大數(shù)據(jù)中心，啟動“東數(shù)西算”工程，促進(jìn)數(shù)據(jù)中心綠色可持續(xù)發(fā)展，加快節(jié)能低碳技術(shù)出臺和技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，越來越多的先進(jìn)節(jié)能技術(shù)將更廣泛地應(yīng)用到數(shù)據(jù)中心，推動PUE的進(jìn)未來隨著風(fēng)光水等清潔能源占比的不斷增加，通過數(shù)據(jù)中心微電網(wǎng)“源網(wǎng)荷儲”的協(xié)同還可以進(jìn)其次除了自身降低碳排放之外，數(shù)據(jù)中心還可以為其他行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型賦能，成為全社會降碳將幫助減少全球總碳排放的20%，是自身排放10數(shù)據(jù)中心2030a超出物理數(shù)據(jù)中心邊界，多流協(xié)同的數(shù)據(jù)中一方面，規(guī)?；?、中長期需求預(yù)測困難、技術(shù)迭代加速等成為所有骨干數(shù)據(jù)中心運(yùn)營企業(yè)和領(lǐng)先數(shù)字化企業(yè)的共同挑戰(zhàn)。數(shù)百萬臺服務(wù)器的云數(shù)據(jù)中心、數(shù)十萬臺服務(wù)器規(guī)模的行業(yè)數(shù)據(jù)中心將高密度任務(wù)涌現(xiàn)，土地、能耗獲得的不確定性等因素使得基于超大單體、以10年為周期的數(shù)據(jù)中心規(guī)劃模式難以為繼。未來分階段、模塊化、集群化、服務(wù)化，邏輯上統(tǒng)一，物理上分布的數(shù)據(jù)中心新建設(shè)模式將逐漸普及。另一方面高性能計(jì)算的需求也隨之不斷提升，影視渲染、效果圖渲染等批量計(jì)算任務(wù)，基因測序、風(fēng)機(jī)工況模擬等科學(xué)計(jì)算任務(wù)以及AI訓(xùn)練等可并行的計(jì)算任務(wù)，往往需要消耗大量的算力資源和運(yùn)算時(shí)間。計(jì)算規(guī)模可變動的特點(diǎn)，針對這類需求可以通過實(shí)時(shí)傳遞價(jià)格信號，激勵(lì)用戶選擇電力價(jià)格較低的時(shí)間段進(jìn)行整體運(yùn)算；也可以通過斷點(diǎn)續(xù)訓(xùn)、可續(xù)渲染技術(shù)，在計(jì)算任務(wù)執(zhí)行的過程中暫停乃通過任務(wù)流、信息流、能量流的精準(zhǔn)關(guān)聯(lián)和多流螞蟻大腦一般只有0.2毫瓦的能耗，但是能夠做相比之下，目前自動駕駛汽車還需要幾十瓦甚至幾百瓦來進(jìn)行計(jì)算，在能效上與生物界相比還有很大的差距。應(yīng)對十年百倍算力增長需求與能耗約束之間的矛盾，未來數(shù)據(jù)中心需要打破馮·諾依曼架構(gòu)，基于新架構(gòu)、新部件發(fā)展適應(yīng)性與高效性的新計(jì)算模式。在信息計(jì)算領(lǐng)域，已經(jīng)發(fā)展出了十幾種廣泛使用的計(jì)算模式，例如無線和光通信里大量使用基于快速傅里葉變換的蝶形計(jì)算模式；路由器里大量使用基于邏輯狀態(tài)轉(zhuǎn)移的有限狀態(tài)機(jī)計(jì)算模式;在智能計(jì)算領(lǐng)域，除了統(tǒng)計(jì)計(jì)算之外，業(yè)界正在研究數(shù)理邏輯計(jì)算、幾何流形計(jì)算、博弈計(jì)算等更高效的新計(jì)算模式，實(shí)現(xiàn)在特定場景下，計(jì)算能效的百倍提升。下一代數(shù)據(jù)中心還將構(gòu)建“算存網(wǎng)安”多技術(shù)協(xié)同的全新存算墻的約束，從單設(shè)備到集群化、從單節(jié)點(diǎn)到網(wǎng)絡(luò)化，通過系統(tǒng)級創(chuàng)新、軟硬協(xié)同實(shí)現(xiàn)數(shù)11數(shù)據(jù)中心2030代代圖1-1算力需求與資源約束挑戰(zhàn)面向2030，數(shù)字經(jīng)濟(jì)加速發(fā)展對于算力的需求將呈現(xiàn)十年百倍的指數(shù)級增長；而與此同時(shí)，單芯片摩爾定律的失效，以及全球可持續(xù)發(fā)展對于碳減排的硬性要求，將成為制約數(shù)據(jù)中心未來發(fā)展的主要因素。可以預(yù)見，圍繞算力需求和資源約束挑戰(zhàn)的創(chuàng)新將成為未來數(shù)據(jù)中心發(fā)展的主旋律。先進(jìn)數(shù)字化企業(yè)和數(shù)字化國家，將在單個(gè)數(shù)據(jù)中心、數(shù)據(jù)中心集群、數(shù)據(jù)中心之間的“微中宏”觀、多層次進(jìn)行系統(tǒng)化創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)企業(yè)級或者國家級的“一臺計(jì)算機(jī)”，通過整體效率的提升將算力供給和資源約束之間的剪刀差最大化，121314數(shù)據(jù)中心幾乎涉及信息生活的所有方面，從科學(xué)研究的突破創(chuàng)新到生產(chǎn)生活的智能高效，都需要數(shù)據(jù)中心提供更強(qiáng)大的算力，處理更多的數(shù)據(jù)，算力需求將呈現(xiàn)遠(yuǎn)超摩爾定律的陡峭增長。與此同時(shí)，為aAIforAll，創(chuàng)造新生產(chǎn)力過去，人類在科學(xué)的邊界之內(nèi)，不斷發(fā)現(xiàn)萬物規(guī)律，并創(chuàng)造生產(chǎn)工具，推動社會從農(nóng)耕文明、工業(yè)文明進(jìn)入到數(shù)字文明的數(shù)字化階段。未來，AI以更高的效率和更快的速度進(jìn)行分析和創(chuàng)造，將人類善于分析，但AI可能做的更好?！胺治鲂虯I”已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用，可以分析一組數(shù)據(jù)，一組圖片，并在其中找到模式，用于多種用途，無人類擅長創(chuàng)造，但AI可能做的更快。隨著“生成式AI”的快速發(fā)展，AI已經(jīng)開始創(chuàng)造有意義和美麗的東西，如寫詩、繪圖，并且效率更高。生成式AI在圖像生成領(lǐng)域的進(jìn)展來自擴(kuò)散模型領(lǐng)域的進(jìn)展來自于ChatGPT，這是一種基于互聯(lián)網(wǎng)可用數(shù)據(jù)訓(xùn)練的文本生成深度學(xué)習(xí)模型，用于問答、文本摘要生成、機(jī)器翻譯、分類、代碼生成和對話的AI。在代碼生成領(lǐng)域的進(jìn)展則人類工程師，這標(biāo)志著AI代碼生成系統(tǒng)，首次15數(shù)據(jù)中心2030預(yù)測結(jié)果，對比傳統(tǒng)的HPC數(shù)值預(yù)報(bào)方法，在某金融企業(yè)基于AI大模型實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)確率達(dá)90%的企業(yè)財(cái)務(wù)智能預(yù)警，較傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型準(zhǔn)確率提升了11％。AI大模型正逐步從智能對話、短文創(chuàng)作、圖片生成等消費(fèi)應(yīng)用場景，擴(kuò)展到辦公、編程、營銷、設(shè)計(jì)、搜索等商業(yè)應(yīng)用場景，并將進(jìn)一步擴(kuò)展到金融風(fēng)控、智能客服、輔助診斷、醫(yī)療咨詢等企業(yè)應(yīng)用場景，為千行萬業(yè)注入熟悉的土地、植物、空氣、陽光一樣無處不在：“一輛會自己行駛的汽車、一個(gè)會自己做飯的機(jī)器人、一個(gè)會自己管理的通信網(wǎng)絡(luò)、一個(gè)會自我優(yōu)化的軟件平臺”將會成為人們?nèi)粘Ｉ畹囊徊繋浊昵翱茖W(xué)以歸納為主，通過觀測和實(shí)驗(yàn)來描述自然現(xiàn)象；過去數(shù)百年出現(xiàn)了理論研究分支，利用數(shù)學(xué)模型進(jìn)行分析；過去數(shù)十年出現(xiàn)了計(jì)算21世紀(jì)初期，新的信息技術(shù)已促使新范式的誕通過將理論、實(shí)驗(yàn)和計(jì)算仿真統(tǒng)一起來，由儀器收集或仿真計(jì)算產(chǎn)生數(shù)據(jù)、由軟件處理數(shù)據(jù)、由計(jì)算機(jī)存儲信息和知識、科學(xué)家通過數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)密集型科學(xué)研究，將產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)需要分析處理，如模擬腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，探索人腦上億個(gè)神經(jīng)的數(shù)據(jù)吞吐量；自動駕駛車輛每天將產(chǎn)生數(shù)十TB數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練視覺識別算法；用電子顯微鏡重建大腦中的突觸網(wǎng)絡(luò)，1立方毫米大腦的圖像量數(shù)據(jù)中分析發(fā)現(xiàn)新天體。PB級數(shù)據(jù)使我們可以做到?jīng)]有模型和假設(shè)就可以分析數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)丟進(jìn)巨大的計(jì)算機(jī)集群中，只要有相互關(guān)系的數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)分析算法可以發(fā)現(xiàn)過去的科學(xué)方法發(fā)現(xiàn)科學(xué)數(shù)據(jù)已成為科學(xué)研究的關(guān)鍵成果和重要的戰(zhàn)略性資源，面對噴薄而出的數(shù)據(jù)需求和數(shù)據(jù)量，16數(shù)據(jù)中心2030如何存儲、管理、共享這些科學(xué)數(shù)據(jù)，成了全球科學(xué)家關(guān)注的熱點(diǎn)，也是下一代數(shù)據(jù)中心的重要傳統(tǒng)的存儲子系統(tǒng)已經(jīng)難以滿足海量數(shù)據(jù)處理的而簡單地將數(shù)據(jù)進(jìn)行分塊處理并不能滿足數(shù)據(jù)密目前許多具體科學(xué)研究中所面臨的最大問題，不是缺少數(shù)據(jù)，而是面對太多的數(shù)據(jù)，卻不知道如當(dāng)前的超級計(jì)算機(jī)、計(jì)算集群、超級分布式數(shù)據(jù)庫、基于互聯(lián)網(wǎng)的云計(jì)算等并沒有完全解決這些一是由實(shí)向虛，基于虛擬世界對于現(xiàn)實(shí)世界的模仿，通過構(gòu)建沉浸式數(shù)字體驗(yàn)，增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)生活的數(shù)字體驗(yàn)，強(qiáng)調(diào)實(shí)現(xiàn)真實(shí)體驗(yàn)的數(shù)字化。在移動互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，主要通過文字、圖片、視頻等2D形式建立虛擬世界，而未來在元宇宙時(shí)代，將真實(shí)物理世界在虛擬世界實(shí)現(xiàn)數(shù)字化重造，建立虛二是由虛向?qū)?，超脫對于現(xiàn)實(shí)世界的模仿，基于虛擬世界的自我創(chuàng)造，不但能夠形成獨(dú)立于現(xiàn)實(shí)實(shí)現(xiàn)數(shù)字體驗(yàn)的真實(shí)化。如增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)游戲通過設(shè)置與品牌聯(lián)動特定地點(diǎn)發(fā)放限量購物券的方式，幫助品牌方吸引消費(fèi)者關(guān)注，實(shí)現(xiàn)數(shù)字體驗(yàn)對真從技術(shù)層面來看，虛實(shí)融合的多維互動體驗(yàn)離不開計(jì)算機(jī)圖形圖像的多維空間計(jì)算能力支持和低延遲網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。同時(shí)，它還需要強(qiáng)大的人工智能認(rèn)知能力的輔助，以及泛在通達(dá)的數(shù)據(jù)連接，計(jì)算和網(wǎng)絡(luò)的能力將直接決定了虛實(shí)融合的深度和面向千行萬業(yè)的數(shù)字孿生是數(shù)據(jù)中心的重要應(yīng)用場景。根據(jù)第三方預(yù)測，全球數(shù)字孿生市場空間仿真、渲染、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)的綜合集成應(yīng)用，是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重點(diǎn)領(lǐng)域之一。伴隨各行業(yè)智能化的推進(jìn)，城市、制造、交通、水利、能源的數(shù)字孿生應(yīng)用需求快速增長，從端云兩側(cè)同時(shí)拉動數(shù)據(jù)中心算力需求。其中，基于WebGL的數(shù)字孿生應(yīng)用快速發(fā)展，帶來終端的升級需求；基于云渲染的數(shù)字孿生應(yīng)用，帶來云端算力的快速增長。應(yīng)對算力快速發(fā)展的需求，應(yīng)從加強(qiáng)算力供給、提升集約化利用水平、加強(qiáng)17數(shù)據(jù)中心2030過去10年內(nèi)，智能手機(jī)和移動互聯(lián)網(wǎng)重塑了人類生活方式和企業(yè)生產(chǎn)模式；今天，智能化和電氣化正在重構(gòu)汽車行業(yè)的核心競爭力和生態(tài)。重塑和重構(gòu)的背后是強(qiáng)大的算力、算法和數(shù)據(jù)構(gòu)成的數(shù)據(jù)智能，是敏捷迭代、彈性伸縮、韌性自愈的云原生的IT系統(tǒng)。未來隨著大模型AI、萬物與現(xiàn)實(shí)世界結(jié)合更緊密的千行萬業(yè)也將快步進(jìn)入各行業(yè)的領(lǐng)先者和現(xiàn)有分工的顛覆者正在憑借前瞻性思維實(shí)現(xiàn)更深層次的智能化，推動云原生特流程、組織精細(xì)化、敏捷化的全新競爭力。隨著數(shù)字系統(tǒng)越來越復(fù)雜、發(fā)布變更頻度越來越高、算力越來越密集、分布越來越廣泛，企業(yè)將越來越依賴平臺能力，越來越多的企業(yè)將全面擁抱云普惠化的云原生技術(shù)給傳統(tǒng)的企業(yè)甚至個(gè)體帶來將生產(chǎn)、經(jīng)營活動現(xiàn)代化的機(jī)遇，消除數(shù)字化鴻溝，提供簡單、經(jīng)濟(jì)而又專業(yè)、個(gè)性的智能化路徑。當(dāng)云端算力、數(shù)據(jù)服務(wù)API、涂鴉化的IOT控制流程設(shè)計(jì)、商品化的行業(yè)AI算法組合時(shí)，每個(gè)擁抱變化的企業(yè)獲得與領(lǐng)先者同步的智能化在全球積極應(yīng)對氣候變化目標(biāo)下，綠色低碳成為數(shù)據(jù)中心的重要發(fā)展方向，大部分國家或地區(qū)均在單體數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域相繼發(fā)布了相應(yīng)政策。中國通過實(shí)施“東數(shù)西算”工程，積極探索構(gòu)建形成圍繞綠色可持續(xù)發(fā)展，數(shù)據(jù)中心相關(guān)企業(yè)已經(jīng)開發(fā)了大量創(chuàng)新技術(shù)來實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與運(yùn)營過程中的高效化和低碳化，并且已經(jīng)在現(xiàn)有或新建的數(shù)據(jù)中心中實(shí)施。如蘋果公司在數(shù)據(jù)中心范圍內(nèi)部署分布式太陽能、風(fēng)能、沼氣等可再生能源發(fā)電設(shè)施，以及與可再生能源電站簽署長期采購協(xié)議，為自有數(shù)據(jù)中心供電，通過一系列措施實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心使用100%可再生能源。微軟公司在智能云綠色數(shù)據(jù)中心建設(shè)時(shí)提出需要在選址、18數(shù)據(jù)中心2030華為云貴安數(shù)據(jù)中心采用自然冷卻技術(shù)，包括直通風(fēng)制冷和部分高密度服務(wù)器就近利用湖水散熱，并通過余熱回收利用技術(shù)等將數(shù)據(jù)中心的熱量進(jìn)行采集，用于辦公區(qū)取暖，在設(shè)計(jì)中既充分結(jié)合了貴州自然條件的優(yōu)勢，也融入了綠色低碳實(shí)現(xiàn)“能源流”、“數(shù)據(jù)流”和“業(yè)務(wù)流”的多流協(xié)同，是面向2030年構(gòu)建高能效數(shù)據(jù)中心的綜合考慮技術(shù)和商業(yè)可行性，單核硅基芯片的計(jì)算能力將在3納米達(dá)到極限。由于經(jīng)濟(jì)性原因，核后迅速失效。這將推動算力架構(gòu)從單設(shè)備多核向多設(shè)備網(wǎng)絡(luò)化演進(jìn)。此外，受網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展及網(wǎng)絡(luò)帶寬成本約束，邊緣的算力部署也將成為數(shù)據(jù)中心新的場景，最終形成云邊泛在、多級化算過去半個(gè)世紀(jì)，集成電路產(chǎn)業(yè)在摩爾定律的指引下飛速發(fā)展，算力一直保持著大跨度提升。在硬件主導(dǎo)算力快速提升的時(shí)代，計(jì)算過于依賴底層算力，對架構(gòu)和代碼優(yōu)化重視不足，高級語言不斷出現(xiàn)，程序執(zhí)行效率越來越低，而這恰恰為未來從“軟硬協(xié)同”層面提升計(jì)算性能留下了優(yōu)化空間。主流芯片和設(shè)備廠商已經(jīng)紛紛開始通過軟硬聯(lián)合優(yōu)化來提升整體計(jì)算性能。業(yè)界認(rèn)為，硬硬協(xié)同”能帶來兩個(gè)數(shù)量級的整體性能提升。華為云的異構(gòu)計(jì)算服務(wù)，通過軟件優(yōu)化硬件直通能力，能夠顯著降低因計(jì)算資源虛擬化造成的性能計(jì)算領(lǐng)域，未來十年，我們將看到比過去50年面向2030，通過中心集群軟硬協(xié)同優(yōu)化、云邊多級算力資源協(xié)作等提升算效是數(shù)據(jù)中心未來的19數(shù)據(jù)中心2030未來數(shù)據(jù)中心的發(fā)展對網(wǎng)絡(luò)將提出更高的要求。傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)在業(yè)務(wù)配置和資源管理上不具備足夠的靈活性，造成數(shù)據(jù)中心內(nèi)和數(shù)據(jù)中心之間的算力資源利用率低，從而產(chǎn)生巨大的浪費(fèi)。尤其是在模型參數(shù)也會變得非常大，為了讓訓(xùn)練效率更高，往往需要上百張GPU卡來放置一個(gè)大模型作為一個(gè)數(shù)據(jù)并行組，訓(xùn)練大模型的時(shí)候往往需要很多個(gè)這樣的數(shù)據(jù)并行組來縮短訓(xùn)練的時(shí)間。當(dāng)GPU數(shù)量擴(kuò)展到成千上萬的時(shí)候，性能不僅構(gòu)建高性能網(wǎng)絡(luò)，提高數(shù)據(jù)在計(jì)算、存儲之間的），要的是在數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)過程中實(shí)現(xiàn)無損化，即不允許出現(xiàn)數(shù)據(jù)包的丟失。業(yè)界實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)每丟為了實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)無損化，網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算、存儲業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間的協(xié)同越來越重要。在數(shù)據(jù)中心內(nèi)，業(yè)界已有廠家在分布式存儲、集中式存儲、高性能計(jì)算等場景下實(shí)踐了“網(wǎng)存協(xié)同”和“網(wǎng)算協(xié)同”的創(chuàng)新方案。在數(shù)據(jù)中心之間，領(lǐng)先的電信運(yùn)營商也提出了算力網(wǎng)絡(luò)的方案，在感知應(yīng)用、感知算力需求的基礎(chǔ)上，利用全光、端到端切片、彈性調(diào)度等技術(shù)，針對分布式存儲、跨節(jié)點(diǎn)分布式計(jì)算等場景，提供零丟包的業(yè)務(wù)保障能力，為算生產(chǎn)要素反映了人類社會不同發(fā)展階段的生產(chǎn)力水平。數(shù)據(jù)作為新型生產(chǎn)要素，是數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的基礎(chǔ)，已快速融入生產(chǎn)、分配、流通、消費(fèi)和社會服務(wù)管理等各個(gè)環(huán)節(jié)，深刻改變著生產(chǎn)、生活和社會治理方式。數(shù)據(jù)的規(guī)模爆發(fā)式增長，不僅在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的地位和作用凸顯，而且對傳統(tǒng)生產(chǎn)方式變革具有重大影響：將催生新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式，成為驅(qū)動經(jīng)濟(jì)社在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化方面，社會化將打破企業(yè)邊界，使獲取數(shù)據(jù)、運(yùn)用數(shù)據(jù)的能力成為業(yè)務(wù)創(chuàng)新和提升用戶體驗(yàn)的關(guān)鍵。銷售平臺可以根據(jù)買家的瀏覽記錄做出精準(zhǔn)推送以提高銷量；制造企業(yè)可以通過分析生產(chǎn)流水線數(shù)據(jù)對生產(chǎn)情況及時(shí)做出調(diào)整以提高生產(chǎn)效率；家居公司可以通過分析客戶的生活習(xí)慣數(shù)據(jù)創(chuàng)造“智慧家庭”以提高生活服務(wù)質(zhì)量，種種應(yīng)用展示出數(shù)據(jù)在被有效的挖掘、整合后可能產(chǎn)生巨大的價(jià)值。業(yè)界有觀點(diǎn)認(rèn)為，數(shù)20數(shù)據(jù)中心2030據(jù)將逐漸成為與人、技術(shù)、流程同樣重要的第四大核心競爭力?？缙髽I(yè)邊界的數(shù)據(jù)共享和交換在當(dāng)下已經(jīng)比較流行，未來主要的變化是多領(lǐng)域數(shù)政府征信信息、關(guān)聯(lián)人信息、農(nóng)田信息、農(nóng)資信息，數(shù)據(jù)來源包括同行、政府、農(nóng)資供應(yīng)商、衛(wèi)星遙感、互聯(lián)網(wǎng)等，數(shù)據(jù)的交易將從點(diǎn)到點(diǎn)的原在政府和公共事業(yè)數(shù)字化方面，社會化可以加速社會治理精準(zhǔn)化和人性化。以中國政府的城市一網(wǎng)通管為例，一方面需要構(gòu)建政企一體、多源整合的政務(wù)數(shù)據(jù)和社會化數(shù)據(jù)平臺化對接機(jī)制，充分利用電信、供電、供水等公共數(shù)據(jù)；另外一方面需要豐富政府側(cè)的數(shù)據(jù)創(chuàng)建和數(shù)據(jù)共享能力，不同部門的攝像頭、傳感器、等成為24小時(shí)的與傳統(tǒng)生產(chǎn)要素相比，數(shù)據(jù)要素表現(xiàn)出一系列新特征：首先具有非稀缺性，數(shù)據(jù)海量且能夠重復(fù)使用；其次具有較強(qiáng)流動性，數(shù)據(jù)要素的流動速可以在一定范圍按照一定權(quán)限重復(fù)使用。未來社會數(shù)據(jù)將通過“可用又可見”與“可用不可見”相結(jié)合的方式形成常態(tài)化跨企業(yè)、跨行業(yè)對接機(jī)數(shù)據(jù)社會化能夠在流動、分享、加工和處理的過程創(chuàng)造出新價(jià)值，但海量數(shù)據(jù)的匯集也將有可能帶來嚴(yán)重的安全風(fēng)險(xiǎn)，基礎(chǔ)設(shè)施一旦發(fā)生安全問題，將造成嚴(yán)重的后果，如2021年歐洲某云服務(wù)提供商的數(shù)據(jù)中心發(fā)生火災(zāi)，造成360萬網(wǎng)站癱瘓，部分?jǐn)?shù)據(jù)永久性丟失，社會損失巨大。如何有效利用和保護(hù)數(shù)據(jù)已經(jīng)成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)安全穩(wěn)定運(yùn)行的關(guān)注點(diǎn)。只有不斷更新數(shù)據(jù)安全技術(shù)和管理方式，應(yīng)對快速變化的安全需求，并加強(qiáng)數(shù)據(jù)中心及其相關(guān)的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)、云平臺、數(shù)據(jù)和應(yīng)用的一體化安全保障能力，才可以確保基礎(chǔ)設(shè)21數(shù)據(jù)中心2030傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的運(yùn)維模式以人為核心，人的能力將成為未來數(shù)據(jù)中心的運(yùn)維瓶頸。根據(jù)中國信通院2023年最新研究顯示，數(shù)據(jù)中心故障宕機(jī)場中心業(yè)務(wù)的增長，規(guī)模也越來越大，傳統(tǒng)以人為中國團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)《數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施智能化運(yùn)行管理評估方法》中將數(shù)據(jù)中心自動化運(yùn)行發(fā)展從全部人工運(yùn)行的初級階段到全自動運(yùn)行的高級階段分為五個(gè)等級，我們預(yù)測，到2030年，領(lǐng)先的數(shù)據(jù)中心運(yùn)維水平將達(dá)到L4高度運(yùn)行自動化階段。在這一級別將實(shí)現(xiàn)自動預(yù)測性排障和分析、全自動應(yīng)急處置及AI能效管理，在運(yùn)行態(tài)幾乎實(shí)現(xiàn)無人化的前提是數(shù)據(jù)中心全生命周期實(shí)現(xiàn)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化?；谥悄軄碇螖?shù)據(jù)中心的規(guī)則設(shè)計(jì)，建設(shè)實(shí)施和運(yùn)維運(yùn)營。面向機(jī)器人技術(shù)的快速發(fā)展，極簡高效、人機(jī)協(xié)同的YesYesYesYesYesYes有運(yùn)行模式限制時(shí)完全執(zhí)行運(yùn)行操作任務(wù)，但有運(yùn)行模式限制時(shí)完全執(zhí)行運(yùn)行操作任務(wù)，但YesYesYesYes圖2-1數(shù)據(jù)中心自動化發(fā)展的五個(gè)階段222324人類社會正加速邁向智能世界，跨越式發(fā)展已經(jīng)是全行業(yè)的共同訴求。數(shù)據(jù)中心是新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的算力底座，也是加速數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“發(fā)動機(jī)”。未來十年，數(shù)據(jù)中心既要實(shí)現(xiàn)百倍算力提升，以滿足快速增長的智能化業(yè)務(wù)需求，還要實(shí)現(xiàn)百倍能效提升，以我們認(rèn)為，未來新型數(shù)據(jù)中心將具備多樣泛在、安全智慧、零碳節(jié)能、柔性資源、系統(tǒng)摩爾、對等互2030圖3-1數(shù)據(jù)中心2030的關(guān)鍵特征25數(shù)據(jù)中心2030a1.多樣泛在未來數(shù)據(jù)中心的發(fā)展將出現(xiàn)兩極分化，一方面超大型集約化數(shù)據(jù)中心的建設(shè)將持續(xù)增長；預(yù)計(jì)到2030年，單個(gè)集群提供的有效通用算力將達(dá)70EFLOPS，有效的人工智能算力將達(dá)方面滿足各行業(yè)低時(shí)延、數(shù)據(jù)安全需求的輕量級生產(chǎn)設(shè)備通過物聯(lián)化和數(shù)字化后，接入輕邊緣的比例將超過80%。同時(shí)面向新場景，多種創(chuàng)新型數(shù)據(jù)中心也將出現(xiàn)，如太空數(shù)據(jù)中心、海底數(shù)據(jù)中心等。多種形態(tài)滿足不同場景部署需求的數(shù)據(jù)中心將為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供源源不斷的新動1)大集群集約化樞紐數(shù)據(jù)中心部署的服務(wù)器規(guī)模達(dá)到萬臺甚至十萬臺，對服務(wù)器的部署運(yùn)維效率提出了很高的要求。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心按照服務(wù)器為單位進(jìn)接網(wǎng)線/光模塊/光纖，資產(chǎn)錄入等一系列工序后才能部署上線。從運(yùn)維來看，一個(gè)運(yùn)維人員即使維護(hù)一千臺服務(wù)器，考慮班次等因素?cái)?shù)據(jù)中心也需要配置近百人的運(yùn)維團(tuán)隊(duì)。傳統(tǒng)的部署和運(yùn)維方式已經(jīng)不能滿足未來超大數(shù)據(jù)中心的要求。從單服務(wù)器走向計(jì)算集群，以機(jī)柜為單位進(jìn)行包裝、運(yùn)輸、部署，以機(jī)柜甚至整個(gè)數(shù)據(jù)中心為單位進(jìn)行運(yùn)維，可以大幅提升部署效率，并降低運(yùn)·預(yù)制化交付：把服務(wù)器安裝工作從數(shù)據(jù)中心前移到生產(chǎn)線可以全流程的提高效率、降低成本。在生產(chǎn)過程中就可以按照實(shí)際配置進(jìn)行拷機(jī)測試，測試更完備，并可以增加溫度應(yīng)力等現(xiàn)場不當(dāng)出現(xiàn)故障時(shí)，維修效率也更高，同時(shí)整柜運(yùn)輸比服務(wù)器單臺運(yùn)輸，包裝成本、倉儲成·整機(jī)柜工程：機(jī)柜內(nèi)采用集中供電，電源模塊全局池化的技術(shù)，根據(jù)負(fù)載動態(tài)調(diào)節(jié)電源始終工作在最佳效率區(qū)間。通過動態(tài)調(diào)節(jié)供電和儲能，應(yīng)對算力峰值時(shí)的突發(fā)用電需求。如使用機(jī)柜內(nèi)置水冷門或者使用液冷技術(shù)，將散熱能力26數(shù)據(jù)中心2030·集群新背板：機(jī)柜采用線纜背板替代光模塊/光纖，實(shí)現(xiàn)通過預(yù)制化交付、整機(jī)柜工程、集群新背板等創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)服務(wù)器全盲插，杜絕手工接線錯(cuò)誤，實(shí)現(xiàn)集群的自動化運(yùn)維，滿足未來大型數(shù)據(jù)中心算2)輕邊緣隨著以云為底座的數(shù)字化、智能化從互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)物智聯(lián)場景。超大規(guī)模集約化的數(shù)據(jù)中心承載的應(yīng)用和數(shù)據(jù)已無法保障遍布任意位置的消費(fèi)者智處理需要，亟待將云的彈性資源、應(yīng)用服務(wù)及智能推理能力從超大規(guī)模中心延伸到距離各類接入輕邊緣的形態(tài)包括“輕量級邊緣集群”與“輕量級邊緣服務(wù)與應(yīng)用”兩類。前者由云服務(wù)商提供小規(guī)模的硬件算力集群，并分布式部署在合適的網(wǎng)絡(luò)位置，將全棧云服務(wù)的部分核心能力如彈性虛機(jī)/容器、存儲、網(wǎng)絡(luò)，中間件、數(shù)據(jù)庫、媒體處理、流數(shù)據(jù)處理及AI推理等時(shí)延敏感類服務(wù)及應(yīng)用軟件通過物理或邏輯專線從中心云服務(wù)區(qū)擴(kuò)展到邊緣集群站點(diǎn)；后者則以更為輕量化的容器、函數(shù)形式，將中心服務(wù)區(qū)的中間件、數(shù)據(jù)庫、媒體處理、流數(shù)據(jù)處理及AI推理等時(shí)延敏企業(yè)客戶、家庭客戶、個(gè)人消費(fèi)者及任意第三方提供的硬件及OS環(huán)境上，并可通過開放互聯(lián)網(wǎng)務(wù)區(qū)的連接。后者不與邊緣算力硬件及中心到邊緣的物理專線綁定，因此更為輕量和靈活，而前者從全棧云中心服務(wù)區(qū)下沉，其云服務(wù)與應(yīng)用能·輕量級邊緣集群第一類是具備公網(wǎng)Internet就近接入開放式公共輕量邊緣。其特點(diǎn)是支持將公有云資源池、云服務(wù)及網(wǎng)絡(luò)接入能力下沉位置，提供小規(guī)模（數(shù)臺服務(wù)器）起步，并可擴(kuò)展（數(shù)千服務(wù)器）的大帶寬、低時(shí)延、高性能邊緣云能力。其核心技術(shù)特征在于：以將多家運(yùn)營商網(wǎng)絡(luò)接入，為城市區(qū)域提供特別面向視頻渲染、邊緣AI推理、云手機(jī)/異構(gòu)算力下沉到邊緣，大幅度提升邊緣數(shù)據(jù)27數(shù)據(jù)中心2030處理的效率3）云邊協(xié)同，邊緣計(jì)算和滿足邊緣側(cè)高頻低時(shí)延大帶寬的熱數(shù)據(jù)處理能力后，將低頻溫冷數(shù)據(jù)傳輸至中心云進(jìn)行處理歸檔，實(shí)現(xiàn)分級處理；使能中心云的基礎(chǔ)服務(wù)和高階服務(wù)擴(kuò)展到邊緣基礎(chǔ)設(shè)施上，實(shí)現(xiàn)中心-邊緣協(xié)同、全網(wǎng)算力調(diào)度、全網(wǎng)第二類是特定企業(yè)云租戶獨(dú)占，不對外呈現(xiàn)Internet公網(wǎng)出口的輕量邊緣。除低時(shí)延保障之外，更強(qiáng)調(diào)本地合規(guī)和多地區(qū)分支部署與云中心統(tǒng)一管理等訴求。通過將公有云端基礎(chǔ)設(shè)施與云服務(wù)高度集成后，部署到用戶機(jī)房，在用戶本地提供標(biāo)準(zhǔn)化的全棧公有云服務(wù)能力。面向各類企業(yè)用戶業(yè)務(wù)和場景需求，通過高度集成的硬件和靈活適配的云服務(wù)軟件，為用戶在距離業(yè)務(wù)更近的位置，提供綜合性、一致性的云服務(wù)體驗(yàn)。其核心技術(shù)體現(xiàn)在1）高集成度：包含適用于多種環(huán)境、多種場景，復(fù)用公有云標(biāo)準(zhǔn)的計(jì)算和存儲服務(wù)器，為用戶提供標(biāo)準(zhǔn)化彈性算力彈性部署：針對邊緣場景進(jìn)行獨(dú)立設(shè)計(jì)，搭配輕量邊緣專用的融合節(jié)點(diǎn)機(jī)型，提供單站Serverless等場景，提供的定制化的輕量級硬件支持。此類輕量邊緣需要企業(yè)用戶與公有云服務(wù)商共同維護(hù)基礎(chǔ)設(shè)施可靠性，保障·輕量級邊緣服務(wù)與應(yīng)用云以服務(wù)和應(yīng)用的形態(tài)從大規(guī)模中心服務(wù)區(qū)擴(kuò)展延伸到最終用戶近端的輕量級邊緣，由于與硬件解耦，可充分利用全球數(shù)千異構(gòu)邊緣節(jié)點(diǎn)，百萬服務(wù)器資源，不依賴于硬件、），從而驅(qū)動云上應(yīng)用可更廣泛地服務(wù)于千行萬業(yè)。可以為實(shí)時(shí)新媒體應(yīng)用提供就近接入，量的高級邊緣函數(shù)能力，使得對實(shí)時(shí)交互有要求的媒體業(yè)務(wù)、機(jī)器人業(yè)務(wù)、WEB3等業(yè)務(wù)邏輯天然運(yùn)行在邊緣，構(gòu)建起算子在邊緣內(nèi)、邊緣與邊緣、邊緣與云之間跨地域、跨28數(shù)據(jù)中心20303)新型態(tài)隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、元宇宙為代表的數(shù)字經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展，數(shù)據(jù)中心一方面要匹配用戶對低時(shí)延、極致體驗(yàn)的業(yè)務(wù)訴求，又要應(yīng)對土地緊缺和輕邊緣的兩級化發(fā)展方向之外，業(yè)界也正在探索·運(yùn)營商接入網(wǎng)絡(luò)邊緣數(shù)據(jù)中心運(yùn)營商接入網(wǎng)絡(luò)邊緣數(shù)據(jù)中心是一種近幾年新出現(xiàn)的創(chuàng)新型形態(tài)，它通過在接入網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點(diǎn)提供用戶所需的服務(wù)和計(jì)算功能，使應(yīng)用服務(wù)和內(nèi)容更靠近用戶，并實(shí)現(xiàn)與網(wǎng)絡(luò)協(xié)同，為用戶提供可靠、極致的業(yè)務(wù)體驗(yàn)。根據(jù)華為預(yù)測，2030年全球運(yùn)營商部署的計(jì)算能力，并且部署在離用戶接入網(wǎng)絡(luò)更近的地方，因此可以大大降低內(nèi)容數(shù)據(jù)分發(fā)的延遲，為用戶提供更快速、更流暢的業(yè)務(wù)體區(qū)縣，能夠在邊緣節(jié)點(diǎn)對數(shù)據(jù)進(jìn)行本地化處理，避免數(shù)據(jù)跨越網(wǎng)絡(luò)傳輸，實(shí)現(xiàn)了屬地化管理，確保企業(yè)核心數(shù)據(jù)資產(chǎn)的安全性，做到了可視、可管、合法合規(guī)，從而充分保護(hù)的網(wǎng)絡(luò)連接，根據(jù)業(yè)務(wù)需求和網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，動態(tài)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)東西向連接和南北向路徑，避免單點(diǎn)故障，支持就近接入，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化的連接效果，為用戶提供更可靠、更穩(wěn)定的數(shù)據(jù)了虛擬機(jī)、容器、裸金屬、網(wǎng)絡(luò)、存儲等多網(wǎng)、業(yè)的集成發(fā)放自動化，最小化邊緣數(shù)據(jù)中心的管理維護(hù)成本，實(shí)現(xiàn)邊緣業(yè)務(wù)的快速開發(fā)、快速部署。支持統(tǒng)一的北向接口，方便端、網(wǎng)、邊、云一體化的性能統(tǒng)計(jì)和故障MEC數(shù)據(jù)中心具有獨(dú)特的應(yīng)用場景和技術(shù)實(shí)踐：在內(nèi)容分發(fā)領(lǐng)域，MEC能夠?yàn)槁阊?D、XR等業(yè)務(wù)提供更流暢、更清晰的觀看實(shí)時(shí)、高效的數(shù)據(jù)推理能力，為企業(yè)提供更年，中國運(yùn)營商已經(jīng)部署了超過1200多個(gè)MEC節(jié)點(diǎn)，覆蓋了中國90%以上的地市。一體化邊緣硬件，優(yōu)化邊緣業(yè)務(wù)體驗(yàn)，是未·海底數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)中心運(yùn)行過程會產(chǎn)生巨大的熱量，散熱29數(shù)據(jù)中心2030制冷所帶來的耗電量極大，約占總能耗的三分之一。為了節(jié)約能耗支出，把數(shù)據(jù)中心放在水下，利用海水冷卻給“服務(wù)器”降溫，成為降低數(shù)據(jù)中心能耗的解決方案之一。海底數(shù)據(jù)中心在提供數(shù)據(jù)信息存儲、計(jì)算、傳輸服務(wù)的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)了綠色、節(jié)能、高效的和陸地?cái)?shù)據(jù)中心相比，海底數(shù)據(jù)中心具有很大的優(yōu)勢。首先，海底數(shù)據(jù)中心具有節(jié)省資源的優(yōu)勢，海水作為數(shù)據(jù)中心的自然冷源，將其產(chǎn)生的熱量利用周圍的流動水帶走。由于海水的比熱容較高，數(shù)據(jù)中心對水溫的影響變化可以忽略不計(jì)。這一做法，不僅對環(huán)境的影響較小，也極大的降低了數(shù)據(jù)中心用于散熱制冷的能量消耗：中國首個(gè)海底數(shù)據(jù)海底數(shù)據(jù)中心無需蒸發(fā)散熱，減少了冷卻塔和冷水系統(tǒng)，水資源消耗為零，且大部分設(shè)施位于海底，土地資源消耗極少，僅為傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的十分之一。其次，海底數(shù)據(jù)中心具有低時(shí)延的優(yōu)勢，全球主要的互聯(lián)網(wǎng)公司、高新科技企業(yè)云大多部署在沿海發(fā)達(dá)地區(qū)，建立靠近用戶的水下數(shù)據(jù)中心能夠縮短數(shù)據(jù)的傳輸距離，降低傳輸時(shí)延，有效滿足工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、遠(yuǎn)程醫(yī)療等沿海發(fā)達(dá)地區(qū)的地價(jià)昂貴，數(shù)據(jù)中心建在海底能夠大大降低土地成本。在運(yùn)營過程中，能源消耗降低，電費(fèi)大幅減少，運(yùn)營成本急海底數(shù)據(jù)中心優(yōu)勢明顯，正在逐步進(jìn)行商業(yè)化探索：2023年3月全球首個(gè)商用數(shù)據(jù)中心海底艙在中國海南正式運(yùn)行，是全球最大的海底數(shù)據(jù)艙，有望成為數(shù)據(jù)中心綠色發(fā)展·太空數(shù)據(jù)中心隨著無人值守和自我管理型數(shù)據(jù)中心日益受到大家關(guān)注，太空作為網(wǎng)絡(luò)的極端邊緣和無人值守計(jì)算的理想運(yùn)行地點(diǎn)，逐漸成為數(shù)據(jù)中心建設(shè)的目標(biāo)地點(diǎn)之一。隨著太空商業(yè)化的不斷發(fā)展，衛(wèi)星提供電路、廣播、導(dǎo)航等服務(wù)逐漸普及，使部署太空數(shù)據(jù)中心成為可能。未來十年，多個(gè)商業(yè)空間站和數(shù)千顆衛(wèi)星將發(fā)射進(jìn)入近地軌道。業(yè)界正在研究將數(shù)據(jù)中心送入太空軌道運(yùn)行的可能性，打造一個(gè)由數(shù)據(jù)中心、邊緣計(jì)算組成的為太空軌道數(shù)據(jù)中心部署到太空存在著一定的優(yōu)勢，其成長空間有望被打開。第一，數(shù)據(jù)中心將更30數(shù)據(jù)中心2030加綠色高效，太空中太陽能儲量豐富，能源效率更高，可以更加穩(wěn)定持續(xù)的為數(shù)據(jù)中心進(jìn)行供電，從而減輕地球的能源壓力，降低二氧化碳的排放。太空低溫環(huán)境會使數(shù)據(jù)中第二，太空數(shù)據(jù)中心建設(shè)會提高太空數(shù)據(jù)的利用效率和傳輸速率，減少衛(wèi)星與地面間傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量。地球的近地軌道資源逐步被占滿，低軌衛(wèi)星的數(shù)目越來越多，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來越大，衛(wèi)星數(shù)據(jù)傳輸?shù)拇翱谄谥饾u被壓縮，未來衛(wèi)星數(shù)據(jù)很難在有限時(shí)間內(nèi)被完全傳輸。在太空中部署數(shù)據(jù)中心，使數(shù)據(jù)靠近計(jì)算端和應(yīng)用端，數(shù)據(jù)在太空中直接完成有利于邊緣計(jì)算，系統(tǒng)效率不斷提升，進(jìn)一步降低服務(wù)延遲。第三，太空數(shù)據(jù)中心運(yùn)營成本低，數(shù)據(jù)安全性高。數(shù)據(jù)中心的主要運(yùn)營成本包括維護(hù)和能源，太空的固有環(huán)境優(yōu)勢會大大降低數(shù)據(jù)中心的運(yùn)營成本。干擾和攔截衛(wèi)星發(fā)送的數(shù)據(jù)更加具有挑戰(zhàn)性，衛(wèi)星太空數(shù)據(jù)中心的建設(shè)目前也存在一些問題。比如太空數(shù)據(jù)中心的建設(shè)成本過高，從研發(fā)到發(fā)射將耗費(fèi)至少10億元人民幣，對應(yīng)的這對服務(wù)器的整體可靠性和抗輻射性提出了更高的要求：專用計(jì)算芯片的創(chuàng)新，磁隨機(jī)到2030年，隨著有效載荷送上太空的成本進(jìn)一步降低，在太空建設(shè)數(shù)據(jù)中心的可能性a2.安全智慧1)高安全數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核心技術(shù)涉及數(shù)據(jù)、算法與算力三個(gè)要素，確保上述三個(gè)要素的安全與合規(guī)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)中心作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)設(shè)施，不僅是承載上述三個(gè)要素的平臺，同時(shí)也是數(shù)據(jù)流通交易的平臺，因此，數(shù)據(jù)中心必須在系網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù)處理的全過程，覆蓋從芯片到應(yīng)用全數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施需要在設(shè)計(jì)上充分考慮存儲，傳輸過程中，能夠根據(jù)不同的數(shù)據(jù)價(jià)值和合規(guī)要求配套不同的安全策略，保證數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)中心內(nèi)的全生命周期的安全合規(guī)，可管可控。同數(shù)據(jù)中心需要提供基于零信任理念的安全方案，數(shù)據(jù)在傳輸和落盤過程中需要提供加密能力，整個(gè)密碼學(xué)體系需要充分考慮到抗量子計(jì)算攻擊的風(fēng)險(xiǎn)。對于高價(jià)值數(shù)據(jù)提供基于機(jī)密計(jì)算，聯(lián)邦學(xué)習(xí)，同態(tài)加密等使用態(tài)的保護(hù)方案，實(shí)現(xiàn)可用31數(shù)據(jù)中心2030高價(jià)值數(shù)據(jù)的防護(hù)要具備更強(qiáng)的抗攻擊能力，高價(jià)值數(shù)據(jù)與普通數(shù)據(jù)隔離存儲，高價(jià)值數(shù)據(jù)的完整性，機(jī)密性保護(hù)方案，比如WORM，秘鑰管理和分發(fā)的機(jī)制，需要考慮提供軟硬結(jié)合的安全面向2030年，除了傳統(tǒng)的設(shè)備安全、網(wǎng)絡(luò)安全之外，可信計(jì)算、機(jī)密計(jì)算和AI大模型時(shí)代的·新計(jì)算范式下的可信計(jì)算期，其巧妙的應(yīng)用了密碼學(xué)原理解決了軟件完整性保護(hù)與加密密鑰保存問題。但其已經(jīng)越來越難以有效支撐針對云化虛擬機(jī)、異構(gòu)主流開源社區(qū)已經(jīng)開始支持軟件TPM虛擬務(wù)需要依靠軟件libTPM模擬，缺乏硬件可為徹底解決針對虛擬機(jī)、異構(gòu)計(jì)算環(huán)境的軟件完整性度量問題，需要擴(kuò)展當(dāng)前可信計(jì)算多實(shí)例，在此基礎(chǔ)上不僅可以為多個(gè)VM提供軟件完整性度量服務(wù)，也可以為可信計(jì)算整性度量服務(wù)，最終實(shí)現(xiàn)以硬件可信根為基礎(chǔ)的，支持云化、異構(gòu)計(jì)算環(huán)境的可信計(jì)算可信計(jì)算TPM標(biāo)準(zhǔn)可信計(jì)算TPM標(biāo)準(zhǔn)廠商A信多廠商B圖3-2新計(jì)算范式下的可信計(jì)算32數(shù)據(jù)中心2030·數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的異構(gòu)機(jī)密計(jì)算機(jī)密計(jì)算是在基于硬件的可信執(zhí)行環(huán)境（TEE）內(nèi)運(yùn)行代碼，以保證環(huán)境內(nèi)數(shù)據(jù)的機(jī)密性、完整性以及運(yùn)算過程機(jī)密性的新計(jì)算模式。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代對機(jī)密計(jì)算的需求來自多個(gè)方面，其一，是來自企業(yè)與用戶的互信需求，需要在用戶不依賴企業(yè)計(jì)算環(huán)境可信的前提下保護(hù)用戶數(shù)據(jù)安全及隱私，典型場景如云上的內(nèi)鬼管理員作案；其二，來自企業(yè)自身的防御需求，在不可信的環(huán)境中通過有效手段來保護(hù)企業(yè)數(shù)據(jù)安全，典型場景如部署在公共場所的邊緣計(jì)算設(shè)備中的密鑰管理保護(hù)；其三，來自機(jī)構(gòu)之間數(shù)據(jù)共享的需求，在互相不暴露各自數(shù)據(jù)的前提下，仍然能進(jìn)行數(shù)據(jù)合作，典型場景如多方計(jì)算與當(dāng)前，隨著全球范圍內(nèi)數(shù)據(jù)與隱私保護(hù)法律法規(guī)的陸續(xù)出臺，機(jī)密計(jì)算技術(shù)已經(jīng)逐漸被業(yè)界認(rèn)可和接受，越來越多的企業(yè)青睞于軟硬件結(jié)合的數(shù)據(jù)安全隱私保護(hù)解決方案，為數(shù)據(jù)共享和交換構(gòu)建安全可信的計(jì)算環(huán)境。然而，當(dāng)前的機(jī)密計(jì)算技術(shù)落地主要覆蓋的如在手機(jī)、平板等端側(cè)設(shè)備上的支付、人臉識別應(yīng)用，或在云上采用機(jī)密虛擬機(jī)或者機(jī)密容器實(shí)現(xiàn)的區(qū)塊鏈、密鑰管理等應(yīng)用。面向數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的大規(guī)模數(shù)據(jù)的通用計(jì)算和AI計(jì)算場景，機(jī)密計(jì)算仍然處在試點(diǎn)和探索到2030年，隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的進(jìn)一步成熟數(shù)據(jù)共享進(jìn)而挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，訓(xùn)練更精準(zhǔn)的大模型等場景會變得更加普遍。機(jī)密計(jì)算技術(shù)可以在大規(guī)模的數(shù)據(jù)分享與計(jì)算過程中既用不可見”，因此有望成為未來數(shù)據(jù)安全的主流技術(shù)。為了能夠高效率的適配大模型、中心的機(jī)密計(jì)算技術(shù)將會逐步演變至以數(shù)據(jù)為中心的異構(gòu)機(jī)密計(jì)算技術(shù)，同時(shí)兼容已有的大模型軟件框架，支持多樣化算力設(shè)備如具體來說，面向2030的異構(gòu)機(jī)密計(jì)算架構(gòu)有以（1）安全算力與普通算力生態(tài)完全兼容且可靈活配置，同樣的計(jì)算任務(wù)和數(shù)據(jù)，可以由用戶靈活選擇是否部署安全算力，不會因?yàn)椴捎昧藱C(jī)密計(jì)算技術(shù)而帶來應(yīng)用和軟件生（2）安全算力從CPU內(nèi)的可信執(zhí)行環(huán)境加速和卸載，并兼容已有的軟件生態(tài)，又能通過訪問控制、通信加密等手段保障異構(gòu)計(jì)（3）安全算力從單節(jié)點(diǎn)擴(kuò)展至多節(jié)點(diǎn)，在整個(gè)數(shù)據(jù)中心實(shí)現(xiàn)安全算力的靈活調(diào)度，完成算力資源的統(tǒng)一管理，從而有效滿足多機(jī)33數(shù)據(jù)中心2030·大模型時(shí)代的AI安全新生態(tài)隨著以ChatGPT為代表的大模型時(shí)代的到來，AI將在更多的領(lǐng)域發(fā)揮關(guān)鍵性的作用，從根本上改變?nèi)祟惖纳詈凸ぷ鞣绞?。?dāng)各設(shè)施行業(yè)，AI承載了越來越多的商業(yè)價(jià)值，就會誘生出各種新型的安全威脅與攻擊手擊，如數(shù)據(jù)投毒（藥餌）、模型后門、對抗樣本、模型萃取，以及專門針對大語言模型AI技術(shù)有意識或無意識的濫用，如將AI用），社會、行業(yè)以及廣大用戶普遍關(guān)心的問題。全球主要國家、地區(qū)、國際標(biāo)準(zhǔn)組織也在著效監(jiān)管的方式與方法。2021年，歐盟率先發(fā)布了《歐盟AI法》草案，對高風(fēng)險(xiǎn)AI系健壯性和網(wǎng)絡(luò)安全方面的要求。針對大模型府也出臺了《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)深度合成管理在此大背景下，業(yè)界迫切需要針對AI業(yè)務(wù)發(fā)展中遇到的安全問題、安全威脅，提出創(chuàng)新的安全（1）AI全生命周期安全：將安全融入到AI的整個(gè)生命周期中，將安全治理的理念貫徹與治理為起點(diǎn)，通過持續(xù)的模型安全測評與（2）用AI保護(hù)AI：由于傳統(tǒng)安全手段無法感知和防御對抗樣本、提示注入等新型AI需要基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)大的端到端學(xué)習(xí)與防御各種安全攻擊，從而實(shí)現(xiàn)“用魔法打（3）面向監(jiān)管的透明可回溯的技術(shù)：針對AI加強(qiáng)監(jiān)管，以避免或減弱其對人類社會的識。借助于創(chuàng)新的透明責(zé)任可回溯技術(shù)，在34數(shù)據(jù)中心20302)高可靠高可靠的數(shù)據(jù)中心是支撐數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要基同城級的高可靠，走向更大范圍的跨域高可靠；從主要關(guān)注數(shù)據(jù)級高可靠，走向關(guān)注業(yè)務(wù)連續(xù)性的業(yè)務(wù)級高可靠，系統(tǒng)級和業(yè)務(wù)級可用性均將達(dá)為實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心跨域、業(yè)務(wù)級高可靠，需要研究·多DC數(shù)據(jù)一致性保障當(dāng)前通過雙活、同步復(fù)制等技術(shù)基本能解決單DC集群內(nèi)、同城雙DC集群間的數(shù)據(jù)一致性問題，但無法解決一致性與遠(yuǎn)距離時(shí)延未來，面對遠(yuǎn)距離跨域數(shù)據(jù)中心間的數(shù)據(jù)一致性保障，將需要進(jìn)一步探索超低時(shí)延光網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù)、多DC分布式數(shù)據(jù)庫技術(shù)、以及結(jié)合時(shí)序化、精準(zhǔn)時(shí)鐘同步等技術(shù)，并考遠(yuǎn)距離、大規(guī)模、靈活的多DC數(shù)據(jù)一致性·多DC異地多活數(shù)據(jù)中心多地多活技術(shù)的實(shí)現(xiàn)是一個(gè)系統(tǒng)工算資源層端到端的實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)多活分擔(dān)、精準(zhǔn)未來，隨著云計(jì)算、低時(shí)延大帶寬網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)技術(shù)的不斷發(fā)展，跨多個(gè)數(shù)據(jù)中心的資源池將整合成一個(gè)“虛擬數(shù)據(jù)中心”，上層業(yè)務(wù)的部署將對地域無感知，即業(yè)務(wù)的的連續(xù)性也將實(shí)現(xiàn)去地域化，具備多DC異·基于AI的高可靠當(dāng)前，通過預(yù)設(shè)操作、人工決策、手動觸發(fā)等進(jìn)行數(shù)據(jù)中心故障切換和應(yīng)急管理的方環(huán)境相結(jié)合，同時(shí)與供電網(wǎng)絡(luò)、地震感知系統(tǒng)等外部環(huán)境以及安全態(tài)勢等要素結(jié)合，再法，進(jìn)行災(zāi)難關(guān)聯(lián)智能預(yù)測，并做到自動化預(yù)防響應(yīng)。在發(fā)生故障和災(zāi)難時(shí)自主開展全鏈條自愈恢復(fù)，進(jìn)而在隱患影響到業(yè)務(wù)前，執(zhí)行有效預(yù)判并開展計(jì)劃性、應(yīng)急性響應(yīng)，提前解決影響業(yè)務(wù)運(yùn)行的問題。做到要素全量感知、過程全監(jiān)控、決策智能化、切換自動化、指揮可視化，實(shí)現(xiàn)全面合規(guī)的災(zāi)備運(yùn)通過多DC數(shù)據(jù)一致性技術(shù)、端到端多地多提升跨DC業(yè)務(wù)連續(xù)性保障能力，充分調(diào)度35數(shù)據(jù)中心20303)高智能數(shù)據(jù)中心投資飛速增長，規(guī)模日益增大、密度不斷提升，數(shù)據(jù)中心的復(fù)雜程度越來越高，數(shù)據(jù)中心的大型化增加了數(shù)據(jù)中心的建設(shè)運(yùn)營的復(fù)雜度使能數(shù)據(jù)中心規(guī)劃、建設(shè)、運(yùn)營全生命周期，促·AI使能AI技術(shù)用于數(shù)據(jù)中心規(guī)劃、建設(shè)、運(yùn)營全生命周期，能夠大大提高數(shù)據(jù)中心的建設(shè)運(yùn)營統(tǒng)與數(shù)據(jù)中心供電、制冷系統(tǒng)結(jié)合能顯著降低數(shù)據(jù)中心的能耗、降低運(yùn)行故障率、提升運(yùn)營效率：例如AI技術(shù)和UPS結(jié)合大幅提高數(shù)據(jù)中心的用電質(zhì)量，UPS對輸入電網(wǎng)和輸出負(fù)載質(zhì)量相關(guān)主要參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤，AI技術(shù)和數(shù)據(jù)中心內(nèi)各個(gè)系統(tǒng)和部件的進(jìn)一步融合，推進(jìn)數(shù)據(jù)中心運(yùn)營更加高效。應(yīng)用智能運(yùn)維，有效提高數(shù)據(jù)中心運(yùn)營的流程化和標(biāo)準(zhǔn)化，提升運(yùn)維管理效率。網(wǎng)絡(luò)智能運(yùn)維是數(shù)據(jù)中心智能運(yùn)維最重要的應(yīng)用場景之一，可持續(xù)推動網(wǎng)絡(luò)可視、可管、可控能力對數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的管控、自動運(yùn)維及優(yōu)化，對各類網(wǎng)絡(luò)故障進(jìn)行恢復(fù)自愈，對阻塞進(jìn)行管理，同時(shí)支持網(wǎng)絡(luò)自我調(diào)優(yōu)和自我演進(jìn)，為用戶提供更加優(yōu)質(zhì)的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。網(wǎng)絡(luò)自身形成面向任意場景具備執(zhí)行、監(jiān)視分析和決策能力，完全實(shí)現(xiàn)閉環(huán)管理和自動化能力，·數(shù)據(jù)中心數(shù)字孿生數(shù)字孿生技術(shù)借助歷史數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、算法模型等，實(shí)現(xiàn)對物理實(shí)體全生命周期的模擬、驗(yàn)證、預(yù)測、優(yōu)化、控制。數(shù)字孿生技術(shù)在數(shù)據(jù)中心的應(yīng)用將大幅提升數(shù)據(jù)中心自動化、智能化水平，給數(shù)據(jù)中心所面臨的安全運(yùn)營、節(jié)能減排等挑戰(zhàn)帶來極具競爭力的解決方案。數(shù)字孿生技術(shù)在數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)階段的應(yīng)用主要包括仿真評估和3D可視等，隨著技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，數(shù)字孿生技術(shù)還將實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)方案的自動優(yōu)化。在數(shù)據(jù)中心建設(shè)安全進(jìn)行管理，實(shí)現(xiàn)進(jìn)度過程可視，人力物力協(xié)同，提升這一階段的智能化水平。在數(shù)據(jù)中心運(yùn)維階段，數(shù)字孿生可視化利用3D技術(shù)，將孿生體對象，包括園區(qū)建筑、機(jī)房強(qiáng)弱電鏈路等，通過數(shù)據(jù)處理和建模仿真實(shí)容量、鏈路、告警等信息的可視化，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬、分析、預(yù)測和驗(yàn)證，提供決策隨著數(shù)據(jù)中心大型化、集中化的發(fā)展，傳統(tǒng)向具有數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化特征的數(shù)據(jù)能于數(shù)據(jù)中心全生命周期，以實(shí)現(xiàn)投資效益與運(yùn)營效率的最大化，無疑是大勢所趨。智能運(yùn)維機(jī)器人等新技術(shù)的使用進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)了解放了運(yùn)維人力，預(yù)計(jì)在2030年，業(yè)界領(lǐng)先的數(shù)據(jù)中心自動化運(yùn)行能力將發(fā)展到L4級，幾乎達(dá)到“無人化”。數(shù)據(jù)中心的高智36數(shù)據(jù)中心20303.零碳節(jié)能1)綠供電數(shù)據(jù)中心整體的碳排放量較大，對于數(shù)據(jù)中心服務(wù)商，高能耗也意味著更多經(jīng)營成本。隨著“碳中和”逐漸成為全球的共識，數(shù)據(jù)中心將加速向綠色低碳的方向邁進(jìn)：綠電的發(fā)展為數(shù)據(jù)中心提供了更加豐富、優(yōu)惠的電能供給，全面助力數(shù)據(jù)中心零碳目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。隨著全球綠色低碳發(fā)展政策的不斷強(qiáng)化，風(fēng)能、太陽能等清潔能源在數(shù)據(jù)中心能源結(jié)構(gòu)中所占比例將會提升，預(yù)計(jì)到2030年，大型數(shù)據(jù)中心綠電使用率將達(dá)到·提高綠電采用率風(fēng)電產(chǎn)業(yè)是可循環(huán)新能源產(chǎn)業(yè)，作為一種可再生能源，其分布廣、無污染的特性有效控制了不斷增加的能源供給對環(huán)境所帶來的影響。在全球能源過度消耗的生態(tài)環(huán)境下，對新能源的研究和利用已成為世界熱門話題。風(fēng)力發(fā)電是新能源發(fā)電技術(shù)中最具規(guī)模開發(fā)和商業(yè)化發(fā)展前景的發(fā)電方式，目前各國都在加大對風(fēng)力發(fā)電及其相關(guān)的技術(shù)研究。全球風(fēng)電行業(yè)年度市場增長率達(dá)40%，已有一百多個(gè)國家涉足到風(fēng)電行業(yè)，該行業(yè)已經(jīng)數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)的綠色低碳需求，給風(fēng)電企業(yè)提供了穩(wěn)定的消納空間，使數(shù)據(jù)中心和新能源企業(yè)能夠協(xié)同發(fā)展。例如，中國烏蘭察布地區(qū)周邊的風(fēng)電資源豐富、裝機(jī)充裕、電價(jià)低，可實(shí)現(xiàn)清潔能源供電，華為早在2013年就在烏蘭察布建設(shè)了數(shù)據(jù)中心，利用風(fēng)電（2）光伏價(jià)在規(guī)?；瘮U(kuò)張中基本與煤價(jià)持平）、技術(shù)性和公眾認(rèn)可度方面取得了巨大的進(jìn)步，光伏發(fā)電能夠?yàn)榻鉀Q氣候問題、降低能源使用分布式光伏可以在數(shù)據(jù)中心就近建設(shè)、就近供電，進(jìn)而減少供電成本。由于分布式光伏主要建設(shè)在建筑屋頂，不會額外占用土地資源，使其可以在數(shù)據(jù)中心建筑屋頂建設(shè)。目前，光伏發(fā)電越來越多的應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心輔助設(shè)施或次要負(fù)荷的供電，如照明、電梯、監(jiān)控系統(tǒng)等。而“光伏+儲能”和“光伏+電網(wǎng)”等多種互補(bǔ)模式可以不間斷的為數(shù)據(jù)中心提供清潔電能，滿足數(shù)據(jù)中心晝夜不停（3）水電水電作為一種清潔、可再生的能源，在優(yōu)化電力結(jié)構(gòu)、保障電力安全運(yùn)行、降低電力資源消耗、提高電力經(jīng)濟(jì)效益等方面具有重大不僅能夠用清潔能源對數(shù)據(jù)中心進(jìn)行供電，還能就地取材利用水資源幫助數(shù)據(jù)中心冷卻。為了降低能耗及成本，中國很多數(shù)據(jù)中心位于水電資源豐富的地區(qū)：位于中國三峽地區(qū)的東岳廟數(shù)據(jù)中心，運(yùn)行時(shí)所需要的能源完全來自于附近的三峽水電站，并且它的冷卻也直接應(yīng)用三峽水庫中的水，解決了數(shù)37數(shù)據(jù)中心2030·動態(tài)微電網(wǎng)利用風(fēng)能、水能、太陽能等綠色能源對數(shù)據(jù)中心供電、能源可持續(xù)發(fā)展以及綠色低碳目標(biāo)的達(dá)成具有重要意義。然而，綠色能源的利用具有不可預(yù)測性，不能長時(shí)間持續(xù)穩(wěn)定的供電，可能會導(dǎo)致電力系統(tǒng)的波動甚至崩微電網(wǎng)是指由分布式電源、儲能裝置、能量轉(zhuǎn)換裝置、相關(guān)負(fù)荷和監(jiān)控、保護(hù)裝置匯集而成的小型發(fā)配電系統(tǒng)。數(shù)據(jù)中心微電網(wǎng)在綠色能源充足之時(shí)就近消納，省去在電網(wǎng)中傳輸?shù)膿p耗，提高能源的使用效率，并和電網(wǎng)單點(diǎn)連接，在能源供應(yīng)不穩(wěn)定時(shí)，利用電網(wǎng)供電。微電網(wǎng)采用先進(jìn)的控制方式以及大可控負(fù)荷連接在一起，使得它對于電網(wǎng)系統(tǒng)成為一個(gè)可控負(fù)荷，并且可以施行并網(wǎng)和獨(dú)立兩種運(yùn)行方式，充分維護(hù)了微電網(wǎng)和大電目前數(shù)據(jù)中心微電網(wǎng)已經(jīng)有很多實(shí)踐，例如中國張北云計(jì)算基地綠色能源中心新能源微面向2030，隨著微電網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)的進(jìn)一步研發(fā)以及數(shù)據(jù)中心綠色低碳發(fā)展的進(jìn)一步推2)新儲能儲能技術(shù)通過“削峰填谷”，成為降低數(shù)據(jù)中心電力成本的重要方式。數(shù)據(jù)中心能耗高，電力成本占運(yùn)營總成本的60%-70%，供電公司通常會提供波峰或者波谷電價(jià)，數(shù)據(jù)中心可利用儲能系統(tǒng)在波谷時(shí)存儲電力，并在高峰期利用，以降低數(shù)據(jù)中心用電成本。國際能源署發(fā)布的《2022年世界能源展望》報(bào)告顯示，隨著越來越多國家開始加速能源轉(zhuǎn)型，許多國家和地區(qū)制定了可再生能源發(fā)展目標(biāo)及規(guī)劃，加速能源轉(zhuǎn)型。根據(jù)法國政府計(jì)劃，到2030年，法國可再生能源發(fā)電場。日本最新版能源基本計(jì)劃提出，2030年可再生能源發(fā)電占比將提高到36%至38%。全球可再生能源產(chǎn)業(yè)進(jìn)入一個(gè)快速發(fā)展期，可再生能源的滲透率越高，平衡電力系統(tǒng)負(fù)荷需求越大，·鋰進(jìn)鉛退隨著數(shù)據(jù)中心對內(nèi)部空間容量管理及高效運(yùn)營的需求逐漸加強(qiáng)，以提升數(shù)據(jù)中心功率密度為目標(biāo)的數(shù)據(jù)中心改造方式正在成為推動數(shù)據(jù)中心升級的重要路徑。在數(shù)據(jù)中心儲能方面，鋰離子電池以其高能量密度、高輸出電壓及高安全性特點(diǎn)迅速成為替代當(dāng)前數(shù)據(jù)中心鉛蓄電池的下一代儲能設(shè)施：目前越來38數(shù)據(jù)中心2030越多的數(shù)據(jù)中心開始指定鋰離子電池作為供電單元。相較于傳統(tǒng)鉛蓄電池，鋰離子電池具有諸多優(yōu)勢，在體積方面，鋰離子電池體積小、重量輕，數(shù)據(jù)中心運(yùn)營人員可直接將鋰離子電池放在更高位置而無需采用加固地板；在占地面積方面，鋰離子電池占用空間僅有鉛蓄電池的三分之一，能夠更好地適應(yīng)模塊化數(shù)據(jù)中心機(jī)房環(huán)境，輕便靈活的特點(diǎn)使用壽命意味著數(shù)據(jù)中心電池更換及維護(hù)成本將得到極大地降低；在安全可靠性方面，當(dāng)前主流的數(shù)據(jù)中心鋰離子采用長壽命的磷酸鐵鋰電芯及四級架構(gòu)系統(tǒng)保護(hù)方法，電池充放電性能能夠得到有效保障；在電池管理方面，鋰離子電池可與更為先進(jìn)的電池監(jiān)控供電池運(yùn)維時(shí)間、健康狀態(tài)等信息。隨著市電供電環(huán)境的日益完善，數(shù)據(jù)中心儲能電池使用場景將不斷減少，鋰離子電池的應(yīng)用能夠有效壓縮數(shù)據(jù)中心電池運(yùn)維管理成本，助力數(shù)據(jù)中心安全高效管理，未來必將得到更·氫儲能氫能由于燃燒時(shí)不排放溫室氣體和細(xì)粉塵，與全球碳減排戰(zhàn)略相契合：和光伏和風(fēng)電等可再生能源相比，氫能可以克服其波動性和間歇性的短板，成為世界能源轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵補(bǔ)充。氫儲能在全球范圍內(nèi)正得到越來越多的關(guān)注和應(yīng)用：全球已經(jīng)有20多個(gè)國家和地電力儲能方式目前主要有抽水蓄能、鋰電子電池等等，與其他儲能方式比，氫儲能具有放電時(shí)間長、規(guī)?；瘍湫詢r(jià)比高、儲運(yùn)方式靈活、不會破壞生態(tài)環(huán)境等優(yōu)勢。另外，氫儲能應(yīng)用場景豐富，在電源側(cè)，氫儲能可以減少棄電、平抑波動；在電網(wǎng)側(cè)，氫儲能可以為電網(wǎng)運(yùn)行調(diào)峰容量和緩解輸變線路阻承載著支撐各行業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型的重要使命，因此保障數(shù)據(jù)中心的安全具有重要的戰(zhàn)略意義。在使用氫能供電時(shí)，數(shù)據(jù)中心面臨的主要風(fēng)險(xiǎn)是氫氣泄漏導(dǎo)致燃燒、爆炸，造成對數(shù)據(jù)中心的物理性傷害。因此，如何有隨著氫能的不斷發(fā)展，已經(jīng)有一些企業(yè)在數(shù)據(jù)中心中應(yīng)用，比如業(yè)界某公司的數(shù)據(jù)中心代柴油發(fā)電機(jī)作為備用電源。氫儲能目前仍處于起步階段，隨著氫能的不斷發(fā)展完善，39數(shù)據(jù)中心20303)液制冷制冷系統(tǒng)是數(shù)據(jù)中心除IT設(shè)備之外的第二大耗能部分：數(shù)據(jù)中心的IT設(shè)備在運(yùn)行時(shí)持續(xù)產(chǎn)生熱量，在超出額定功率和范圍時(shí)會導(dǎo)致服務(wù)器宕機(jī)引起業(yè)務(wù)中斷、設(shè)備壽命縮短等一系列問題，所以需要通過制冷系統(tǒng)用來維持IT設(shè)備的正常其發(fā)展以綠色節(jié)能為導(dǎo)向，朝著融合技術(shù)創(chuàng)新、模塊化和集成化方向發(fā)展，并通過智能化的手段與IT設(shè)備的運(yùn)行狀況相結(jié)合，進(jìn)行動態(tài)的適配液冷技術(shù)多適用于高功率、高密度數(shù)據(jù)中心，數(shù)據(jù)中心的液冷技術(shù)目前處于探索階段，總體發(fā)展趨勢良好。隨著數(shù)據(jù)中心機(jī)柜平均功率密度的逐年上升，對液冷技術(shù)的需求也就不斷增加，液冷數(shù)據(jù)中心的市場規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大。液冷技術(shù)的應(yīng)用不僅有助于數(shù)據(jù)中心的節(jié)能和降噪，也有助于提升單位空間的服務(wù)器密度，從而提升數(shù)據(jù)中心的·全液冷技術(shù)全液冷目前主要有冷板式液冷、浸沒式液冷和噴淋式液冷三種技術(shù)路線。冷板式液冷技術(shù)是通過冷板將發(fā)熱元器件的熱量間接傳遞給封閉在循環(huán)管路中的冷卻液體，通過冷卻液體將熱量帶走的一種實(shí)現(xiàn)方式。在該項(xiàng)技術(shù)中，工作液體與被冷卻對象分離，工作液體與電子器件不直接接觸，而是通過液冷板等高效導(dǎo)熱部件將被冷卻對象的熱量傳遞到冷卻液中，因此冷板式液冷技術(shù)又稱為間接浸沒式液冷是最近幾年備受業(yè)界關(guān)注的新型散熱技術(shù)：它主要是采用特定的冷卻液作為熱量。同時(shí)，冷卻液通過循環(huán)過程與外部冷源進(jìn)行熱交換，將熱量釋放到環(huán)境中去。由于架構(gòu)特殊，浸沒式液冷具有獨(dú)特的優(yōu)勢。首先，浸沒式液冷的冷卻液與發(fā)熱設(shè)備直接接觸，散熱效率較高；第二，冷卻液具有較高的導(dǎo)熱率和比熱容，運(yùn)行溫度變化較小；極大地提升能源的使用效率。這種散熱方式同風(fēng)冷相比，密度更高、更節(jié)能、防噪音效噴淋式液冷通過在服務(wù)器內(nèi)部部署噴淋模塊，使用一種對人、IT設(shè)備和環(huán)境無害無腐蝕的絕緣液體，有針對性的對發(fā)熱器件進(jìn)行噴淋降溫的解決方案。噴淋液冷具有器件集成度高、散熱效率強(qiáng)、高效節(jié)能和靜音的特之一。在傳統(tǒng)機(jī)房部署液冷會帶來部署成本和部署難度方面的問題。浸沒式和噴淋式液冷還需的友好程度等。而冷板式液冷不需要昂貴的水冷機(jī)組，在減少總體擁有成本的同時(shí)，可40數(shù)據(jù)中心2030·風(fēng)液混合風(fēng)液混合數(shù)據(jù)中心是由于目前液冷成本還較式。因此這兩種方案混合部署，能夠帶來成風(fēng)液混合成為數(shù)據(jù)中心制冷技術(shù)發(fā)展新趨 勢，未來數(shù)據(jù)中心市場將出現(xiàn)“風(fēng)冷+液冷”混合發(fā)展的新格局：風(fēng)冷技術(shù)不會被液冷技 術(shù)完全取代，客戶會根據(jù)不同需求，選擇不 同的數(shù)據(jù)中心制冷方案。對于部署了較低單 機(jī)柜功率的數(shù)據(jù)中心，客戶依然會選擇風(fēng)冷 的制冷方式。而針對超算、能源勘測等高密 度大規(guī)模計(jì)算需求，綜合考慮成本因素，靈 活地選擇冷板和浸沒的混合液冷，部分功耗 大的部件和設(shè)備改用液冷的解決方案也將成為選擇?？偠灾?，液冷技術(shù)將與風(fēng)冷技術(shù) ·極致PUE“能耗指標(biāo)”及“碳排放指標(biāo)”成為數(shù)據(jù)中心的核心競爭力所在，挖掘數(shù)據(jù)中心的節(jié)能減排潛力，提升數(shù)據(jù)中心建設(shè)的能效標(biāo)準(zhǔn)至數(shù)據(jù)中心有自己的特質(zhì)，不僅分地域特點(diǎn)，也要分行業(yè)特點(diǎn)。數(shù)據(jù)中心從規(guī)劃設(shè)計(jì)、部署實(shí)施到管理運(yùn)維全生命周期采用關(guān)鍵系統(tǒng)·最優(yōu)WUE水資源是人類賴以生存和發(fā)展的基本元素，是維系生態(tài)系統(tǒng)和支撐社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展不可替代的戰(zhàn)略資源，數(shù)據(jù)中心是耗水大戶，尋求PUE和WUE的平衡，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)WUE極其多耗水能幫助數(shù)據(jù)中心實(shí)現(xiàn)更優(yōu)的PUE，因此，必須基于實(shí)際的業(yè)務(wù)訴求、地理環(huán)境，在PUE和WUE之間尋求平衡，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)則減少用水，并通過收集雨水、廢水處理循環(huán)利用、減少機(jī)組濕工況運(yùn)行的時(shí)間等開源41數(shù)據(jù)中心20304.柔性資源隨著公有云、行業(yè)云、私有云作為數(shù)字化、智能化平臺底座在全球各行業(yè)的廣泛深度普及，加之興未艾與爆炸式增長，云化架構(gòu)將成為未來數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的“標(biāo)配”之一，即通過在全球分布式數(shù)據(jù)中心硬件之上疊加云操作系統(tǒng)軟件，為千行萬業(yè)、政企客戶以及多樣化業(yè)務(wù)應(yīng)用提供多化算力、存力、運(yùn)力共享，以及動態(tài)隨需而變的計(jì)算”、“泛協(xié)作”的方向持續(xù)演進(jìn)，從而實(shí)現(xiàn)1)全池化通過超大規(guī)模資源池化，實(shí)現(xiàn)多租、多應(yīng)用對數(shù)據(jù)中心算力、存力、運(yùn)力資源的最大化共享，是云最本質(zhì)的特征之一，然而，由于當(dāng)前云數(shù)據(jù)中心架構(gòu)與技術(shù)的制約，計(jì)算、存儲、網(wǎng)絡(luò)資源雖限制了規(guī)?；?、集約化共享效率的進(jìn)一步提升。因此，未來5-10年云數(shù)據(jù)中心的“全池化”是主要趨勢，具體體現(xiàn)在：跨硬件代次CPU統(tǒng)一池化、跨節(jié)點(diǎn)內(nèi)存統(tǒng)一池化、存儲統(tǒng)一池化（存算分離）、異構(gòu)算力統(tǒng)一池化，及DCN網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)·跨硬件代次CPU池化當(dāng)前云數(shù)據(jù)中心的算力供給仍采用“以資源為中心”的模式，將CPU代次信息透傳給面向最終云租戶的彈性虛擬機(jī)及容器，不此間無法動態(tài)共享的“獨(dú)立資源池”，而云租戶在消費(fèi)算力時(shí)總是傾向于選擇最新CPU代次的虛擬機(jī)、容器，必然導(dǎo)致不同硬件CPU代次的“獨(dú)立資源池”之間存在分配率不均衡問題，特別不利于仍處于可靠性浴盆的有效利舊及價(jià)值轉(zhuǎn)換。為應(yīng)對上述挑戰(zhàn)，下一代數(shù)據(jù)中心需將算力供給轉(zhuǎn)變?yōu)椤耙詰?yīng)用為中心”模式，將一定CPU代差范圍內(nèi)的算力資源進(jìn)行統(tǒng)一整合，通過云算力服務(wù)足云租戶應(yīng)用性能SLA的前提下實(shí)現(xiàn) 通用算力池通用算力池圖3-3云數(shù)據(jù)中心全池化框架42數(shù)據(jù)中心2030·跨節(jié)點(diǎn)內(nèi)存池化云數(shù)據(jù)中心算力基于預(yù)定義的系列化Flavor規(guī)格，將特定大小的內(nèi)存資源與特定數(shù)量的CPU核資源綁定，在匹配硬件規(guī)格的服務(wù)器節(jié)點(diǎn)內(nèi)進(jìn)行分配從而實(shí)現(xiàn)最小化的資源碎多影響應(yīng)用性能，而內(nèi)存不足則可能引發(fā)應(yīng)用運(yùn)行異常甚至失敗，也因此導(dǎo)致彈性虛擬機(jī)、容器中大量過配置的內(nèi)存資源只能保持閑置而無法得到充分利用。若考慮引入內(nèi)存超分，在部分服務(wù)器面臨動態(tài)內(nèi)存資源不足時(shí)，如果網(wǎng)絡(luò)時(shí)延和帶寬能力可支撐，則完全可通過網(wǎng)絡(luò)向算力集群內(nèi)其他服務(wù)器“借用”空閑內(nèi)存資源。而隨著百納秒級超低時(shí)延、百GB級超大帶寬遠(yuǎn)端內(nèi)存異步訪問網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（UB/RDMA）的不斷成熟與發(fā)展，使得打破服務(wù)器物理邊界實(shí)現(xiàn)面向虛擬機(jī)、容器無感的統(tǒng)一內(nèi)存資源分配與讀寫訪問成為可能。考慮到跨服務(wù)器遠(yuǎn)端內(nèi)存訪問依存慢1-2個(gè)數(shù)量級，并會帶來應(yīng)用性能下降普適于對應(yīng)用性能劣化有一定忍耐度（如性性能敏感的多租戶虛機(jī)／容器復(fù)用場景，跨節(jié)點(diǎn)內(nèi)存池化并非最佳選擇，需考慮通過極速毫秒級遷移，及時(shí)進(jìn)行內(nèi)存資源騰挪，從·跨異構(gòu)海量數(shù)據(jù)的存儲＆緩存池化基于統(tǒng)一的去中心化跨可用區(qū)分布式K-V存儲引擎，當(dāng)前云數(shù)據(jù)中心實(shí)現(xiàn)了塊存儲、對象存儲、文件存儲等面向基礎(chǔ)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)列存數(shù)據(jù)庫、NoSQL數(shù)據(jù)庫、多維數(shù)據(jù)倉庫、圖數(shù)據(jù)、時(shí)序數(shù)據(jù)庫等半結(jié)構(gòu)化、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)服務(wù)，軟件架構(gòu)仍多采用存算合一模式，也即同時(shí)覆蓋了計(jì)算側(cè)的數(shù)據(jù)查詢、變更、分析處理，以及存儲側(cè)的數(shù)據(jù)持久化可靠性、可用性保障、并行IO讀寫，以及業(yè)務(wù)無損的彈性容量管理等功能，由此帶來了一系列問題與挑戰(zhàn)1）不同數(shù)據(jù)處理與分析場景下對計(jì)算及存儲資源的彈性擴(kuò)縮容器需求不同步2）計(jì)算側(cè)與存儲側(cè)跨節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)冗余機(jī)制存在沖突導(dǎo)致部分?jǐn)?shù)據(jù)庫、數(shù)倉及大數(shù)據(jù)集群只能使用存算一體的服務(wù)器硬件類型，無法與其他計(jì)算類云服務(wù)及租戶應(yīng)用共享通用算力資源，也無法充分享受軟件定義彈性存儲服務(wù)帶來便利3）計(jì)數(shù)據(jù)訪問性能存在瓶頸4）云租戶數(shù)據(jù)全生命周期流水線數(shù)據(jù)處理與分析的不同階段之間的數(shù)據(jù)資產(chǎn)難以共享，跨階段數(shù)據(jù)拷貝代價(jià)大，多份數(shù)據(jù)冗余存儲成本高5）跨云可用區(qū)多活部署架構(gòu)計(jì)算層數(shù)據(jù)冗余處理邏輯復(fù)雜度高等。應(yīng)對上述挑戰(zhàn)，未來云數(shù)據(jù)中心通過一份數(shù)據(jù)拷貝跨不同數(shù)據(jù)計(jì)算引擎共享、近計(jì)算統(tǒng)一池化緩存、近數(shù)據(jù)分布式算子卸載、跨異構(gòu)計(jì)算引擎的統(tǒng)一元數(shù)據(jù)管理、智能化數(shù)據(jù)分層存儲等關(guān)鍵措施實(shí)現(xiàn)跨結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化海量數(shù)據(jù)43數(shù)據(jù)中心2030·異構(gòu)算力池化隨著AI大模型及元宇宙數(shù)字孿生時(shí)代的到來，云上GPU/NPU異構(gòu)算力將逐步取代通用CPU成為AI大模型訓(xùn)練推理，以及數(shù)字其需求量必將迎來指數(shù)型爆炸式增長。然而當(dāng)前主從計(jì)算架構(gòu)下GPU/NPU作為服務(wù)NPU卡形式與特定數(shù)量CPU核綁定作為云主機(jī)或云容器實(shí)例提供給云租戶和開發(fā)者。對于單塊GPU/NPU卡及多卡GPU服務(wù)器無法勝任的大模型訓(xùn)練場景，必須依賴服務(wù)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)更大范圍GPU卡集群之間的緊基于數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)異步RDMA/UB的百微秒級超低時(shí)延、10倍降低尾時(shí)延、以及百T級超大帶寬網(wǎng)絡(luò)技術(shù)方面的突破，實(shí)現(xiàn)了幅提升了大模型訓(xùn)練性價(jià)比。而通過軟件定義的GPU/NPU池化算力，一方面可將一顆物理加速芯片（GPU或ASIC）切分為幾個(gè)到幾十個(gè)互相隔離的小的計(jì)算單元，也可將分布在不同物理服務(wù)器上的GPU/NPU芯片聚合給一個(gè)操作系統(tǒng)（物理機(jī)/虛擬機(jī)）或CPU與GPU設(shè)備的解耦，通過異構(gòu)算力的統(tǒng)一池化，可提供更有彈性的GPU/NPU資·DCN網(wǎng)絡(luò)池化云數(shù)據(jù)中心采用疊加在物理交換網(wǎng)絡(luò)之上的分布式軟件定義Overlay網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)了云數(shù)據(jù)中心DCN網(wǎng)絡(luò)的全面池化，支撐了百萬級服務(wù)器物理網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)規(guī)模下千萬級虛機(jī)、百萬級租戶VPC虛擬網(wǎng)絡(luò)，在統(tǒng)一物理網(wǎng)絡(luò)之上的，彈性按需動態(tài)復(fù)用，突破了傳統(tǒng)硬件路由器及網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)的水平擴(kuò)展規(guī)模瓶頸，并實(shí)現(xiàn)了云業(yè)務(wù)負(fù)載邏輯網(wǎng)絡(luò)地址與物理網(wǎng)絡(luò)地址的解耦，以及高度靈活的網(wǎng)絡(luò)互云數(shù)據(jù)中心普遍采用了Overlay軟件定義網(wǎng)絡(luò)與Underlay物理網(wǎng)絡(luò)的分層式架構(gòu)，從而增加了云數(shù)據(jù)中心內(nèi)多租戶、多應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)棧的復(fù)雜度，當(dāng)云租戶應(yīng)用的網(wǎng)絡(luò)連接出現(xiàn)故障后，端到端故障定位也面臨更大挑戰(zhàn)。此外，當(dāng)前云數(shù)據(jù)中心內(nèi)承載多租戶、多應(yīng)用之間業(yè)務(wù)流量的網(wǎng)絡(luò)傳輸及路由層，仍沿襲了互聯(lián)網(wǎng)上存在了數(shù)十年并廣泛應(yīng)用的TCP/IP協(xié)議棧，盡管云數(shù)據(jù)中心已將以太/IP的服務(wù)器網(wǎng)絡(luò)端口升級到百G級，物理交換機(jī)容量升級到T級，并引入了用戶態(tài)租戶Overlay虛擬網(wǎng)絡(luò)的吞吐及時(shí)延性能，但從云租戶與應(yīng)用端到端網(wǎng)絡(luò)QoS視角來網(wǎng)絡(luò)包收發(fā)處理延遲與資源開銷，以及丟包場景下低效的重傳機(jī)制，已越來越無法適應(yīng)AI大模型訓(xùn)練推理、元宇宙仿真渲染、搜索推廣等日益普及的緊耦合、大顆粒云應(yīng)用內(nèi)部的分布式并發(fā)處理單元/微服務(wù)之間對極大帶寬、極低時(shí)延、可預(yù)測網(wǎng)絡(luò)延遲與丟包性能日益苛刻的要求，也制約了存儲、內(nèi)存及異構(gòu)計(jì)算資源全池化效率的進(jìn)一步提升。雖然業(yè)內(nèi)已有RDMA網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可以部