AI大规模智算中心整体规划建设方案.pptxVIP

AI大规模智算中心整体规划建设方案.pptx

  1. 1、本文档共28页,可阅读全部内容。
  2. 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
  3. 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载
  4. 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
  5. 5、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
  6. 6、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们
  7. 7、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
  8. 8、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
查看更多

AI大规模智算中心整体规划建设方案

首期建成不低于500PFlops的智能算力规模,支撑大规模AI模型训练需求。

部署分布式训练框架和推理加速引擎,实现千卡级AI集群的稳定高效运行。

构建智能化运维平台,通过数字孪生技术实现数据中心全生命周期的能效管理和故障预测。

采用液冷等先进技术建设高密度机柜,确保数据中心基础设施满足AI算力中心的严苛要求。

PUE≤1.2

支持模块化扩容

算力目标

通过新型制冷系统和余热回收技术,实现年均PUE值控制在1.25以下。

绿色目标

规划P级算力

全年可用性≥99.9%

运营团队

构建开放共享的算力服务平台,为科研机构和企业提供不低于95%的算力资源可用性保障。

服务目标

核心目标与指标

基建团队

技术团队

扩展能力

可靠性

能效指标

算力规模

目录

CONTENTS

02.

需求分析

04.

软件系统部署

05.

数据管理与安全

01.

项目概述

03.

基础设施规划

06.

运营与维护

01

项目概述

CHAPTER

技术发展趋势

政策支持引导

生态协同需求

基础设施升级

行业需求激增

建设背景与需求

人工智能技术在多个领域的广泛应用推动了算力需求的爆发式增长,传统数据中心已无法满足高性能计算、模型训练等场景的需求。

金融、医疗、自动驾驶等行业对AI算力的依赖日益加深,亟需建设专业化、规模化的智算中心以支撑业务创新与发展。

现有计算资源存在利用率低、能耗高、扩展性差等问题,需通过建设新型智算中心实现资源整合与效能提升。

多地政府将AI基础设施纳入重点发展规划,提供土地、资金等配套支持,为智算中心建设创造了有利条件。

智算中心需整合算法、数据、算力等要素,构建开放共享的AI产业生态,推动产学研用深度融合。

首期建成不低于500PFlops的智能算力规模,支撑大规模AI模型训练需求。

部署分布式训练框架和推理加速引擎,实现千卡级AI集群的稳定高效运行。

构建智能化运维平台,通过数字孪生技术实现数据中心全生命周期的能效管理和故障预测。

采用液冷等先进技术建设高密度机柜,确保数据中心基础设施满足AI算力中心的严苛要求。

PUE≤1.2

支持模块化扩容

算力目标

通过新型制冷系统和余热回收技术,实现年均PUE值控制在1.25以下。

绿色目标

规划P级算力

全年可用性≥99.9%

运营团队

构建开放共享的算力服务平台,为科研机构和企业提供不低于95%的算力资源可用性保障。

服务目标

核心目标与指标

基建团队

技术团队

扩展能力

可靠性

能效指标

算力规模

分阶段实施计划

按TierIV标准验收基础设施,完成算力基准测试与AI模型部署验证

交付验收

验设备

交系统

理文档

划分机房建设、设备调试等关键节点,制定算力部署与系统联调时间表

进度管控

拆任务

排工期

保同步

明确智算中心建设目标、算力规模及技术路线,界定基础设施与业务边界

目标范围

立目标

定边界

分析PUE值、算力利用率等核心指标,优化运维流程并形成标准化建设方案

效能评估

传经验

做复盘

评效能

识别电力冗余、散热效率等风险点,制定容灾备份与应急响应机制

风险防控

备预案

预风险

查隐患

配置GPU集群、高速网络等硬件资源,组建AI专家与运维团队

资源整合

组团队

备硬件

规划筹备

建设实施

投产运营

02

需求分析

CHAPTER

计算与存储需求

高性能计算集群

分布式存储系统

弹性资源调度

数据预处理能力

冷热数据分层

AI训练和推理需要强大的计算能力,需部署多节点GPU/TPU集群,支持高并行计算任务,确保模型训练效率。

为满足海量数据存储需求,需采用分布式文件系统或对象存储方案,支持高吞吐量和低延迟访问,同时具备数据冗余和容灾能力。

根据业务负载动态分配计算和存储资源,通过容器化技术和虚拟化平台实现资源的灵活扩展与回收。

需配备专用硬件加速数据清洗、标注和转换流程,减少训练前的数据准备时间,提升整体效率。

针对不同访问频率的数据设计分层存储策略,热数据采用高速SSD存储,冷数据迁移至低成本高容量硬盘或磁带库。

计算节点间需部署高带宽、低延迟的InfiniBand或RoCE网络,确保分布式训练中参数同步的高效性。

低延迟互联网络

接入多运营商骨干网络,通过BGP协议实现智能流量调度,保障对外服务的高可用性和抗DDoS能力。

构建核心-汇聚-接入三级网络拓扑,支持横向扩展和纵向流量隔离,避免单点瓶颈影响整体性能。

01

03

02

网络与带宽需求

采用VLAN、SDN技术划分业务域,结合防火墙和流量加密机制,防止数据泄露和未经授权的访问。

部署实时流量分析工具,识别异常流量模式并自动调整QoS策略,确保关键业务优先级。

04

05

安全隔离策略

多级网络架构

网络监控与优化

外部带宽冗余

冷却系统升级

可再生能源接入

弹性扩展设计

您可能关注的文档

文档评论(0)

破局2025 + 关注
实名认证
文档贡献者

网络信息安全工程师持证人

2025我又来了!

领域认证该用户于2024年05月10日上传了网络信息安全工程师

1亿VIP精品文档

相关文档