2024算力工厂建设指南白皮书-33正式版.docx

OCTCAB012024开放计算标准工作委员会OpenComputeTechno1.ogyCommittee算力工厂建设指南白皮书（2024年6月）开放计算标准工作委员会发布版权保护文件版权所有归属于该文件的发布机构，除非有其他规定，否则未经许可,此发行物及其章节不得以其他形式或任何手段进行复制、再版或使用,包括电子版.影印件,或发布在互联网及内部网络等.使用许可可于发布机构获取.III1概述12背景12.1 算力发展趋势与挑战12.2 预制化数据中心发展43算力工厂概述53.1 算力工厂模式定义53.2 算力工厂形态分类63.3 算力工厂核心理会63.4 算力工厂模式忧势73.5 算力工厂应用场景73.6 算力工厂收益分析84算力工厂建设模式84.1 建设模式分类84.2 建设模式推荐95算力工厂规划建议105.1 算力形式105.2 算力规模115.3 算力应用116算力工厂建设思路146.1 建设原则146.2 建设流程156.3 算力工厂技术框架167算力工厂运营模式257.1 算力运营257.2 算力销售277.3 I常运维27会考文献29I1.-1.,刖B本文件由中国电子技术标准化研究院提出。本文件出开放计算标准工作委员会归口。本文件起草单位：中国电子技术标准化研究院、浪潮电子信息产业股份有限公司、中通服咨询设计研究院有限公司、中国建策西北设计研究院有限公司、西安_E程大学、东向大学、西安交迪大学、广东新会中集特种运输设法有限公司、金华举水智能科技街.限公司.本文件主要起草人：张群、陈海、周相峰、朱亮.王涛、刘晓雷、乌宏亮、朱智国、师宇清、张立功、赵超、李丛泮、张振宇、段晓明、王太峰'峨虑、赵明明、孙铁柱、陈忠英、李楠、张水权、盛有海.H1.算力工厂建设指南1嘏述随着数字经济时代的全面开启，算力已经成为推动各行各业数字化转型的关键力崎，在这个时代讨景下，我国时于售力法础设施的投入11益加大，制力规模稳步增长，收至2023年底，我国算力总规模达至J230EF1.OPS（F1.OPS：饵秒浮点运算次数即每秒能完成230仃亿亿次浮点运矩算力总规稳居全球第二位.然而，在算力规模高速增长的同时，也面检若诸多挑战。城设周期长、能源利用率低、技术更新换代快、管理运维效率低下以及建设投资高等问遨,都在一定程度上制约了算力的进一步发展.为了解决这些问遨,急需一种全新的建设模式,以更岛效、更经济、更环保的方式推动算力的发展.算力工厂正是在这样的背景下应运而生,采用按制化集装箱数据中心作为算力底座，相比传统数据中心，这一创新模式能略提升50%以上的交付效率.同时,算力J1.厂还搭教了计算、存储、网络等IT设备组成的帔件，对外提供算力资源的运营眼务。这种模式的出现，不仅极大地缩蚯了建设周期，降低了建改成本，还提高了能源利用效率和管埋运维效率"算力工厂的核心理念是1打造创新的算力全生命同期服务模式,让算力以更合适的方式更快发生在更叽制的地方这一理念宽穿'算力工厂的整个建设过程,从规划、建设到对外提供算力运营眼务.为用户提供了一体化全生命周期的服务“算力工厂致力于帮助用户以最快的模式搭建对外提供和力运背眼务的平台，从而提高资金使用效率，改善用户整个生命周期的TCO（TCO：总拥有成本）和现金流.助力客户商业成功.在算力工厂的建设过程中，注熨技术创新和模式创新.通过引入先进的IT设备和数据中心技术，不断提升算力工厂的性能和效率。同时积极探索新的商业模式和运营模式,为用户提供更加灵活、多样化的服务选择.展望未来，算力工厂将在数字经济中发挥越来越笊要的作用。算力工厂将茶承创新、尚效、环保的理念，不断优化和完善建设和限务模式.在能力工厂建设模式的推动下，我国的算力产业将迎来更加广网的发展前景.2背景21算力发展趋势与挑战2.1.1算力的定义与价值£中国算力白皮书（2022隼J将算力定义为：数据中心的服务器通过对数据迸行处理后实现结果输出的一种能力.求义的概念上，算力是软硬件无合执行某种信息处理需求的能力,一般采用每秒浮点运算次数进行表达,即F1.OPS.广义概念上,算力是集信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体的新鞭生产力，主要通过算力中心等算力基础设施向社会提供服务。在人类历史的演进中,技术革命总是推动着时代的进步.第一次工业革命让人类进入热力时代.第二次工业革命则引领人类步入电力时代.而今天，的若计算机技术的飞速发展,人类迎来了由W力主宰的第三次工业革命。这一时代变革，不仅标忐存人类生产力的又一次飞跃，更预示希全球经济的崭新格局。随着新一轮科技域命与产业革命的加速演进，算力正成为推动产业数字化转型的核心力城.它如何新时代的引擎，为各行各业的升级换代注入源源不断的新动能。在全球数字经济的浪潮中，算力不仅是发展的加速器，更是国家竞争力的正要标忐。越来越多的数据显示，一个国家的算力规模与其羟济发展水平之间存在着显著的正相关关系.在数字经济时代全面开启的背景下，人工智能、云计算、大数据技术等日新月异,传统产业与新兴技术的融合日益加深，数字行业蓬勃发展.5Z力，作为这些技术的核心驱动力，正在以新的关键生产力形式，眼型着世界泾济版图,根据QC、浪潮伯息、清华大学全球产业研究院联合发布的数据，计算力指数的提升与数字经济和GDP的增长呈正相关关系,计算力指数毋提高1点，数字羟济和GDP将分别增长3.5%）和1.8%,这,数据充分证明了算力在推动经济增长中的Hi要作用。对于中国而吉，做强做优做大数字经济,促进数字经济与实体经济融合发展,已成为推动经济岛质%发展的柬要故珞，在这一过程中，筑牢算力法础设施的坚实底座至关正要，只有拥有超大的算力支撑，才能在全理数字经济竞争中占据有利地位，为经济的裔质Ift发展注入新动力。因此，必须加强算力域础设施的建设.推动舞力与各行各业的深度融合.为数字经济的蓬勃发展提供坚实保障“212我国算力产业高速发展随而5G.人工智能等信息技术的发展,算力需求不断增长，算力产业迎来重要发展机遇.我国不断加大对计0、存储和网络等基础设施的投入，高度重视数抵中心、智算中心、起算中心以及边续数据中心等算力基础设施的高质量发展。工信部数据显示，截至2023年底，我国在用数据中心机架总规模超过810万标准机架，算力总规模达到了230EF1.OPS,尊力总规模居全球第：优2023年,人工智能领域的发展达到了重要转折点,在人工智能席卷各个行业的大趋势下,各行业正加逑从业务数字化迈向业务智能化，从感知智能到生成式智能，人工智能算力35求快速增长,大模型和生成式人工智能的发展故著拉动了智能算力的增长,为尊力产业带来了更大的发展空间.在适度超前的指导思想下,国家正加大对人工智能算力基础设施的投资.目前，互联网企业、电佰运苜商,以及各级政忖均积帙投入到智算中心的建设之中.据«2023-2024年中国人工智能计算力发展评估报告3中中国智能匏力规模测算结果,预计到2027年中国智能算力规模将达1117.4EF1.OPS.W,该报告测算了中国通用锻力规模，预计到2027年通用豫力规模将达到117.3EF1.OPS.2022-2027年期间,中国智能算力规模年受合增长率达33.9%,同期通用尊力规模年发合增长率为16.6%,这再数据充分表明，在未来几年内，我国算力聪础设施建设将更加注重智算中心的建设，智算产业的发展也将进入一个黄金发展期.这不仅将有力推动人工智能等前沿技术的发展,还将为我国经济的数字化转审和高质埴发展提供强大支撑.2.13算力发展趋势1）算力需求持续增长在数字羟济时代，算力崭曲头角成为全新的生产力，与数据、算法并将成为这一时代最基础的生产要素。随着公计蒯、大数据技术的迅猛发展，数字化改革的步伐不断加快，数据呈现爆炸性增长，眸法的笈杂程度也持续轶升,这种趋势自接促使了对以力规模与能力的迫切需求，修力需求正以前所未有的速便爆发式增长,成为推动数字经济持续繁荣的关犍力量.2）算力类型加速转变当前的算力摘域正经历着一场算力类型的加速转变，传统上，通用算力在算力需求中占据着主导地位，然而，的在A1.GC大帙型等人工兜能技术的迅猛发展，智能和力的占比开始迅速攀升.根据中国信通院发布的中国综合算力指数（2023年）报告显示，尽管通用算力目前仍占据74%的算力规模，但智能立力己经以惊人的逑度增长，占比达到了25%,更值得注意的是，智能算力的增速同比上年增加了45%,这一增速甚至超过了总体算力的增速.这一科变不仅体现了人工智能技术在现代社会中的广泛应用和重要性,也预示着未来算力航域的发展方向.随着技术的不断进步和应用的不断扩展,智能算力将维续保持高速增长,成为推动数字经济发展的更要力信.同时，这也对分力基础设施的建设和运营提出了更高的要求，Si要不断创新和完善,以满足11益增长的智能算力需求。3算力眼分泛在流动云计算岷起之后，驾力开始云化,分布化.边獴计算出现.算力还从云端下沉到通信网络的各个层徼，遍布于云管剧的各个用落.人:智能算力提升了其横盖规模，实现生成式人工智能推理能力在边缘、终崩等位置的航若和应用.附着边绿计口逐步进入稳健发展期.边缘计算与云计芽、5G、区块钱等其他技术的协同与融合需求进一步增加，推进人工智能在云-边-端的覆盖,满足无处不在的智能化需求.4）以力设施绿色低碳伴1人工智能对计算和存谛能力要求的不断提升,芯片的功耗正越来越高，发热晶也越来越大，在中国，面对大量涌现的人工智能大模型应用以及国家“双碳战略”和东数西Ir的逐步实施,为实现我力建设和能源消耗成本间的有效平衡，时算力基础设施进行功耗控制和改良，是从源头上进行节能然持的有效手段.通过枳极探索模块化设计和部署.通过提升散热效率来降低能耗的液冷数据中心受到市场的关注.此外，提高可再生能源的占比，减少化石能源的使用，有助于降低电力成本，从而间接推动算力的绿色发展。2.1.4算力发展挑战我国豫力基础设脩发展仍有提升空间.整体来看，以人工智能大模型为代我的A1.GC新应用、新需求的倔起，推动算力规模快速增长、计算技术多元创新、产业格局加速重构。大模型产业井啮式发展也带来究力紧缺、能耗激增等向阻.当前我国算力发展仍面临不小挑战：1）建设周期长数据中心的建谀南要羟过设计、土建、机电安装、调试等多个阶段，整个建设周期长达12年以上，这难以满足各行业对算力持续高速增长的迫切需求.2）能源利用率低，能耗居高不下算力带来的能耗问题日益显现.据中国通信院数据显示2022年中网数据中心平均PUE为1.52,而国家及多地政忖出台PUEtfI不高于1.25的严格限制，如何实现绿色低碳发展，降低算力的能耗，成为整个行业的重点研究方向.3）传统机柜供电制冷难以兀配施行GPU眼务潺等病性能设各的广泛应用,每台机架的功率可ii40kW以上,远超过传统数据中心每机架7kW的功耗水平.这使得数据中心的供电、制冷系统需要全面升欲改造，以适应新的算力需求.4）管理运处效率低下当前的数据中心通常存在两套独立的监控系统,即动力环境基础设施监控和IT设住监控。这种分团的系统架构使得运维人员难以根据IT设备的实际负毂情况进行及时调优,导致整个数据中心的监控运维管理、能耗调优和故障预警效率低下。5能力技术更新换代快随存技术的不断发展，新的算力技术不断涌现，传统数据中心改造扩容玳，无法第时间升级新代技术,面临建成即落后的宕境。6）算力需求多维爆炸律力正在从以DC为中心走向无处不在，走向边濠/超边缘/端，更有效地走进千行百业，这需