Q∕GDW 12118.1-2021 人工智能平臺架構(gòu)及技術(shù)要求 第1部分：總體架構(gòu)與技術(shù)要求

1、ICS 35. 020Q/GDW國家電網(wǎng)有限公司企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)Q/GDW 12118. 12021人工智能平臺架構(gòu)及技術(shù)要求第1部分：總體架構(gòu)與技術(shù)要求Architecture and technical requirements of artificial intelligence platformPart 1: Overall architecture and technical requirements2021 -06-25 實施2021 -06-25布國家電網(wǎng)有限公司 發(fā)布Q/GDW 12118.12021目 次前II1 翻12 規(guī)范性引用文件13術(shù)i吾轍5C14鵬i吾35雛魏35. 1嬤3

2、5. 2總體架構(gòu)35.3功能架構(gòu)55.4技術(shù)架構(gòu)65.5數(shù)據(jù)架構(gòu)75.6多級協(xié)同86魏96. 1功能要求96. 2性能要求106. 3安全要求106. 4硬件要求10貓111Q/GDW 12118.12021為規(guī)范國家電網(wǎng)有限公司人工智能平臺建設(shè)，明確人工智能平臺架構(gòu)和技術(shù)要求，提升公司人工智 能基礎(chǔ)支撐能力及應(yīng)用水平，制定本部分。人工智能平臺架構(gòu)及技術(shù)要求標(biāo)準(zhǔn)分為三個部分：一一第1部分：總體架構(gòu)與技術(shù)要求；第2部分：算法模型共享應(yīng)用要求；第3部分：樣本庫格式要求。本部分為人工智能平臺架構(gòu)及技術(shù)要求的第1部分。本部分由國家電網(wǎng)有限公司互聯(lián)網(wǎng)部提出并解釋。本部分由國家電網(wǎng)公司科技部歸口。本部分起

3、草單位：中國電力科學(xué)研宄院有限公司、國網(wǎng)山東省電力公司、全球能源互聯(lián)網(wǎng)研宄院有 限公司、國網(wǎng)浙江省電力有限公司、國家電網(wǎng)有限公司大數(shù)據(jù)中心、國家電網(wǎng)有限公司信息通信分公司、 國網(wǎng)信息通信產(chǎn)業(yè)集團(tuán)有限公司、國網(wǎng)江蘇省電力有限公司、南瑞集團(tuán)有限公司。本部分主要起草人：魏曉菁、蒲天驕、曾楠、王勇、高靈超、謝可、趙婷、蔣煒、張攀、王曉輝、 徐康、馮瑨、劉鵬、沈雪晴、席丁鼎、韋磊、蔡常雨。本部分首次發(fā)布。本部分在執(zhí)行過程中的意見或建議反饋至國家電網(wǎng)有限公司科技部。#Q/GDW 12118.1202115人工智能平臺架構(gòu)及技術(shù)要求第1部分：總體架構(gòu)與技術(shù)要求1范圍本部分規(guī)定了人工智能平臺建設(shè)的架構(gòu)要求和技

4、術(shù)要求。 本部分適用于人工智能平臺的規(guī)劃、設(shè)計、建設(shè)和運維。2規(guī)范性引用文件下列文件對于本文件的應(yīng)用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，僅注日期的版本適用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本文件。GB/T 5271. 1 一20 信息技術(shù)詞匯第1部分：基本術(shù)語GB/T 5271. 282001GB/T 5271. 292006GB/T 5271. 312006GB/T 5271. 342006信息技術(shù)詞匯第28部分信息技術(shù)詞匯第29部分 信息技術(shù)詞匯第31部分 信息技術(shù)詞匯第34部分人工智能基本概念與專家系統(tǒng) 人工智能語音識別與合成人工智能機器學(xué)習(xí) 人工智能

5、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3術(shù)語和定義下列術(shù)語和定義適用于本文件。3. 1人工智育旨 artificial i nte I I i gence一門交叉學(xué)科，通常視為計算機科學(xué)的分支，研宄表現(xiàn)出與人類智能（如推理和學(xué)習(xí)）相關(guān)的各種 功能的模型和系統(tǒng)。GB/T 5271. 282001,定義28.01.013. 2機器學(xué)習(xí) mach i ne I earn i ng功能單元通過獲取新知識或技能，或通過整理已有的知識或技能來改進(jìn)其性能的過程。 GB/T 5271. 312006,定義31.01.023. 3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) neura I network由加權(quán)鏈路且權(quán)值可調(diào)整連接的基本處理元素的網(wǎng)絡(luò)，通過把非線性函數(shù)作用到其

6、輸入值上使每個 單元產(chǎn)生一個值，并把它傳送給其他單元或把它表示成輸出值。GB/T 5271. 342006,定義34. 01. 063. 4訓(xùn)練（在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中）training （ i n neura I network）教會神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在輸入值的樣本和正確輸出值之間作出結(jié)合的步驟。GB/T 5271. 342006,定義34. 03. 183. 5樣本數(shù)據(jù)samp I e data其具備的特征能夠反映總體數(shù)據(jù)情況的一部分個體數(shù)據(jù)。3. 6推理 i nf erence從已知前提導(dǎo)出結(jié)論的推理方法。注1:在人工智能領(lǐng)域中，前提是事實或規(guī)則。注2:術(shù)語“推理”既指過程也指結(jié)果。GB/T 5271. 2

7、82001,定義28. 03.013. 7深度學(xué)習(xí) deep I earn i ng深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一種，深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研宄，含多個隱藏層的多層感知 器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。3. 8深度學(xué)習(xí)框架 deep I earn i ng framework一種支持深度學(xué)習(xí)模型設(shè)計、訓(xùn)練和推理的工具。3. 9資源 resource執(zhí)行所要求的操作而必需的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的任何組成部分。GB/T 5271. 12000,定義01.01.233. 10酉己置 conf i gurat i on信息處理系統(tǒng)中的硬件和軟件組織和互連起來的方式。GB/T 5271. 12000,定義01.01.

8、263. 11接口 i interface兩個功能單元共享的邊界，它由各種特征（如功能、物理互連、信號交換等）來定義。 GB/T 5271. 12000,定義01.01.383. 12計算機視覺 computer vision功能單元獲取、處理和理解可視數(shù)據(jù)的能力。GB/T 5271. 282001,定義28.01. 193. 13語音識別 speech recogn i t i on利用功能單元進(jìn)行的，從語音信號到語音內(nèi)容的某一表示的轉(zhuǎn)換。 GB/T 5271. 292006,定義29. 01. 303. 14數(shù)據(jù)標(biāo)注 data annotat i on通過分類、畫框、注釋等方式對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)

9、記，形成可供計算機分析識別的數(shù)據(jù)。 4縮略語下列縮略語適用于本文件。SVM：支持向量機(Support Vector Machines)SVD：奇異值分解(Singular Value Decomposition)PC A：主成分分析OLS：最小二乘法(Principal Component Analysis) (Ordinary Least Squares)CNN：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks)DNN：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Networks)YOLO： YOLO模型(You Only Look Once)TFLOPS：萬億次浮點運算

10、每秒(Tera Floating-point Operations Per Second)FMI： FMI指數(shù)(Fowlkes and Mallows Index)5架構(gòu)要求 5. 1概述人工智能平臺架構(gòu)要求包括：a）總體架構(gòu)：規(guī)定人工智能平臺總體結(jié)構(gòu)以及和其它平臺及組件的關(guān)系；b）功能架構(gòu)：規(guī)定人工智能平臺總體功能結(jié)構(gòu)；c）技術(shù)架構(gòu)：規(guī)定人工智能平臺主體組件的技術(shù)選型和技術(shù)范圍；d）數(shù)據(jù)架構(gòu)：規(guī)定人工智能平臺數(shù)據(jù)的架構(gòu)；e）多級協(xié)同：規(guī)定人工智能平臺的總部、省、地市、邊緣端的多級結(jié)構(gòu)。5.2總體架構(gòu)5. 2. 1概述人工智能平臺架構(gòu)應(yīng)包括：模型庫、樣本庫和訓(xùn)練運行平臺3部分，這3部分基于國網(wǎng)

11、云提供的基礎(chǔ) 資源共同構(gòu)成平臺層。平臺層和服務(wù)層構(gòu)成人工智能中臺，支撐應(yīng)用層的各類業(yè)務(wù)應(yīng)用。人工智能平臺 總體架構(gòu)如下圖1，各部分要求為：a）人工智能平臺的建設(shè)應(yīng)基于國網(wǎng)云的CPU計算資源、AI芯片計算資源、存儲資源和網(wǎng)絡(luò)資源;b）實驗訓(xùn)練應(yīng)使用樣本庫的樣本集，通過訓(xùn)練得到可用的模型，模型可輸出至模型庫；c）模型庫存放訓(xùn)練出的算法模型或采購來的第三方算法模型；d）人工智能平臺應(yīng)提供模型推送功能，可通過云邊協(xié)同套件推送至邊側(cè)設(shè)備；e）服務(wù)層應(yīng)包括：計算機視覺、自然語言處理、智能語音和知識圖譜等基礎(chǔ)服務(wù)，以及變壓器滲 漏油識別等專用服務(wù)；f）人工智能中臺可支撐設(shè)備運維、電網(wǎng)調(diào)度、客戶服務(wù)、安全管控

12、和企業(yè)經(jīng)營等電力業(yè)務(wù)；g）邊緣側(cè)設(shè)備的樣本數(shù)據(jù)可通過云邊協(xié)同套件上傳至樣本庫；h）平臺層支撐各類人工智能服務(wù)，并通過服務(wù)支撐應(yīng)用層的業(yè)務(wù)應(yīng)用。應(yīng)用層設(shè)備運維電網(wǎng)調(diào)度客戶服務(wù)安全管控企業(yè)經(jīng)營服務(wù)支撐服務(wù)層變壓器滲漏油識別客服語音質(zhì)檢輿情分析預(yù)警計算機視覺自然語言處理智能語音知識圖譜平臺層模型庫樣本庫訓(xùn)練運行平臺模型管理鏡像封裝樣本標(biāo)注樣本管理模型訓(xùn)練模型部署模型評估服務(wù)發(fā)布平臺支撐CPU計算資源AI芯片計算資源存儲資源網(wǎng)絡(luò)資源國網(wǎng)云結(jié)果上傳模型下發(fā)云邊協(xié)同套件模型下發(fā)結(jié)果上傳邊側(cè)|模型部署| 理計算|模型下發(fā)識別結(jié)果端側(cè) |推理計算|圖1人工智能平臺總體架構(gòu)圖5.2.2訓(xùn)練運行平臺訓(xùn)練運行平臺應(yīng)

13、包括：模型訓(xùn)練、模型部署、模型評估和服務(wù)發(fā)布等4部分。各部分應(yīng)滿足的要求 為：a）不同框架的環(huán)境創(chuàng)建采用統(tǒng)一的操作入口；b）模型開發(fā)提供命令行式全功能操作方式；c）模型訓(xùn)練包括命令行式訓(xùn)練、可視化建模和自動化建模；d）模型評估包括模型選擇、驗證集選擇、驗證環(huán)境選擇和結(jié)果展示。5.2.3模型庫模型庫應(yīng)包括：模型管理和鏡像封裝2部分。模型庫支撐的服務(wù)層的具體要求為：a）基礎(chǔ)模型服務(wù)可包括：1）智能語音：語音識別和語音合成等；2）自然語言處理：信息檢索和問答對話等；3）計算機視覺：圖像識別和視頻分析等；4）知識圖譜：圖譜構(gòu)建和圖譜服務(wù)等。b）業(yè)務(wù)模型服務(wù)可包括但不限于以下幾方面：1）變壓器滲漏油識別

14、；2）客服工單分析；3）客服語音質(zhì)檢；4）電網(wǎng)設(shè)備故障事件抽??；5）線路金具缺銷釘識別；6）電力文本查重；7）變壓器聲紋識別；8）電網(wǎng)事件演進(jìn)關(guān)系抽取；9）未戴安全帽違章識別；10）輿情分析預(yù)警；11）設(shè)備故障診斷；12）缺陷設(shè)備屬性抽取。c）模型管理服務(wù)應(yīng)包括：1）對模型進(jìn)行統(tǒng)一生命周期管理；2）對模型進(jìn)行標(biāo)簽、收藏等特定服務(wù)；3）支持多廠商多框架多功能模型統(tǒng)一納管。5.2.4樣本庫樣本庫應(yīng)包括：樣本管理和樣本標(biāo)注2部分，應(yīng)滿足如下要求：a）樣本管理包括：樣本數(shù)據(jù)集管理、標(biāo)簽管理和樣本信息管理等；b）樣本標(biāo)注包括：文本標(biāo)注、視頻標(biāo)注、音頻標(biāo)注和圖像標(biāo)注。5.3功能架構(gòu)人工智能平臺功能應(yīng)包括：

15、樣本庫、模型庫和訓(xùn)練運行平臺。人工智能平臺功能架構(gòu)如下圖2,功 能架構(gòu)應(yīng)滿足如下要求：a）訓(xùn)練運行平臺可分為訓(xùn)練環(huán)境和運行環(huán)境，訓(xùn)練環(huán)境包括：模型開發(fā)、模型訓(xùn)練、模型評估、 模型服務(wù)、算法管理、資源調(diào)度、權(quán)限管理和服務(wù)監(jiān)控，運行環(huán)境包括：模型導(dǎo)入、模型校驗、 模型部署、模型服務(wù)、服務(wù)發(fā)布、邊緣部署、資源調(diào)度、權(quán)限管理和服務(wù)監(jiān)控；b）樣本庫包括：樣本資源服務(wù)目錄、樣本入庫、樣本預(yù)處理、樣本標(biāo)注、樣本審核、樣本集管理、 樣本發(fā)布、樣本脫敏、樣本共享和存儲管理；c）模型庫包括：模型資源服務(wù)目錄、模型文件存儲、模型鏡像封裝、模型版本管理、模型調(diào)試、 模型同步和模型下載。訓(xùn)練運行平臺運行環(huán)境訓(xùn)練環(huán)境|資

16、源調(diào)度| |權(quán)限管理|服務(wù)監(jiān)控|模型導(dǎo)入| |模型校驗|模型服務(wù)邊緣部署模型庫模型資源服務(wù)目錄模型文件存儲模型鏡像封裝模型版本管理模型測試模型同步模型下載樣本庫樣本資源服務(wù)目錄樣本入庫1樣本預(yù)處理11樣本標(biāo)注樣本審核樣本集管理樣本發(fā)布樣本脫敏樣本共享存儲管理圖2人工智能平臺功能架構(gòu)圖5.4技術(shù)架構(gòu)人工智能平臺技術(shù)架構(gòu)要求主要包括：應(yīng)用層、服務(wù)層、能力層和資源層的要求。管理中心處于服 務(wù)層和能力層。人工智能平臺技術(shù)架構(gòu)如下圖3:管理中心服務(wù)層語音識別聲紋識別句法分析關(guān)鍵詞提取;模型管理模型驗證模型部署（容器化部署.）模型研發(fā)算法集成配置管理 （配置引擎）用戶管理 （多租戶）權(quán)限控制（ISC）應(yīng)用

17、層I設(shè)備運維II電網(wǎng)調(diào)度II客戶服務(wù)II安全管控II企業(yè)經(jīng)營I實體識別計算訓(xùn)練能力層資源管理學(xué)習(xí)框架數(shù)據(jù)存儲數(shù)據(jù)預(yù)處理樣本管理；數(shù)據(jù)接入 I | Kettle | ISqoopNumpyScikit-leCephjlI； I 數(shù)據(jù)標(biāo)注資源管理（動態(tài)分配）鏡像管理 （Harbor）資源層語音數(shù)據(jù)圖像數(shù)據(jù)視頻數(shù)據(jù)文本數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)資源計算資源AI芯片設(shè)備驅(qū)動| | AI芯片計算架構(gòu) | |深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加速庫操作系統(tǒng)（CentOS/Ubuntu.）CPU計算資源:：AI芯片計算資源 I '存儲資源:： 網(wǎng)絡(luò)資源:：-* Lj 1 I.*1圖3人工智能平臺技術(shù)架構(gòu)圖人工智能平臺技術(shù)架構(gòu)要求為:17

18、 17 7 7 7 17 J/ J/ a b c d e f s h17 l71 j k應(yīng)用層通過API和SDK兩種方式使用平臺的服務(wù)，通過GUI的方式訪問能力層提供的能力； 模型管理中的模型部署應(yīng)采用容器化部署方式，應(yīng)使用Kubernetes和Docker組件； 算法集成應(yīng)包括算法模塊：SVM、SVD、PCA、OLS、CNN、DNN、Y0L0等；學(xué)習(xí)框架應(yīng)包括主流的開源深度學(xué)習(xí)框架；數(shù)據(jù)接入宜采用Kettle和Sqoop等組件；數(shù)據(jù)預(yù)處理宜支持Numpy、Scikit-learn等組件；數(shù)據(jù)存儲宜支持Ceph等組件；平臺應(yīng)支持多租戶；權(quán)限控制應(yīng)支持ISC；配置管理模塊宜采用配置引擎的方式開發(fā)

19、；鏡像管理應(yīng)支持Harbor；l）資源應(yīng)支持動態(tài)分配；m）AI芯片計算資源包括但不限于：GPU和NPU等；n）操作系統(tǒng)宜采用CentOS 7. 3及以上版本或Ubuntu 16. 04及以上版本。5.5數(shù)據(jù)架構(gòu)應(yīng)構(gòu)建樣本資源目錄的總部和省公司兩級管理體系，實現(xiàn)資源目錄上送、下發(fā)的雙向同步及樣本資 源目錄、標(biāo)注和原始數(shù)據(jù)的推送分發(fā)功能。應(yīng)將數(shù)據(jù)按照圖像、視頻、語音、文本等類型存儲，經(jīng)過數(shù) 據(jù)標(biāo)注后形成樣本庫。人工智能平臺數(shù)據(jù)架構(gòu)如下圖4,數(shù)據(jù)架構(gòu)要求為：a）樣本數(shù)據(jù)應(yīng)來源于業(yè)務(wù)系統(tǒng)或通過離線數(shù)據(jù)采集，經(jīng)由數(shù)據(jù)總線和消息總線推送至樣本庫，也 可來源于邊緣端；b）訓(xùn)練組件讀取樣本庫的數(shù)據(jù)和模型庫的模

20、型，并將訓(xùn)練好的模型入庫存儲到模型庫；c）推理組件調(diào)用模型庫的模型，使用業(yè)務(wù)應(yīng)用推送的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，推理計算，將推理結(jié)果反饋給業(yè) 務(wù)應(yīng)用；d）總部和省公司的樣本庫可實現(xiàn)樣本目錄同步；e）總部和省公司的模型庫可實現(xiàn)模型目錄同步；f）模型庫的模型可通過云邊協(xié)同套件下發(fā)到邊緣端。管理信息大區(qū)人工智能業(yè)務(wù)應(yīng)用結(jié)果訓(xùn)練組件樣本數(shù)據(jù)源I業(yè)務(wù)系統(tǒng)_數(shù)據(jù)總1樣本庫J離線數(shù)據(jù)采集I消息總線總部模型庫入庫樣本讀取兩級基于SG-UEP平臺和API接口數(shù)據(jù)交互省公司樣本資源服模型資源服務(wù)目錄同步務(wù)目錄同步| 推理組件模型調(diào)用|1 樣本數(shù)據(jù)源| 畫 業(yè)務(wù)系統(tǒng)_數(shù)據(jù)總線-_|=>|1離線數(shù)據(jù)采集I消息總線|訓(xùn)練組件（按

21、需部署）|介樣本讀取訂1 U樣本庫樣本上傳模型調(diào)用介模型庫模型推送云邊協(xié)同套件模型下發(fā)模型推送邊緣端圖4人工智能平臺數(shù)據(jù)架構(gòu)5. 6多級協(xié)同人工智能平臺從結(jié)構(gòu)上應(yīng)分為公司級、省公司級、云側(cè)、邊側(cè)和端側(cè)，人工智能平臺多級協(xié)同結(jié)構(gòu) 如下圖5，各級要求為：a）公司級人工智能平臺應(yīng)集成數(shù)據(jù)訓(xùn)練、推理計算、樣本管理、模型管理、模型驗證、基礎(chǔ)模型 服務(wù)及部分實時性要求不高的業(yè)務(wù)模型服務(wù)模塊；b）省公司級人工智能平臺應(yīng)集成推理計算、樣本管理、模型管理、基礎(chǔ)模型服務(wù)及業(yè)務(wù)模型服務(wù) 模塊，可支持訓(xùn)練計算，訓(xùn)練計算能力按需部署；c）邊緣端應(yīng)至少具備推理計算及業(yè)務(wù)模型服務(wù)能力；d）公司級人工智能平臺應(yīng)為公司各業(yè)務(wù)部

22、門、各省公司及各地市公司提供高效共享的算法訓(xùn)練、 驗證、管理及推理服務(wù)；e）省公司級人工智能平臺應(yīng)為省公司各業(yè)務(wù)部門及各地市公司提供人工智能服務(wù)能力；f）公司級和省公司級人工智能平臺應(yīng)具備模型推送能力。公司人工智能平臺數(shù)據(jù)訓(xùn)練推理計算樣本管理模型管理模型驗證基礎(chǔ)模型服務(wù)業(yè)務(wù)模型服務(wù)樣本服務(wù)"模麵務(wù)目錄同步目錄同步1r管理信息大區(qū)省公司人工智能平臺|推理計算|模型管理|1本管理業(yè)務(wù)模型服務(wù)|1 J 1務(wù)用S.周 月V人資考勤1省級應(yīng)用1服務(wù)：人資考勤智能調(diào)度調(diào)用/財務(wù)問答服務(wù)調(diào)公司級應(yīng)用L11: L巡檢機器人巡檢無人機語音終端智能監(jiān)控在線可視化裝置;|違章監(jiān)測II - L-缺陷檢測|-

23、l!；|缺陷檢測|-I1L7Z Z；|人臉檢測| .1!L-_Z1樣本h模型上傳下發(fā)邊緣物聯(lián)代理端側(cè)應(yīng)用i圖5人工智能平臺多級協(xié)同結(jié)構(gòu)圖6技術(shù)要求 6. 1功能要求6.1.1訓(xùn)練運行平臺訓(xùn)練運行平臺功能要求為：a）項目管理：項目創(chuàng)建、項目切換、項目刪除和項目監(jiān)控；b）模型訓(xùn)練：應(yīng)至少兼容飛槳、MindSpore> TensorFlow、MXNet、PyTorch和Caffe等開源深度 學(xué)習(xí)框架，訓(xùn)練任務(wù)宜支持單卡內(nèi)存級分配；c）模型評估：評估指標(biāo)和評估報告管理，按算法類型分為：1）分類算法：準(zhǔn)確率指標(biāo)評估、召回率指標(biāo)評估、F1指標(biāo)評估；2）回歸算法：誤差平方和、決定系數(shù)和校正決定系數(shù)；3

24、）聚類算法：緊密型、間隔性、純度、標(biāo)準(zhǔn)化互信息、蘭德指數(shù)、FMI、Jaccard指數(shù)等。d）算法管理：算法上架、算法分類和算法下架等e）容器管理：容器鏡像文件導(dǎo)入和導(dǎo)出。6.1.2模型庫模型庫功能要求為：a）模型管理：模型導(dǎo)入、模型刪除、版本管理、模型標(biāo)簽、模型收藏和模型共享；b）模型測試：模型部署、在線測試和服務(wù)管理，模型測試服務(wù)發(fā)布應(yīng)支持向?qū)Ｊ?，宜支持一鍵 自動發(fā)布測試服務(wù)，模型測試服務(wù)宜支持單卡內(nèi)存級分配。6. 1.3樣本庫樣本庫功能要求為：a）數(shù)據(jù)接入：本地文件導(dǎo)入、HDFS數(shù)據(jù)導(dǎo)入、FTP文件導(dǎo)入、NFS數(shù)據(jù)導(dǎo)入和數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)導(dǎo)入；b）數(shù)據(jù)預(yù)處理：特征提取、灰度校正和平滑去噪等；c）

25、數(shù)據(jù)標(biāo)注：宜支持智能標(biāo)注，以模型來給未標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注。6.2性能要求6. 2. 1響應(yīng)時限人工智能平臺響應(yīng)時限應(yīng)符合Q/GDW/Z 11212-2014信息系統(tǒng)非功能性需求規(guī)范的規(guī)定6.2.2可靠性人工智能平臺應(yīng)提供主要網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、通信線路和集群系統(tǒng)的硬件冗余，保證高可用性，在無不可抗 力環(huán)境下應(yīng)滿足7X24小時服務(wù)不中斷，具體要求為：a）數(shù)據(jù)完整性：存儲節(jié)點發(fā)生故障時，應(yīng)確保數(shù)據(jù)完整；b）算力完整性：計算節(jié)點發(fā)生故障時，應(yīng)不影響訓(xùn)練和推理的執(zhí)行結(jié)果；c）消息完整性：消息隊列節(jié)點發(fā)生故障時，應(yīng)確保消息不丟失，且不影響消息正常提交和消費；d）任務(wù)調(diào)度完整性：任務(wù)調(diào)度節(jié)點發(fā)生故障時，應(yīng)不影響任務(wù)調(diào)

26、度和執(zhí)行；e）網(wǎng)絡(luò)完整性：網(wǎng)絡(luò)發(fā)生故障并恢復(fù)后，系統(tǒng)和任務(wù)、服務(wù)均應(yīng)自動繼續(xù)運行。6.2.3可擴(kuò)展性人工智能平臺應(yīng)支持資源橫向擴(kuò)展和系統(tǒng)平滑升級，資源擴(kuò)展和系統(tǒng)升級過程應(yīng)不影響現(xiàn)有訓(xùn)練任 務(wù)和推理服務(wù)。6.3安全要求人工智能平臺的安全要求包括：a）應(yīng)符合GB/T 183362015信息技術(shù)安全技術(shù)信息技術(shù)安全評估準(zhǔn)則的規(guī)定；b）應(yīng)符合GB/T 22239-2019信息安全技術(shù)網(wǎng)絡(luò)安全等級保護(hù)基本要求的規(guī)定；c）平臺中人工智能算法在支撐業(yè)務(wù)應(yīng)用時，應(yīng)充分考慮算法計算精度突然降低、計算結(jié)果出錯、 計算結(jié)果超時等狀況下對業(yè)務(wù)系統(tǒng)造成的不利影響。6. 4硬件要求人工智能平臺中運行訓(xùn)練組件、推理組件和具

27、有預(yù)標(biāo)注功能的標(biāo)注組件的服務(wù)器應(yīng)具備獨立的AI 芯片計算資源。具體要求如下：a）對訓(xùn)練平臺，AI芯片計算資源單卡內(nèi)存不應(yīng)低于8GB,宜達(dá)到32GB或以上，單卡內(nèi)存帶寬不 應(yīng)低于700GB/秒，單卡算力應(yīng)達(dá)到以下條件之一：1）單精度浮點算力至少達(dá)到9TFL0PS；2）半精度浮點算力至少達(dá)到18TFL0PSob）在運行環(huán)境，AI芯片計算資源單卡內(nèi)存不應(yīng)低于4GB，單卡內(nèi)存帶寬不應(yīng)低于W0GB/秒，單 卡算力應(yīng)達(dá)到以下條件之一：1）單精度浮點算力至少達(dá)到9TFL0PS；2）半精度浮點算力至少達(dá)到18TFL0PS；3）INT8精度算力至少達(dá)到36T0PSoc）訓(xùn)練平臺宜使用固態(tài)硬盤作為訓(xùn)練樣本集的大容

28、量緩存。人工智能平臺架構(gòu)及技術(shù)要求 第1部分 總體架構(gòu)與技術(shù)要求目 次i_髖i32編制主要原則133與其他標(biāo)準(zhǔn)文件的關(guān)系134主要工作過程135 標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)和內(nèi)容136 紋側(cè)141編制背景本部分根據(jù)國家電網(wǎng)有限公司下達(dá)的2020年第一批技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)制修訂計劃（國家電網(wǎng)科2020） 21號）的要求編寫。本部分編制背景是人工智能技術(shù)成為推動電力業(yè)務(wù)創(chuàng)新發(fā)展的關(guān)鍵核心技術(shù)，為公司電網(wǎng)調(diào)度、運 維檢修及分析決策等提供智能分析支持，在電網(wǎng)生產(chǎn)、經(jīng)營管理和優(yōu)質(zhì)服務(wù)三大領(lǐng)域日益廣泛應(yīng)用。為 統(tǒng)一支持公司人工智能平臺及應(yīng)用建設(shè)，開展其總體架構(gòu)、功能要求、部署方式和技術(shù)要求研宄，為公 司級人工智能平臺建設(shè)提供有效依據(jù)。本部分標(biāo)準(zhǔn)編制的主要目的是指導(dǎo)公司人工智能平臺建設(shè)，明確人工智能平臺總體架構(gòu)與技術(shù)要 求。2編制主要原則本部分主要根據(jù)以下原則編制：a）堅持先進(jìn)性與實用性相結(jié)合、統(tǒng)一性與靈活性相結(jié)合、可靠性與經(jīng)濟(jì)性相結(jié)合的原則，以標(biāo)準(zhǔn) 化為引領(lǐng)，服務(wù)公司科學(xué)發(fā)展；b）認(rèn)真研宄國內(nèi)外現(xiàn)行相關(guān)的IS0/IEC標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，體現(xiàn)信息技術(shù)特性和功能拓展的最新發(fā) 展；c）充分調(diào)研國內(nèi)外主流廠商人工智能平臺建設(shè)成果，研宄其在平臺建設(shè)方面已經(jīng)完成的工作和思 路，借鑒其在平臺服務(wù)內(nèi)容和能力方面成果和經(jīng)驗；d）嚴(yán)