1 4 4 6 8 10 12 12 14 16 18 19 20 20 21 22 22 23 23 241一、智算基礎設施發展概述源需要以集群模式部署以提供并行計算能力，高性能無損網絡+高性能存儲為單服務器節點級和多服務器集群級的算力突破提供了重要23區域層面的產業創新與科研創新。據團隊不完4二、智算基礎設施的供需布局（一）基礎大模型訓練推動大規模智算集群強增長模型名稱模型參數規模（個）訓練集（Token數）訓練完成所需算力估算（PFLOPS）1000P智算中心耗時4100P智算中心耗時5（天）9961TPU或其他專用AI加速芯片）組成的高性能計算系統，用以訓練基56H100集群，支持下一代生成式Al模型的訓練6。搭建了一個12288卡Ampere架構訓練集統用于訓練大語言模型7。大型AI研發（二）模型推理應用將構成智算基建第二條增長曲線隨著AI大模型的應用落地，推理智算需求正迎來爆發。隨著/yaowen/20240514/lfZA1rtFgLoX3R8yM1axamaw7案例來源：字節跳動論文《MegaScale:SGPUs》.8案例來源：國資委官網.78（三）區域智算基建布局綜合考慮訓練與推理需求練及高并發推理應用。人工智能發展基礎較好的城市，布局300至復雜計算的需求。與此同時，各地市、區也在積極發展40至300PFLOPS規模的小規模算力中心，以適應本地不同行業和場景下9從重點城市來看，我國已初步形成三級智能算力基建布城市布局智算中心綜合考慮區域內AI訓練與推理需求。截至（四）跨區域調度協同強力支撐智算基建供需對接群調度性能每秒超過2000+實例，打造通智超一體化智算加速平臺長三角算力調度中心承載了中國電信天翼云4.0算力分發網絡平臺-建(十)萬卡集群技術難度高、投入成本極構建跨區域跨主體互聯的智算基礎設施，共同協作支撐大模型訓練。點高速互聯時延在微秒級（服務器內部是納秒級但互聯網骨干網三、智算基礎設施的能力要求智算基礎設施最終的有效算力供給能力。模型計算利用率（MFU，率。高MFU表明加速器在模型訓練中被充分互聯網絡，國內廠商在構建智算集群方面正縮小與英偉達Nvli向擴展（ScaleUp）系統提供了靈活高效的方法。浪潮SuperPod集群BandwidthMemory，高帶寬內存)突破了內存容量與帶寬瓶頸，被視（二）集群穩定性是保障天。浪潮信息推出大模型智算軟件棧OGAI，軟件棧調度平臺層（三）綠色低碳性是前提測算，使用英偉達GPU集群組成的微軟超算數據中心中訓練一次節約。液冷總線方面，高集成性智算液冷整機柜可實現數字化控制、機柜內互聯成本降低90%，整柜功耗降低3%，網絡部署時間縮短（四）服務易用性是亮點普惠泛在的智算服務是智算基礎設施服務發展趨勢。AI大模型計算能力要求相對較低。智算中心的算法模型、AI架構定制化程度四、智算基礎設施的賦能模式（一）產研合作行業大模型的快速檢索及化工流程工藝的自主設計和優化，實現甲醇制丙烯(DMTP)等工藝過程的反應動力學自動生成，縮短化工工藝流程的研大學軟件學院算法資源進行模型訓練調優處理，提升模型訓練效率，西安人工智能計算中心已共同推出西安電子科技大學“秦嶺·西電遙（二）龍頭引領聯合創新校以及產業鏈上下游企業等共同發起成立人工智能全要素創新聯合（三）央國企示范應用發展科工集團機器人科技有限公司借助國產化機器人軟硬件平臺，打造五、發展建議（一）投資布局要分類引導，分級建