统筹推进算力一体化建设

m.xinwen.mobi · 发表于前天 14:43

统筹推进算力一体化建设具有深远意义且包含多方面的关键举措：

一、意义
1. 提升国家整体计算能力
在当今数字化时代，各个领域如科学研究（基因测序、气象模拟等）、工业制造（智能工厂中的复杂生产流程优化）、金融服务（高频交易、风险评估）等对计算能力的需求呈指数级增长。通过统筹算力一体化建设，可以整合分散的计算资源，形成强大的整体计算能力，满足不同行业和应用场景的需求。
2. 促进资源高效利用
避免算力资源的重复建设和闲置浪费。不同地区、不同部门在信息化建设过程中，如果各自为政，容易出现计算资源建设过度或不足的情况。例如，一些地方数据中心建设缺乏统一规划，导致部分服务器利用率低下，而统筹建设能够根据实际需求合理分配资源，提高资源的使用效率。
3. 推动区域协调发展
有助于缩小区域间的数字鸿沟。在我国，东部地区和一些大城市在算力资源方面相对丰富，而中西部地区相对薄弱。通过统筹推进，可以引导算力资源向中西部地区合理布局，如在能源丰富但

经济欠发达地区建设大型数据中心，既利用了当地的优势资源（如廉价电力），又带动了当地数字

经济的发展，促进区域之间的协调发展。
4. 保障数字

经济发展的算力支撑
数字

经济涵盖数字产业化和产业数字化等多个方面。从数字产业化角度看，人工智能、大数据、云计算等新兴产业的发展依赖于强大而稳定的算力。在产业数字化进程中，传统产业的转型升级，如制造业的智能制造改造，需要算力来实现数据的分析、生产流程的优化等。统筹算力一体化建设能够为数字

经济的蓬勃发展提供坚实的基础保障。

二、关键举措
1. 基础设施建设布局一体化
跨区域布局
综合考虑能源、地理、网络等因素进行数据中心的布局。例如，在能源丰富且气候适宜的地区，如内蒙古、贵州等地，大规模建设数据中心。内蒙古拥有丰富的煤炭资源和风电资源，贵州则有凉爽的气候利于数据中心散热，可以在这些地区构建超大型数据中心集群，承载全国性的海量数据存储和计算任务。
同时，在东部沿海等

经济发达、数据需求旺盛的地区建设边缘数据中心，满足低延迟、高带宽的本地算力需求，如金融交易、智慧城市中的实时交通管理等应用场景，形成“中心边缘”的一体化布局。
异构算力整合
   整合CPU、GPU、FPGA等不同类型的计算芯片资源。在人工智能训练和推理场景中，GPU具有强大的并行计算能力，适合大规模数据的深度学习模型训练；而在一些传统的企业级应用中，CPU则更为通用。通过构建异构算力平台，根据不同的任务需求灵活分配算力，提高整个算力基础设施的适用性和效率。
2. 算力资源调度一体化
建立统一调度平台
   打造一个覆盖全国的算力资源调度平台，类似于电网的调度中心。这个平台可以实时监控各地算力资源的使用情况，包括数据中心的服务器空闲率、计算任务的优先级等信息。例如，当某个地区的企业有大规模的计算需求（如基因分析公司进行海量基因数据比对），而本地算力不足时，调度平台可以从其他地区闲置的算力资源中调配过来，实现算力的按需分配。
制定资源调度规则
   制定公平、合理、高效的算力资源调度规则。根据任务的紧急程度、用户的付费等级、对社会的贡献等因素确定计算任务的优先级。例如，在应对突发公共事件（如疫情期间的病毒基因测序、医疗物资分配模拟等）时，相关计算任务应被赋予最高优先级，优先获得算力资源保障。
3. 标准体系一体化
技术标准统一
   在算力基础设施建设方面，统一数据中心的建设标准，包括服务器规格、网络架构、能耗指标等。例如，规定数据中心服务器的机架尺寸、供电标准、散热方式等，确保不同地区、不同厂商建设的数据中心能够互联互通、协同工作。在软件层面，统一算力接口标准，使得各种计算应用能够方便地调用不同的算力资源，就像不同品牌的电器都能使用统一规格的电源插座一样。
安全标准一致
   制定统一的算力安全标准，涵盖数据安全、网络安全、计算设备安全等多个方面。例如，对数据在存储、传输和计算过程中的加密标准进行统一规定，防止数据泄露和篡改；对数据中心的网络防护、服务器的物理安全防护等制定明确的安全等级要求，保障算力资源的安全稳定运行。
4. 产业协同一体化
上下游产业联动
   在算力产业链中，芯片制造商、服务器制造商、数据中心运营商、云服务提供商以及使用算力的各类企业和科研机构要形成紧密的协同关系。芯片制造商要根据数据中心和企业的算力需求研发更高效的计算芯片；服务器制造商根据芯片和数据中心的需求优化服务器设计；数据中心运营商提供稳定的算力基础设施服务；云服务提供商整合算力资源并提供便捷的云服务给企业和科研机构。例如，华为作为通信和计算技术企业，既研发高性能的计算芯片和服务器，又参与数据中心建设和云服务提供，与上下游企业广泛合作，推动整个算力产业的协同发展。
跨行业应用协同
   促进算力在不同行业间的协同应用。例如，在医疗和科研领域，利用医疗行业的临床数据和科研机构的计算能力进行疾病研究和药物研发；在工业和农业之间，通过工业的大数据分析和算力支持来优化农业生产中的种植、养殖等环节，实现跨行业的数据共享和算力协同，挖掘更多的创新应用场景。

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