算力中心一期_“东数西算”工程正式启动全国数据中心是如何布局的

　　⑴ 深圳之后“第二城”：华为布局西安，剑指“每秒百亿亿次”

　　由华为参与建设， 规划算力比肩深圳「鹏城云脑」的人工智能计算中心 ，落户西安。

　　科技 发展到当下，“人工智能”已是新一轮 科技 革命和产业变革的重要驱动力量，并成为新的国家发展战略之一。西安， 也是“国家新一代人工智能创新发展试验区”。

　　这个堪称“最强大脑”，它给我们带来什么？

　　 落地： 全球领先的算力中心

　　综合相关报道： 西安，是深圳鹏城云脑外全国第二大人工智能计算中心 。

　　公开新闻显示，「未来人工智能计算中心」定位极高： “立足西安，依托秦创原，面向西北， 领先全球的新一代人工智能计算平台 。”建成后：

　　“将用于自动驾驶、智慧医疗、智慧城市、智慧交通、智慧矿山等多种应用场景，支撑 国家战略任务落地、促进经济与产业发展 融合。”

　　该中心分两期建设实施，这个 新一代人工智能计算平台 核心 算力 如何？

　　一期，为算力为 300PFLOPS FP16 （每秒30亿亿次） 人工智能计算中心；二期，为高层产业研发中心。2025年，目标算力规模达 1000PFLOPS FP16 （每秒100亿亿次） 。

　　作为专业术语的“算力”，可能很多人并不了解。 如果进行对比，深圳鹏城云脑II已成为世界最强的AI算力中心。

　　华为升腾计算业务总裁许映童表示：华为将 助力西安打造人工智能“一中心四平台”整体框架 ，通过建设集约化、统一化的人工智能计算中心，实现政、产、学、研、用五位一体，通过算力集群，赋能产业集群， 推动陕西人工智能产业数字化与智能化加速发展。

　　在已有各类超算中心情况下，“AI计算”能量在哪？

　　要知道，人工智能 （AI ） 应用场景不断扩展，几乎涵盖了人类 社会 每个领域。 由华为与深圳鹏城实验室共建的“鹏城云脑”，走在世界的前列 。

　　 发展： 它究竟多惊人？

　　那么，“鹏城云脑II”究竟有多强？

　　2020年10月运行的当年，已初展身手：接连夺得 IO500总排行榜、10节点排行榜两项冠军 和 AIPerf500的世界冠军 ，“冲击高性能计算领域最权威的全球性榜单”成为现实。

　　2021年7月1日，国际超级计算新一期排行榜中： “鹏城云脑II”再次刷新世界纪录，蝉联全系统输入输出和10节点规模系统两项世界冠军 。

　　“鹏城云脑II”，已成为 全球计算密度最高，训练速度最快的AI基础设施 。

　　尽管，传统超算和AI超算有所不同。但是，“鹏城云脑II”1000P的AI算力—— 每秒百亿亿次 ，也几乎堪称世界最强大的超级计算。

　　 西安「未来人工智能计算中心」2025年算力规划，将比肩深圳“鹏城云脑II” ——相当于50万台高性能PC算力之和：

　　24小时内，能处理 100亿 张图像，

　　或 1千万小时 语音 （40万天）

　　或 1万天 （27年） 自动驾驶数据等；

　　面对有 20万颗 星星的星空图，

　　一位天文学家，定位需耗费 169天 ，

　　这里可缩短至10秒。

　　那么， “鹏城云脑-II”可以做什么 ？

　　主要提供人工智能研究必须的计算力资源、存储资源、网络资源、数据资源和研究环境，覆盖人工智能基础研究、重大应用、操作系统、数据资源共享、产业服务等专门研究实验领域。

　　它向深圳卫生 健康 、公安交警、巴士交通等提供服务，并服务于国家重大战略需求、大规模挑战性科学计算等关键领域。

　　 所以，它不仅是深圳的，它更是国家的国之重器。 毫不夸张，“鹏城云脑-II”是国家科研类新基建工程，将推进我国自主核心技术的发展，提升粤港澳大湾区乃至全国AI产业国际竞争力。

　　 时代： 迎接一个新的开始

　　对西安来说，在回归制造业的同时，要通过科研和创新实现产业升级和迭代。

　　目前西安，相对优势愈加明显——强大学府资源、科研实力和创新基底。同时， 随着经济的实质性增强以及产业结构的变化，省市两级推动西安“国家综合性科学中心”建设 。

　　比如“秦创原”，举全省之力推动。在2020年3月9日， 科技 部网站公布 “支持西安建设国家新一代人工智能创新发展试验区”。

　　这，既是对西安人工智能产业的期许，也是对西安人工智能实力的认可。

　　截至2020年，西安有人工智能企业150余家，年产值约120亿。西安规划提出到2022年，实现人工智能总体发展水平全国领先，打造5-7个产业聚集区， 产业规模超过200亿，相关产业规模突破1000亿。

　　2021年《全球AI最具创新力城市榜单》中： 西安名列中国第7名，全球第60名。 华为共建的「未来人工智能计算中心」，无疑“锦上添花”。

　　结合深圳“鹏城云脑”经验， 西安「未来人工智能计算中心」除拥有世界最强算力外，可能会实现：

　　“将进一步推动了制度创新、政策创新，有助于加快实现人工智能对经济 社会 发展的带动和支撑作用，加快形成国家新一代人工智能试验区的西安方案。”

　　可以说，它将成为中国科研类新基建工程。对大力当下发展的西安而言，更值得期待。

　　对于“人工智能（AI）”，学界有不少说法，包括

　　《时间简史》作者“斯蒂芬·霍金”表示：

　　“完全人工智能的发展，可能意味着人类的终结。一旦人类开发出人工智能，它就会自行起飞并以越来越快的速度重新设计自己。受缓慢生物进化限制的人类，无法竞争并会被取代。”

　　⑵ 中国算力网新接入7个节点，接入总数已超过20个节点，有何用意义

　　中国算力网新接入7个节点，接入总数已超过20个节点，意义在于能够加强对人工智能层面的改善，为我国AI案例提出进一步雏形验证。为相关森林网络技术体系做出调整，实现有关各种大型算力的高效运算和有效结合。

　　因此一定要加强对算力网之间的配合与交流，致力打造各种软件平台，为算力基础设施构建相应底座建设为后来有关人工智能计算创新技术提供重要基础。

　　⑶ 算力可贵，效率价高：智算中心凭啥是筑基新基建的最优解

　　在“新基建”浪潮下，人工智能正成为经济增长的新引擎，各行各业开启智能化升级转型。算力在其中扮演了重要角色，是国家未来竞争力的集中体现。但事实是，在发展的过程中，高速增长的海量数据与更加复杂的模型，正在为算力带来更大的挑战，主要体现为算力不足，效率不高。

　　 算力诚可贵：数据、算法需要更多算力支撑

　　众所周知，在人工智能发展的三要素中，无论是数据还是算法，都离不开算力的支撑，算力已成为人工智能发展的关键要素。

　　IDC发布的《数据时代2025》报告显示，2018年全球产生的数据量为33ZB (1ZB=1万亿GB)，到2025年将增长到175ZB，其中，中国将在2025年以48.6ZB的数据量及27.8%的占比成为全球最大的数据汇集地。

　　另据赛迪顾问数据显示，到2030年数据原生产业规模量占整体经济总量的15%，中国数据总量将超过4YB，占全球数据量30%。数据资源已成为关键生产要素，更多的产业通过利用物联网、工业互联网、电商等结构或非结构化数据资源来提取有价值信息，而海量数据的处理与分析对于算力的需求将十分庞大。

　　算法上，先进模型的参数量和复杂程度正呈现指数级的增长趋势。此前 Open AI 发表的一项研究就显示，每三到四个月，训练这些大型模型所需的计算资源就会翻一番（相比之下，摩尔定律有 18 个月的倍增周期）。2012 至 2018 年间，深度学习前沿研究所需的计算资源更是增加了 30 万倍。

　　到2020年，深度学习模型对算力的需求达到了每天百亿亿次的计算需求。2020年2月，微软发布了最新的智能感知计算模型Turing-NLG，参数量高达到175亿，使用125POPS AI计算力完成单次训练就需要一天以上。随后，OpenAI又提出了GPT-3模型，参数量更达到1750亿，对算力的消耗达到3640 PetaFLOPS/s-day。而距离GPT-3问世不到一年，更大更复杂的语言模型，即超过一万亿参数的语言模型SwitchTransformer即已问世。

　　由此可见，高速增长的海量数据与更加复杂的模型，正在给算力带来更大的挑战。如果算力不能快速增长，我们将不得不面临一个糟糕的局面：当规模庞大的数据用于人工智能的训练学习时，数据量将超出内存和处理器的承载上限，整个深度学习训练过程将变得无比漫长，甚至完全无法实现最基本的人工智能。

　　 效率价更高：环境与实际成本高企，提升效率迫在眉睫

　　在计算工业行业，有个假设是“数字处理会变得越来越便宜”。但斯坦福人工智能研究所副所长克里斯托弗•曼宁表示，对于现有的AI应用来说却不是这样，特别是因为不断增加的研究复杂性和竞争性，使得最前沿模型的训练成本还在不断上升。

　　根据马萨诸塞大学阿默斯特校区研究人员公布的研究论文显示，以常见的几种大型 AI 模型的训练周期为例，发现该过程可排放超过 626000 磅二氧化碳，几乎是普通 汽车 寿命周期排放量的五倍（其中包括 汽车 本身的制造过程）。

　　例如自然语言处理中，研究人员研究了该领域中性能取得最大进步的四种模型：Transformer、ELMo、BERT和 GPT-2。研究人员在单个 GPU 上训练了至少一天，以测量其功耗。然后，使用模型原始论文中列出的几项指标来计算整个过程消耗的总能量。

　　结果显示，训练的计算环境成本与模型大小成正比，然后在使用附加的调整步骤以提高模型的最终精度时呈爆炸式增长，尤其是调整神经网络体系结构以尽可能完成详尽的试验，并优化模型的过程，相关成本非常高，几乎没有性能收益。BERT 模型的碳足迹约为1400 磅二氧化碳，这与一个人来回坐飞机穿越美洲的排放量相当。

　　此外，研究人员指出，这些数字仅仅是基础，因为培训单一模型所需要的工作还是比较少的，大部分研究人员实践中会从头开发新模型或者为现有模型更改数据集，这都需要更多时间培训和调整，换言之，这会产生更高的能耗。根据测算，构建和测试最终具有价值的模型至少需要在六个月的时间内训练 4789 个模型，换算成碳排放量，超过 78000 磅。而随着 AI 算力的提升，这一问题会更加严重。

　　另据 Synced 最近的一份报告，华盛顿大学的 Grover 专门用于生成和检测虚假新闻，训练较大的Grover Mega模型的总费用为2.5万美元；OpenAI 花费了1200万美元来训练它的 GPT-3语言模型；谷歌花费了大约6912美元来训练 BERT，而Facebook针对当前最大的模型进行一轮训练光是电费可能就耗费数百万美元。

　　对此，Facebook人工智能副总裁杰罗姆•佩森蒂在接受《连线》杂志采访时认为，AI科研成本的持续上涨，或导致我们在该领域的研究碰壁，现在已经到了一个需要从成本效益等方面考虑的地步，我们需要清楚如何从现有的计算力中获得最大的收益。

　　在我们看来，AI计算系统正在面临计算平台优化设计、复杂异构环境下计算效率、计算框架的高度并行与扩展、AI应用计算性能等挑战。算力的发展对整个计算需求所造成的挑战会变得更大，提高整个AI计算系统的效率迫在眉睫。

　　 最优解：智算中心大势所趋，应从国家公共设施属性做起

　　正是基于上述算力需求不断增加及所面临的效率提升的需要，作为建设承载巨大AI计算需求的算力中心（数据中心）成为重中之重。

　　据市场调研机构Synergy Research Group的数据显示，截至到2020年第二季度末，全球超大规模数据中心的数量增长至541个，相比2015年同期增长一倍有余。另外，还有176个数据中心处于计划或建设阶段，但作为传统的数据中心，随之而来的就是能耗和成本的大幅增加。

　　这里我们仅以国内的数据中心建设为例，现在的数据中心已经有了惊人的耗电量。据《中国数据中心能耗现状白皮书》显示，在中国有 40 万个数据中心，每个数据中心平均耗电 25 万度，总体超过 1000 亿度，这相当于三峡和葛洲坝水电站 1 年发电量的总和。如果折算成碳排放则大概是 9600 万吨，这个数字接近目前中国民航年碳排放量的 3 倍。

　　但根据国家的标准，到2022年，数据中心平均能耗基本达到国际先进水平，新建大型、超大型数据中心的 PUE（电能使用效率值，越低代表越节能）达到 1.4 以下。而且北上广深等发达地区对于能耗指标控制还非常严格，这与一二线城市集中的数据中心需求形成矛盾，除了降低 PUE，同等计算能力提升服务器，尤其是数据中心的的计算效率应是正解。

　　但众所周知的事实是，面对前述庞大的AI计算需求和提升效率的挑战，传统数据中心已经越来越难以承载这样的需求，为此，AI服务器和智算中心应运而生。

　　与传统的服务器采用单一的CPU不同，AI服务器通常搭载GPU、FPGA、ASIC等加速芯片，利用CPU与加速芯片的组合可以满足高吞吐量互联的需求，为自然语言处理、计算机视觉、语音交互等人工智能应用场景提供强大的算力支持，已经成为人工智能发展的重要支撑力量。

　　值得一提的是，目前在AI服务器领域，我们已经处于领先的地位。

　　近日，IDC发布了2020HI《全球人工智能市场半年度追踪报告》，对2020年上半年全球人工智能服务器市场进行数据洞察显示，目前全球半年度人工智能服务器市场规模达55.9亿美元（约326.6亿人民币），其中浪潮以16.4%的市占率位居全球第一，成为全球AI服务器头号玩家，华为、联想也杀入前5（分别排在第四和第五）。

　　这里业内也许会好奇，缘何中国会在AI服务器方面领跑全球？

　　以浪潮为例，自1993年，浪潮成功研制出中国首台小型机服务器以来，经过30年的积累，浪潮已经攻克了高速互联芯片，关键应用主机、核心数据库、云数据中心操作系统等一系列核心技术，在全球服务器高端俱乐部里占有了重要一席。在AI服务器领域，从全球最高密度AGX-2到最高性能的AGX-5，浪潮不断刷新业界最强的人工智能超级服务器的纪录，这是为了满足行业用户对人工智能计算的高性能要求而创造的。浪潮一直认为，行业客户希望获得人工智能的能力，但需要掌握了人工智能落地能力的和技术的公司进行赋能，浪潮就可以很好地扮演这一角色。加快人工智能落地速度，帮助企业用户打开了人工智能应用的大门。

　　由此看，长期的技术创新积淀、核心技术的掌握以及对于产业和技术的准确判断、研发是领跑的根本。

　　至于智算中心，去年发布的《智能计算中心规划建设指南》公布了智能计算中心技术架构，基于最新人工智能理论，采用领先的人工智能计算架构，通过算力的生产、聚合、调度和释放四大作业环节，支撑和引领数字经济、智能产业、智慧城市和智慧 社会 应用与生态 健康 发展。

　　通俗地讲，智慧时代的智算中心就像工业时代的电厂一样，电厂是对外生产电力、配置电力、输送电力、使用电力；同理智算中心是在承载AI算力的生产、聚合、调度和释放过程，让数据进去让智慧出来，这就是智能计算中心的理想目标。

　　需要说明的是，与传统数据中心不同，“智算中心”不仅把算力高密度地集中在一起，而且要解决调度和有效利用计算资源、数据、算法等问题，更像是从计算器进化到了大脑。此外，其所具有的开放标准，集约高效、普适普惠的特征，不仅能够涵盖融合更多的软硬件技术和产品，而且也极大降低了产业AI化的进入和应用门槛，直至普惠所有人。

　　其实我们只要仔细观察就会发现，智算中心包含的算力的生产、聚合、调度和释放，可谓集AI能力之大成，具备全栈AI能力。

　　这里我们不妨再次以浪潮为例，看看何谓全栈AI能力？

　　比如在算力生产层面，浪潮打造了业内最强最全的AI计算产品阵列。其中，浪潮自研的新一代人工智能服务器NF5488A5在2020年一举打破MLPerf AI推理&训练基准测试19项世界纪录（保证充足的算力，解决了算力提升的需求）；在算力调度层面，浪潮AIStation人工智能开发平台能够为AI模型开发训练与推理部署提供从底层资源到上层业务的全平台全流程管理支持，帮助企业提升资源使用率与开发效率90%以上，加快AI开发应用创新（解决了算力的效率问题）；在聚合算力方面，浪潮持续打造更高效率更低延迟硬件加速设备与优化软件栈；在算力释放上，浪潮AutoML Suite为人工智能客户与开发者提供快速高效开发AI模型的能力，开启AI全自动建模新方式，加速产业化应用。

　　那么接下来的是，智算中心该遵循怎样的发展路径才能充分发挥它的作用，物尽其用？

　　IDC调研发现，超过九成的企业正在使用或计划在三年内使用人工智能，其中74.5%的企业期望在未来可以采用具备公用设施意义的人工智能专用基础设施平台，以降低创新成本，提升算力资源的可获得性。

　　由此看，智能计算中心建设的公共属性原则在当下和未来就显得尤为重要，即智能计算中心并非是盈利性的基础设施，而是应该是类似于水利系统、水务系统、电力系统的公共性、公益性的基础设施，其将承载智能化的居民生活服务、政务服务智能化。因此，在智能计算中心规划和建设过程中，要做好布局，它不应该通过市场竞争手段来实现，而要体现政府在推进整个 社会 智能化进程的规划、节奏、布局。

　　 总结： 当下，算力成为推动数字经济的根基和我国“新基建”的底座已经成为共识，而如何理性看待其发展中遇到的挑战，在不断高升算力的前提下，提升效率，并采取最佳的发展策略和形式，找到最优解，将成为政府相关部门以及相关企业的重中之重。

　　⑷ 韶关算力中心地址

　　韶关算力中心位于韶关市武江区新华北路。粤港澳大湾区枢纽于韶关高新区设立数据中心集群，承接广州、深圳等地实时性算力需求，引导温冷业务向西部迁移，构建辐射华南乃至全国的实时性算力中心。

　　⑸ 国内最大集装箱超算中心正式接入“中国算力网”，能提供哪些服务

　　可以为企业和一些研究机构包括学校提供算力支撑服务，将会提高武汉高校在分布式计算海量储存人工智能算力平台等方面的科研优势

　　⑹ 存储中心和算力中心区别

　　存储中心和算力中心区别：

　　1、算力机是计算力的大小存储机是储存信息的。

　　2、计算机应用的网格计算技术可以通过互联网来共享强大的计算能力和数据储存能力。存储中心（数据中心），面对的是大众，主要是商用。用途更广泛，提供各种互联业务服务。

　　⑺ “东数西算”的智慧大脑！26座城市抢建智算中心

　　 智东西（公众号：dxcom）

　　 作者 | 杨畅

　　 编辑 | 李水青

　　智东西2月25日消息，近日，“东数西算”国家项目正式启动，为数据中心产业带来了重要利好信号。（《 历史 时刻！“东数西算”国家工程全面启动》）

　　作为数据中心中领域的一颗“明珠”，智算中心也引起行业关注。

　　一般认为，智算中心全称是人工智能计算中心，主要是为人工智能（AI）应用提供所需算力服务、数据服务和算法服务，由AI芯片和算力机组等设备组成，与云计算中心、超算中心有一定区别。企业和研究机构可以依托智算中心提供的强大算力，驱动AI模型进行数据深度加工，实现AI应用创新。

　　“东数西算”国家项目强调在京津冀、长三角、成渝等八大枢纽间建设算力网络，支持全国各地日益增长的算力需求。而沿着这张算力网络“地图”，我们发现智算中心已经“遍地开花”。

　　细数过来，从2021年到2022年开年，全国有不下20座城市建成或正在建智算中心，智算中心数量达到27个，而其中位于八大枢纽的就有12个，接近50%。

　　“东数西算”工程国家算力枢纽节点范围内的智算中心

　　那么具体有哪些城市在建设或者规划建设智算中心？“东数西算”工程会对智算中心带来什么样的影响？各地智算中心项目建设进度如何？可能会对当地AI产业有何影响？

　　智东西通过调查2021年以来各地规划、建设和建成的智算中心，并与业内人士交流，来与大家一起探讨这些问题。

　　据智东西统计，从2021年1月1日到2022年2月15日，全国共有至少26个城市在推动或刚刚完成当地智算中心的建设，这些城市中既有省会城市，例如南京、西安，也有非省会城市，像许昌、青岛。

　　其中，不少城市已经在本地建设了像大数据中心、云计算中心、国家超算中心等信息基础设施。不过这些中心并不能替代智算中心，它们之间的功能存在差异——像云计算中心，主要是提供云服务，超算中心主要为科学研究提供超算服务，智算中心则主要是为企业和科研院所提供普惠AI算力服务。

　　此外，中信所《人工智能计算中心发展白皮书（2021）》中指出，智算中心借鉴了超级计算（高性能计算）中心和云计算数据中心大规模并行计算和数据处理的技术架构，但它是以AI专用芯片为计算算力底座的。上述三类中心的软件和业务架构不一样，不过云数据中心和超算中心也可以通过延展建设，来对外提供智能算力。

　　据我们统计，2021年，全国建成并投入运营或试运营的智算中心有8个，分别是武汉人工智能计算中心、合肥先进计算中心、南京智能计算中心、中国电信京津冀大数据智能算力中心、浙江（长三角）新一代全功能智能超算中心、西安未来人工智能计算中心、中原人工智能计算中心、哈尔滨人工智能先进计算中心，投运时间分别是5月、6月、7月、8月、9月、9月、10月和12月。这些智算中心中大部分都有二期建设规划。

　　截至目前，2021年和2022年各地投入运营的智算中心情况

　　一些智算中心并没有直接用“智算中心”或“人工智能计算中心”命名，而是采用“先进计算中心”或“智能超算中心”的命名方式，但它们也提供智能算力，所以也可以算作智算中心，例如合肥先进计算中心和浙江（长三角）新一代全功能智能超算中心。

　　不同智算中心的测算算力时采用的算力测试基准有所差别，使用算力单位略有不同，但是无论是“1 P OpS”、“1 PFLOPS FP16”、“1 Petaflops”还是“1 P”，都相当于每秒可进行一千万亿次运算。

　　2022年开年以来，国内已经有一个新投运的智算中心，是位于上海的商汤 科技 人工智能计算中心。

　　很多城市是正在建设智算中心，从2021年1月1日到2022年2月15日，全国共有至少18个城市签约、开工、招标、计划建设智算中心项目，其中已经宣布开工建设的至少有6个城市，分别是合肥、庆阳、大连、沈阳、深圳、长沙。

　　截至目前，2021年和2022年各地规划或已经开始建设的智算中心情况

　　对比2021年之前的各地智算中心建设情况来看，2020年之前的智算中心项目更少一些。不过，部分2021年开工建成的智算中心其实在2020年就已经立项招标和预研规划，比如武汉人工智能计算中心项目。

　　智算中心并不是2021年才有的新类型数据中心，我国较早建成的智算中心还有深圳鹏城云脑、旷视芜湖AI超算中心等。2018年，鹏城云脑I初步建成并上线运行，算力达到100 PFLOPS（1 PFLOPS相当于每秒运算能力为一千万亿次）。

　　从全国智算中心的地理位置分布来看，目前，东部、中部和西部都有省市在部署智算中心。作为数据中心的一种，各地的智算中心建设规划难免会受到“东数西算”政策的影响。

　　特别是国家发改委等部门在《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》等文件中指出：“原则上，对于在国家枢纽节点之外新建的数据中心，地方政府不得给予土地、财税等方面的优惠政策。”智算中心作为各地政府主导的项目，极有可能受到影响，但是并不一定会大批向西部地区迁移。因为智算中心主要面向AI相关产业，这些业务对于网络通信的要求也比较高，在这方面，东部地区略有优势。

　　中科曙光高级副总裁任京暘告诉智东西，“东数西算”工程会促进智算中心的发展，预计在全国一体化算力网络国家枢纽节点建设中，规划的数据中心项目会配置一定规模的智能算力，有些项目还可能是直接以智算中心的形态出现。

　　另外，从这些智算中心公布的算力规模情况来看， 100P算力是很多智算中心的起步目标 。

　　一般认为，100P大约相当于5万台高性能电脑的算力。拿科研场景为例，天文学家在20万颗天体的星空图中要定位某种特征星体，如果算力不够，耗时可能要超100天，如果拥有100P算力，定位星体所需时间仅为100秒。

　　任京暘说，一般智算中心提到的100P是指FP16或INT16，即半精度算力，就现阶段而言，以100P起步，能实现比较大的规模效益。

　　从需求角度看，智算中心作为城市级公共算力平台，要满足区域内政府、企业、高校等各类用户的算力需求，起步规模不宜过小，否则无法支撑类似大模型训练等大算力需求，也不足以发挥集约共享的规模效益。

　　任京暘补充道，从投资角度看，智算中心发展尚处于初期阶段，建设、运营、应用与生态建设等投入较大，需要结合地方财政承受能力做出合理评估，根据实际需求进行适度的超前部署。

　　大部分智算中心都是分期建设的，建成一期，就可以投入运营一期，后期再根据运行情况和产业发展需求进行二期、三期建设。

　　例如武汉人工智能计算中心，该智算中心在2021年5月完成了一期项目建设工作，并开始为企业提供AI算力，但很快饱和了。于是，武汉人工智能计算中心又进行了二期项目扩容工作，将算力规模从100P扩容到200P。武汉人工智能计算中心相关负责人在接受媒体采访时说，现在二期算力也接近饱和，随着准备进行进一步的算力扩容工作。

　　武汉人工智能计算中心

　　根据各智算中心的数据，至少数百家企业已经签约智算中心，例如武汉人工智能计算中心已经为多家高校和科研院所、100多家企业提供算力，南京智能计算中心已经吸引超40家产学研机构入驻。

　　一个智算中心可以同时支撑的产业场景很多，例如自动驾驶、智慧医疗、智慧城市、智慧交通、智慧矿山、智能制造等等，主要看当地的需求，一般都是为了支撑当地的优势产业更好发展。比如，青岛靠近海域，其人工智能计算中心招标文件就有提到青岛人工智能计算中心要支撑青岛优势产业集群，比如智能家居、智能制造等产业智能化持续领先，并着重强调支撑当地智慧海洋经济的发展。

　　上述智算中心都并不局限于支撑单一产业。不过，也有一些城市选择建设针对性更强的智算中心，像山西晋城建设了专门面向煤炭行业的智算中心（智能矿山创新实验室创新成果&计算中心）。该智算中心由华为、晋能控股等企业参与建设，主要是为推动山西煤矿智能化建设。

　　智能矿山创新实验室创新成果&计算中心

　　在智算中心建设过程中，市政和建筑设计企业背后的AI和ICT企业是重要角色，例如曙光、华为、浪潮、腾讯、商汤 科技 等企业。

　　在 探索 智算中心过程中，作为计算领域的头部玩家曙光提出了“5A级”智算中心建设方案，从开放、融合、绿色、普惠、服务五个方面，进行智算中心相关的实践和 探索 。目前，曙光5A级智算中心已在广东珠海、安徽合肥、浙江桐乡等地陆续落成，其江苏昆山等地的智算中心也进入建设阶段。

　　合肥先进计算中心

　　曙光智算中心会采用兼容多种芯片、算法、模型等的多元协作方式以实现多元算力提供。例如曙光参建的合肥先进计算中心不仅能提供智能算力，还能提供高性能计算所需算力。在降低智算中心、数据中心能耗方面，曙光研发有浸没式相变液冷技术，可使智算中心的PUE值降至1.04到1.05。

　　华为应该是比较早尝试智算中心的企业，而且也是参与各地智算中心建设最多的企业之一。华为升腾计算业务总裁许映童曾在2021世界人工智能大会期间透露，华为希望在2021年内启动超20个智算中心建设。

　　包括“鹏城云脑II”、“武汉人工智能计算中心”在内的几个华为承建的智算中心项目几乎都是使用华为的Atlas 900 AI集群架构，来实现AI算力供给的。Atlas 900 AI集群架构是由数千颗升腾910 AI处理器构成，其总算力达到256P 1024 PFLOPS FP16。

　　鹏城云脑

　　浪潮在智算中心方面也有多年的研究，无论是智算中心运行过程中算力生产、算力聚合、算力调度还是算力释放环节，浪潮都分别有相应的技术和软硬件支撑。南京智能计算中心就是采用了浪潮AI服务器算力机组和寒武纪思元270和思元290智能芯片及加速卡。

　　南京智能计算中心

　　作为数据中心行业的重要玩家，腾讯将其在数据中心方面的 探索 应用在了智算中心建设中，像腾讯智慧产业长三角（合肥）智算中心建设中就用到了腾讯第四代T-Block等高端模块化技术，支持项目快速交付。腾讯第四代T-Block等高端模块化技术就是将IT、空调等数据中心的各个功能模块化，以实现按需灵活配置。

　　商汤 科技 是从2018年开始进行人工智能计算中心预研工作的，2020年7月开始商汤 科技 人工智能计算中心建设工作。2022年1月24日，商汤 科技 人工智能计算中心启动运营。商汤 科技 人工智能计算中心的峰值算力高达3740 Petaflops，这背后包含了商汤 科技 的多种技术突破，包括高性能计算、分布式调度、硬件/软件协同设计等。

　　商汤 科技 人工智能计算中心

　　我们通过调查2021年以来建设和建成的智算中心，发现越来越多的城市已经开始了智算中心建设。这体现了各地对于AI产业的重视。从一些现有的智算中心建设工期来看，一般一期建设大概时间在半年到一年不等，今年可能会有更多在建的智算中心建成并投运。另外，“东数西算”工程也会对新的智算中心的规划、建设产生多重影响。

　　目前参与智算中心建设的企业相对有限，随着各地对智算中心建设需求的增加以及一些新玩家加入，智算中心领域玩家可能会面临更激烈的竞争。

　　⑻ “东数西算”工程正式启动，全国数据中心是如何布局的

　　“东数西算”工程中的“数”，指的是数据；“算”指的是算力，即对数据的处理能力。与“西气东输”“西电东送”“南水北调”等工程相似，作为一项国家级的算力资源跨域调配战略工程，“东数西算”工程对于优化我国算力资源空间布局，加快打造全国算力“一张网”，构筑我国数字经济发展新优势，都具有重要的意义。

　　在满负荷运行的情况下，这家数据中心每年可节省电力10.1亿千瓦时，减少碳排放81万吨，相当于植树3567万棵。它所承载的大数据、云渲染、容灾备份等业务，则广泛覆盖重庆、广西、广东、云南、四川等地。未来，这里有望达到100万台服务器规模。

　　在全球数据量持续爆发式增长、数据中心产业规模迅速扩大的当下，绿色低碳成为数据中心行业的发展趋势，以保证在满足数字经济发展的同时，减少甚至“消除”数据中心建设对全球气候的影响，已经成为行业共识。“东数西算”工程的正式启动，对于推动算力建设，加速数字产业化和产业数字化进程，支撑经济高质量发展将起到重要作用。

　　京东云依托京东集团多年的基础设施建设和运维管理经验，已在全国范围内完成了数据中心布局，总计超过70座数据中心为客户提供强大的算力资源保障，并通过科学规划打造了多元化配套园区，全面辐射京津冀、长三角、粤港澳大湾区及成渝地区等核心经济带。

　　⑼ 人工智能计算中心有什么用途

　　当前，各行各业对适配AI模型的训练需求呈爆发式增长，而一个高质量的AI模型是通过训练和持续迭代优化而来的。当大模型、多模态算法模型训练逐渐成为主流，人工智能算力需求每3.5个月就翻一番，企业在AI研发中进行模型训练的算力成本居高不下。因此，能否为企业和科研机构提供可持续、高适配、高弹性的训练算力成为衡量各地人工智能计算中心“含金量”的核心指标。如果没有技术足够成熟的训练芯片来提供训练算力保障，就难以保障平台产出算法模型的效率，那么以亿为成本而建设的人工智能计算中心也就成了“雷声大雨点小”的空壳工程。

　　 训练芯片和推理芯片之别

　　在实际的人工智能计算中心硬件布局中，芯片主要适配于推理和训练两大场景。训练芯片和推理芯片之间的逻辑差别可以理解为：训练芯片像老师，一遍一遍教一个完全不认字的小孩从零开始识字，一遍不会就再教一遍，直到教会为止；而推理芯片则是已经学会识字的小孩，阅读不同的书本时，可以识别出书本中的字。

　　换句话说，训练是从现有的数据中学习新的能力，而推理则是将已经训练好的能力运用到实际场景中。离开了训练的推理，就相当于空中楼阁。所以，相较于推理芯片，训练芯片是人工智能不断进化的基础，也是众多AI芯片厂商需要着力攻克的研发高地。

　　 训练芯片有哪些特点

　　那么，与推理芯片相比，训练芯片在技术上具有哪些特点？

　　首先，训练芯片具备浮点运算能力。复杂模型的训练过程中，需通过精细的浮点表达能力对上千亿个浮点参数进行微调数十万步。无浮点运算能力的芯片如用于训练将增加约40%的额外操作，以及至少4倍的内存读写次数。

　　其次，训练芯片具有专用AI加速单元，并具有高能效比的特点。当前有个别厂商采用2016年国外品牌GPU架构，缺少AI加速单元，导致其AI训练能效比差，且能耗剧增。与之相比，配置矩阵加速单元的训练芯片可使AI训练效率提升10倍。

　　为AI产业提供充沛算力，需要在AI处理器硬件上有扎实的技术积累。据了解，目前许多人工智能计算中心使用的由升腾910AI训练处理器，原生具备训练能力，集群性能业界领先。目前，该集群可以在28秒完成基于Resnet-50模型训练（持续保持业界第一），并且性能还将持续提升。同样，基于升腾AI基础软硬件平台的“鹏城云脑II”荣获AIPerf（世界人工智能算力）第一名，并再次刷新IO500（高性能计算存储系统性能排行榜－全系统输入输出和10节点系统）两项世界冠军。

　　 训练芯片市场前景广阔

　　随着自动驾驶、生物信息识别、机器人、自动巡检等人工智能终端产品和应用越来越普遍化，人工智能产业集群的价值不可估量。在从理论走向应用的产业化过程中，训练芯片作为算力平台的“心脏”，其市场也持续蓬勃发展。

　　研究机构赛迪顾问发布的报告显示，从2019年到2021年，中国云端训练AI芯片市场累计增长了约127%。2021年，云端训练芯片市场规模将达到139.3亿元。据预测，从2019年到2024年，云端训练芯片的年复合增长率或达到32%。

　　以全国第一个人工智能计算中心——武汉人工智能计算中心为例，其一期建设规模为100P FLOPS AI算力，今年5月31投运当天算力负载便达到了90%，投运之后持续满负荷运行。如今，武汉人工智能计算中心仍在持续扩容中。9月初正式上线的西安未来人工智能计算中心一期规划300PFLOPSFP16（每秒30亿亿次半精度浮点计算）计算能力。作为西北地区首个大规模人工智能算力集群，其算力平台承载力达到了当下我国同类平台中的领先的水平。

　　市场的高速增长预示着，当人工智能发展到深水区阶段，各行各业对AI训练算力的需求将长期保持几何级增长。而训练芯片作为训练算力的引擎，也是人工智能模型训练的“基础中的基础”，也将作为人工智能计算中心的灵魂得到更广泛的重视。相信，在我国极为丰富的AI应用生态优势引领下，无论是训练芯片还是推理芯片，都将得到更为长足的快速发展。

　　人工智能计算中心是智慧城市建设、企业智能化升级、人工智能企业集约集聚的核心，我们这边就是处于智慧城市的建设中，用的是华为这边提供的解决方案，他们的人工智能计算中心要更加稳定靠谱，提供的服务也要好很多。

　　⑽ 芜湖为什么是算力中心

　　区位优势。芜湖处于长三角一体化发展和中部崛起两大国家战略覆盖范围，是全国“十纵十横”综合运输大通道重要节点城市和国家综合交通枢纽，对长三角中西部地区辐射作用明显，有利于推动宁合都市圈融合发展。

　　有产业优势。芜湖工业基础好，产业全，拥有3个国家级开发区、自贸区和7个省级开发区；汽车及零部件、材料、电子电器、电线电缆等四大支柱产业加快转型升级，产值及规模不断壮大；机器人及智能装备、新能源及智能网联汽车、航空等10大战新产业蓬勃发展；更有海螺集团、奇瑞汽车等全国知名行业龙头企业；在推动实体经济与数字经济融合发展方面具备产业基础和示范作用。

　　有营商环境优势。近年来，芜湖市持续优化营商环境，率先推进工业互联网建设，实施“紫云英”人才计划等，2021年芜湖GDP突破4000亿元，增幅安徽省第一、长三角地区第一。

　　有算力和网络基础优势。中国电信集团在全国云计算规划布局中，早在2017年，就将芜湖作为中国电信31个云资源骨干节点之一，规划建设集团级云计算中心。

　　在芜湖市委、市政府统筹推进下，云计算中心一期已全面建成，二期正在建设中，总投资约25亿元。芜湖市委、市政府高度重视，成立由市长担任组长的建设领导小组，顶格推进，实现了二期建设当年开工当年主体封顶，奠定了芜湖市在算力上处于全国第一方阵地位。同时，在网络上，芜湖也是中国电信全国63个骨干网络节点之一，骨干网出口1.2万G(12T)，城域网带宽出口达2200G，占全省30%以上；具备向长三角及中西部地区提供高带宽、低时延的网络能力。