華為數(shù)據(jù)中心2030報(bào)告

1序言鄭緯民科技發(fā)展的速度遠(yuǎn)超我們的想象，就像一些學(xué)者提到的：指數(shù)型技術(shù)融合將打開下一個(gè)十年人類社會發(fā)展的新版圖，人們生產(chǎn)生活的方方面面都將在這個(gè)新版圖中變化和變革，最新的具備這一特征的指數(shù)型技術(shù)就是人工智能。預(yù)計(jì)我國在

2025

年人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過

4500

億元，帶動產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過

1.6

萬億。人工智能產(chǎn)業(yè)的“三駕馬車”分別是數(shù)據(jù)、算法和算力。最近大家都比較關(guān)注

GPT

系列

AI

大模型的創(chuàng)新，業(yè)界稱為計(jì)算領(lǐng)域的“iPhone

時(shí)刻”。其背后主要依賴

AI

大集群算力基礎(chǔ)設(shè)施，大模型的

AI訓(xùn)練集群

NPU

算力規(guī)模達(dá)幾千張卡，甚至上萬張卡。算力已經(jīng)成為人工智能、元宇宙的第一關(guān)鍵要素，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)中扮演著越來越重要的角色。算力集群主要是

3

類，即高性能計(jì)算算力集群（HPC/

超算計(jì)算中心）、人工智能計(jì)算算力集群（AI計(jì)算中心或智算中心）以及通用計(jì)算算力集群（云與大數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)中心），過去這

3

類算力集群以煙囪化建設(shè)模式為主，未來將走向融合建設(shè)的模式。比如：HPC+AI

可以極大的提升傳統(tǒng)

HPC

的計(jì)算效率，短期天氣預(yù)報(bào)就是一個(gè)融合

AI、大數(shù)據(jù)和科學(xué)計(jì)算的典型實(shí)例。未來，新型數(shù)據(jù)中心將是提供多樣性計(jì)算綜合能力的算力集群，以滿足千行百業(yè)智能化的需求。同時(shí)，未來數(shù)據(jù)中心的發(fā)展還要考慮不同地區(qū)能源結(jié)構(gòu)的差異、同一地區(qū)不同行業(yè)的業(yè)務(wù)差異，提供更綠色的算力，并滿足實(shí)時(shí)應(yīng)用的需求。算力的互聯(lián)互通和統(tǒng)一調(diào)度是實(shí)現(xiàn)“東數(shù)西算”的一項(xiàng)基本條件，更是數(shù)據(jù)中心算力發(fā)展的必由之路。在當(dāng)前的應(yīng)用場景中，帶寬不足導(dǎo)致的延遲是算力互聯(lián)無從避免的局限性。按照目前的架構(gòu)，舉例來說，如果要將

4TB

的原始數(shù)據(jù)從北京傳輸?shù)綗o錫，即使使用目前最快的網(wǎng)絡(luò)，并保證網(wǎng)絡(luò)無故障的情況下，數(shù)據(jù)傳輸時(shí)間將高達(dá)

5

天。中國創(chuàng)新的提出了“算力網(wǎng)絡(luò)”的概念，旨在通過網(wǎng)絡(luò)將全國各個(gè)算力中心連接起來，形成一臺龐大的“網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)”。一方面要提高算力輸送效率，通過并網(wǎng)實(shí)現(xiàn)高帶寬、低延遲的算力互聯(lián)；另一方面，需要團(tuán)結(jié)領(lǐng)域內(nèi)各大企業(yè)，可以屏蔽異構(gòu)基礎(chǔ)設(shè)施的差異，通過統(tǒng)一編程框架和編譯的資源管理與調(diào)度軟件實(shí)現(xiàn)算力的互通和資源的統(tǒng)一調(diào)度和管理，穩(wěn)步推進(jìn)“東數(shù)西算”的發(fā)展與預(yù)后工作。實(shí)現(xiàn)全社會算力資源的使用最優(yōu)、效率最高。2本次，華為結(jié)合自身在

ICT

領(lǐng)域

30

多年的技術(shù)創(chuàng)新思考，以及

10

多年來幫助

IT

行業(yè)客戶構(gòu)建數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的實(shí)踐，組織內(nèi)外部的技術(shù)專家進(jìn)行了多輪的討論，編寫了這份《數(shù)據(jù)中心

2030》研究報(bào)告。圍繞

2030

年數(shù)據(jù)中心的應(yīng)用場景及發(fā)展方向，系統(tǒng)性地闡述了未來數(shù)據(jù)中心的關(guān)鍵技術(shù)特征，并首次提出了未來數(shù)據(jù)中心是一臺滿足“能效、算效、數(shù)效、運(yùn)效、人效”5

效的計(jì)算機(jī)，并指出了算、存、網(wǎng)融合創(chuàng)新的方向，最后還描繪了新一代數(shù)據(jù)中心的參考架構(gòu)，對相關(guān)產(chǎn)業(yè)具有重要的參考意義！未來十年，以大數(shù)據(jù)、AI、元宇宙等為代表的智能世界將加速到來，在邁向更美好的智能世界的征程中，數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)和發(fā)展將越發(fā)重要。從多樣性算力的融合，到算力的互聯(lián)互通，都需要全行業(yè)的持續(xù)探索與創(chuàng)新，匯眾智、集眾力，讓我們大家齊心協(xié)力，助力全球計(jì)算產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展和人類社會數(shù)字經(jīng)濟(jì)的騰飛！中國工程院院士3序言JoeWeinman人工智能（AI）指機(jī)器具備執(zhí)行通常需要人類智慧才能完成的任務(wù)的能力，如推理、學(xué)習(xí)、決策和創(chuàng)意。AI

可能會顛覆人類社會的方方面面，比如經(jīng)濟(jì)、教育、健康、安全和文化等。上面這段話其實(shí)是由

AI

聊天機(jī)器人所寫，佐證了上述觀點(diǎn)。由此可見，人類的能力與新興數(shù)字技術(shù)之間的界限越來越模糊。但不僅是

AI，幾乎所有技術(shù)的性價(jià)比似乎都在加速提高，亦或在數(shù)十年毫無進(jìn)展或只有些許進(jìn)展后，某項(xiàng)技術(shù)突然顛覆整個(gè)市場—進(jìn)化生物學(xué)家稱這種現(xiàn)象為“間斷平衡”。此類例子在信通技術(shù)行業(yè)不勝枚舉，包括大語言模型（LLM）、擴(kuò)散模型、區(qū)塊鏈、Web3、量子計(jì)算、新通信協(xié)議、神經(jīng)形態(tài)芯片、軟體機(jī)器人、群體智能、同態(tài)加密等。這些技術(shù)通過新的方式聯(lián)合應(yīng)用，會變得更強(qiáng)大，而且會在現(xiàn)有的平臺和生態(tài)系統(tǒng)（如云計(jì)算、移動設(shè)備和互聯(lián)網(wǎng)）中加快普及應(yīng)用。這些新興技術(shù)的用途無窮無盡，但根據(jù)其戰(zhàn)略性應(yīng)用能創(chuàng)造的競爭優(yōu)勢，我們可以將這些技術(shù)大致分為四大類，我稱其為“新動能，新法則”：信息優(yōu)勢、方案領(lǐng)袖、親密聯(lián)盟和加速創(chuàng)新。信息優(yōu)勢指利用數(shù)字技術(shù)改進(jìn)流程、資源利用和組織結(jié)構(gòu)。例如，算法能規(guī)劃和修訂最優(yōu)物流路線，基于

AI

的解決方案能更迅速、可靠且穩(wěn)定地獲取更準(zhǔn)確的放射診斷結(jié)果。方案領(lǐng)袖將智慧化、數(shù)字化、互聯(lián)的產(chǎn)品和服務(wù)在定制化和擴(kuò)展性方面的潛能發(fā)揮到極致，應(yīng)用到例如智慧家居、醫(yī)院、港口和城市中。親密聯(lián)盟利用數(shù)百萬或數(shù)萬億個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)來創(chuàng)建高度個(gè)性化的服務(wù)。算法可以通過分析瀏覽數(shù)據(jù)來推薦內(nèi)容，通過分析購買數(shù)據(jù)來推薦交叉銷售，或通過分析診斷、遺傳、表觀遺傳、微生物和藥理學(xué)數(shù)據(jù)為病人定制專屬療法。加速創(chuàng)新則是通過數(shù)字技術(shù)讓創(chuàng)新變得更快、更便宜、更好。例如，AI

能快速梳理幾十萬篇科研論文和實(shí)驗(yàn)結(jié)果，確定蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)和動力學(xué)，從而加速藥物研發(fā)。4然而，哪怕用最先進(jìn)的算法處理最全面的數(shù)據(jù)集并用到最好的應(yīng)用中，這個(gè)應(yīng)用最終也必須在現(xiàn)實(shí)世界中執(zhí)行。因此，架構(gòu)集中型企業(yè)、云數(shù)據(jù)中心以及分布式邊緣計(jì)算和設(shè)備（包括處理、存儲、網(wǎng)絡(luò)、安全和管理模塊）必須協(xié)同工作，才能大規(guī)模高效運(yùn)行這些應(yīng)用。這些設(shè)施必須滿足成本、性能、實(shí)施計(jì)劃、可靠性、安全性、可視性、可管理性、隱私性和可持續(xù)性等一系列目標(biāo)，并且必須具備靈活性和前后向兼容性，以適配目標(biāo)的變動。當(dāng)今世界競爭激烈，技術(shù)、產(chǎn)品和服務(wù)快速更新?lián)Q代，各種經(jīng)濟(jì)和自然因素的干擾以及善變的客戶都意味著企業(yè)必須不斷進(jìn)行戰(zhàn)略評估并持續(xù)推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。方方面面的市場動態(tài)研究都表明，企業(yè)不能安于現(xiàn)狀。有鑒于此，華為的《數(shù)據(jù)中心

2030》報(bào)告提供了未來十年技術(shù)與解決方案的寶貴路線圖，列舉了行業(yè)面臨的關(guān)鍵問題，同時(shí)以清晰易懂的語言總結(jié)了可供

IT

經(jīng)理或

CIO

選擇的各種方案及其相關(guān)的權(quán)衡取舍。該報(bào)告涵蓋了網(wǎng)絡(luò)連接戰(zhàn)略和分布式計(jì)算結(jié)構(gòu)，從水下數(shù)據(jù)中心到未來的太空數(shù)據(jù)中心，同時(shí)探討了綠色能源戰(zhàn)略和動態(tài)微電網(wǎng)，重點(diǎn)介紹了云

-

邊

-

端相關(guān)的選擇，并涵蓋了其他十幾個(gè)主題，對規(guī)劃當(dāng)前或未來十年數(shù)據(jù)中心有重要的指導(dǎo)意義。雖然有些人可能會認(rèn)為這些見解過于詳細(xì)，但不可否認(rèn)的是，小到在車庫里成立的初創(chuàng)企業(yè)，大到整個(gè)國家，在經(jīng)濟(jì)上的成功幾乎都與數(shù)字能力的成功實(shí)現(xiàn)和執(zhí)行密不可分。今年，全球經(jīng)濟(jì)規(guī)模將超過100

萬億美元。盡管各國的數(shù)字化程度不同，“數(shù)字化”的標(biāo)準(zhǔn)也各異，但據(jù)估計(jì)，從巴西的灌溉傳感器到尼日利亞的移動支付，從印度的魚市到中國的超級計(jì)算機(jī)，數(shù)字化的比例達(dá)到了

10%、23%和

65%

不等。為了在數(shù)字經(jīng)濟(jì)乃至全球經(jīng)濟(jì)中更好地生存和發(fā)展，任何管理決策者都有必要明確其公司的戰(zhàn)略和競爭態(tài)勢，專注于發(fā)展數(shù)字優(yōu)勢，并學(xué)習(xí)《數(shù)據(jù)中心

2030》報(bào)告，將這份報(bào)告的洞察付諸實(shí)踐，以最優(yōu)地實(shí)施并調(diào)整公司的戰(zhàn)略、執(zhí)行和路線圖。如何迎接未來？有效的規(guī)劃和迅速的調(diào)整是最好的準(zhǔn)備。數(shù)字戰(zhàn)略家《云經(jīng)濟(jì)學(xué)》、《新動能新法則》作者XFORMA

首席執(zhí)行官5序言JerryKaplan我初次邂逅云計(jì)算還是在

20

世紀(jì)

60

年代末的一次夏令營。當(dāng)時(shí)，其他一起參加夏令營的小伙伴們紛紛被多彩的活動吸引：各種體育運(yùn)動、叢林遠(yuǎn)足、或者在清涼的湖水中游泳，我卻被突然出現(xiàn)的

33

型電傳打字機(jī)吸引住了。這臺終端通過電話線連接到數(shù)百英里外一臺運(yùn)行達(dá)特茅斯分時(shí)系統(tǒng)（DartmouthTimeSharingSystem）的中央計(jì)算機(jī)上。在簡單了解了

BASIC

計(jì)算機(jī)語言的入門基礎(chǔ)后，我對計(jì)算機(jī)的興趣就一發(fā)不可收拾。那個(gè)暑假的大部分時(shí)間，我都呆在昏暗的地下室里，編寫一個(gè)玩“21

點(diǎn)”紙牌游戲的程序?？上М?dāng)夏令營收到電腦和電話賬單時(shí)，我的青少年程序員職業(yè)生涯便戛然而止了！我再次接觸云計(jì)算已是大約

10

年后，那時(shí)我還是賓夕法尼亞大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)的研究生。我當(dāng)時(shí)的

Apple

II

個(gè)人電腦處理文字和電子表格還行，卻不具備高級人工智能程序（如我為寫博士論文開發(fā)的自然語言查詢系統(tǒng)）所需的處理能力。我的程序只能在大學(xué)里唯一的一臺大型主機(jī)上運(yùn)行，而且?guī)缀跽加昧四桥_主機(jī)所有的

CPU

運(yùn)行時(shí)間和內(nèi)存。很快，學(xué)校里的

IT

人員開始接到其他用戶的投訴，抱怨他們的程序運(yùn)行太慢（或根本無法運(yùn)行），于是我被迫只能在晚上工作，畢竟晚上機(jī)器還有可能是空閑著的！與那時(shí)相比，現(xiàn)在計(jì)算和數(shù)據(jù)存儲的成本已經(jīng)下降了一百萬倍以上。(

我現(xiàn)在的手表所擁有的計(jì)算能力和內(nèi)存都超過當(dāng)時(shí)整個(gè)大學(xué)的。）鑒于這一驚人的進(jìn)步，你或許認(rèn)為，在可預(yù)見的將來里，我們所擁有的算力滿足所有的客戶需求根本不在話下，而且成本極低。然而，新一輪人工智能的浪潮再次提高了對計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施的要求，給供應(yīng)商們帶來了巨大的挑戰(zhàn)。據(jù)估計(jì)，訓(xùn)練一個(gè)生成式

AI

大模型（GPT-4）需要使用

2.5

萬個(gè)

GPU，耗時(shí)

90–100

天，耗費(fèi)超過

1

億美元。而這樣的一個(gè)程序只是目前全球正在開發(fā)的眾多此類程序的冰山一角！風(fēng)趣的英格蘭溫莎公爵夫人華里絲·辛普森（Wallace

Simpson）在

1936

年時(shí)說過一句名言，“錢再多也不嫌多，人再瘦也不嫌瘦?！蓖?，我認(rèn)為，計(jì)算資源永遠(yuǎn)都不嫌多。不管數(shù)據(jù)中心的效率再怎么提升，GPU

和云計(jì)算設(shè)施的數(shù)量再怎么增多，在日益數(shù)據(jù)化驅(qū)動的未來，算力依舊會供不應(yīng)求。6作為全球數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者，華為已經(jīng)做好充分準(zhǔn)備，去抓住這一趨勢帶來的機(jī)遇。華為在技術(shù)創(chuàng)新、擴(kuò)大容量和降低成本方面的不懈努力，堪稱業(yè)界典范，充分彰顯了一家企業(yè)如何通過開發(fā)可靠、即插即用的基礎(chǔ)設(shè)施去賦能亟需算力的未來，從而服務(wù)社會。本報(bào)告的撰寫基于與客戶、多個(gè)研究機(jī)構(gòu)及其他重要參與者的充分磋商，它提供了一份當(dāng)下最迫切需要的路線圖，確保數(shù)據(jù)中心計(jì)算能長期保持快速增長。無論您是從事商業(yè)、研究、娛樂、制造還是任何其他數(shù)據(jù)密集型行業(yè)的工作，我都鼓勵您充分利用這次機(jī)會，了解華為的數(shù)據(jù)中心愿景，以助您所在的組織在大數(shù)據(jù)和

AI

時(shí)代篤定前行、脫穎而出。硅谷創(chuàng)新企業(yè)家作家人工智能專家7序言汪濤創(chuàng)新涌現(xiàn)，擁抱智能時(shí)代在

AI

大模型訓(xùn)練過程中，當(dāng)模型大到一定規(guī)模之后，性能會發(fā)生突變，開始呈現(xiàn)指數(shù)級快速增長，科學(xué)界稱這個(gè)現(xiàn)象為“涌現(xiàn)”。正是這個(gè)性能的突變，讓人工智能的發(fā)展階段從感知理解世界到生成創(chuàng)造世界，這也造就了

ChatGPT

的火熱，催生了面向行業(yè)的數(shù)百個(gè)

AI

大模型的出現(xiàn)。今天，“百模千態(tài)”正走向每一個(gè)行業(yè)、每一個(gè)場景、解決客戶每一個(gè)問題，加速千行萬業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型。人工智能的“涌現(xiàn)”時(shí)刻即將出現(xiàn)，人類社會也將迎來一個(gè)波瀾壯闊的智能時(shí)代。邁入智能時(shí)代，最大的需求是算力，最關(guān)鍵的基礎(chǔ)設(shè)施是數(shù)據(jù)中心。根據(jù)華為《智能世界

2030》報(bào)告預(yù)測，2030

年，人類將迎來

YB

數(shù)據(jù)時(shí)代，對比

2020

年，通用算力將增長

10

倍、人工智能算力增長

500

倍，算力需求十年百倍的增長將成為常態(tài)。數(shù)據(jù)中心作為人工智能、云計(jì)算等新一代信息通信技術(shù)的重要載體，已經(jīng)成為新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的算力底座，具有空前重要的戰(zhàn)略地位，堪稱“數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)動機(jī)”。一邊是算力需求以遠(yuǎn)超摩爾定律的陡峭增長，而另一邊卻是多重的資源約束。單芯片摩爾定律的失效、以及全球可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)下對于碳減排的要求，將迫使未來的數(shù)據(jù)中心必須在更優(yōu)的計(jì)算架構(gòu)、以及更低的能耗下產(chǎn)生更大的算力?；仡櫺畔⑼ㄐ偶夹g(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展歷史，每一次躍升都是矛盾驅(qū)動的結(jié)果。過去三十年，超大寬帶與成本約束的矛盾推動了聯(lián)接產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展，5G、F5G

等改變世界；未來三十年，將是超強(qiáng)算力與資源約束的矛盾推動計(jì)算產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展，AI、云計(jì)算等重塑世界?？梢灶A(yù)見，應(yīng)對算力需求和資源約束的主矛盾，系統(tǒng)級和架構(gòu)級的技術(shù)、產(chǎn)品和方案創(chuàng)新必將涌現(xiàn)，也將成為未來數(shù)據(jù)中心發(fā)展的主旋律。選擇方向和路徑已成為一種能力和智慧。站在

21

世紀(jì)第三個(gè)十年的起點(diǎn)，我們看到

ICT

產(chǎn)業(yè)正面臨巨大的發(fā)展機(jī)會，世界正全面進(jìn)入數(shù)字化和智能化，那么，2030

年的世界將是一番怎樣的景象？2021

年

9

月份，華為發(fā)布了《智能世界

2030》主報(bào)告及相關(guān)系列報(bào)告，而《數(shù)據(jù)中心

2030》是最新的系列之一?；趯ξ磥淼牟恍柑剿?，過去三年間，與業(yè)界數(shù)百名學(xué)者、客戶伙伴及研究院機(jī)構(gòu)等8深入交流，集業(yè)界專家和華為專家的智慧，輸出了我們對數(shù)據(jù)中心下一個(gè)十年發(fā)展的思考——《數(shù)據(jù)中心

2030》報(bào)告。該報(bào)告從算力需求與資源約束的核心矛盾出發(fā)，描繪了未來十年影響數(shù)據(jù)中心發(fā)展的五大未來場景，提出了圍繞“數(shù)效、人效、算效、能效和運(yùn)效”等五效提升的發(fā)展方向；同時(shí)，該報(bào)告在業(yè)界首次定義了未來數(shù)據(jù)中心的技術(shù)特征，系統(tǒng)性闡述了數(shù)據(jù)中心所涉及到云服務(wù)、計(jì)算、存儲、網(wǎng)絡(luò)、能源等全棧技術(shù)可能的挑戰(zhàn)與創(chuàng)新方向，并明確提出了未來數(shù)據(jù)中心建設(shè)的參考架構(gòu)。希望這份報(bào)告能為全球數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)與發(fā)展、為全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)騰飛貢獻(xiàn)出積極力量。從萬物互聯(lián)到萬物智能、萬智互聯(lián)，一個(gè)更加美好的智能世界在向我們招手，但未來注定是不平凡的。吳軍在《智能時(shí)代》中提到，在歷次技術(shù)革命中，一個(gè)人、一家企業(yè)、甚至一個(gè)國家，可以選擇的道路只有兩條，要么加入浪潮，成為前

2%

的人；要么觀望徘徊，被淘汰。毫無疑問，未來

10

年將充滿根本性的突破和改變世界的驚喜，每一個(gè)主要行業(yè)很快將會被重塑。人們總是高估了未來一二年的變化，卻低估了未來十年的變革，而低估未來變革的影響是因?yàn)闆]有“看見”，這正是《數(shù)據(jù)中心

2030》的意義所在。大膽假設(shè)和最好預(yù)測是創(chuàng)造未來的辯證關(guān)系，在邁向未來的道路上，仍有大量的挑戰(zhàn)需要跨越，讓我們攜起手來，勇于探索、持續(xù)創(chuàng)新，共同擁抱智能時(shí)代！華為常務(wù)董事ICT

基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務(wù)管理委員會主任企業(yè)

BG

總裁9目

錄01產(chǎn)業(yè)趨勢131902未來場景與創(chuàng)新方向AIforAll，創(chuàng)造新生產(chǎn)力·······························

20科研第四范式，以數(shù)據(jù)密集型計(jì)算探索未知

·······················

21空間互聯(lián)網(wǎng)，帶來多維虛實(shí)交互體驗(yàn)

··························

22行業(yè)數(shù)字孿生，推動智能升級

·····························

22普惠云原生，消除企業(yè)數(shù)字鴻溝

····························

23系統(tǒng)化多流協(xié)同，提升能效

······························

23多級化軟硬協(xié)同，提升算效

······························

24無損化網(wǎng)業(yè)協(xié)同，提升運(yùn)效

······························

25社會化數(shù)據(jù)協(xié)同，提升數(shù)效

······························

25智能化人機(jī)協(xié)同，提升人效

······························

271003愿景與關(guān)鍵技術(shù)特征29愿景

······································

30關(guān)鍵技術(shù)特征

····································

311.

多樣泛在

······

311)

大集群

·······

312)

輕邊緣

·······

323)

新型態(tài)

·······

342.

安全智慧

······

361)

高安全

·······

362)

高可靠

·······

403)

高智能

·······

413.

零碳節(jié)能

······

421)

綠供電

·······

422)

新儲能

·······

433)

液制冷

·······

454.柔性資源

······

471)

全池化

·······

472)

柔計(jì)算

·······

503)

泛協(xié)作

·······

545.

對等互聯(lián)

······

561)

超融合

·······

562)

高性能

·······

573)

光內(nèi)生

·······

596.

系統(tǒng)摩爾

······

631)

大小芯

·······

632)

新算力

·······

643)

新存儲

·······

6604新型數(shù)據(jù)中心參考架構(gòu)71新基礎(chǔ)設(shè)施，供電制冷走向全天候綠色零碳

·······················

73新算力底座，構(gòu)建以數(shù)據(jù)為中心多樣算力系統(tǒng)

······················

74新資源調(diào)度，應(yīng)用為中心實(shí)現(xiàn)柔性調(diào)度

·························

74新數(shù)據(jù)管理，數(shù)據(jù)全局可視助力高效流通

························

76新協(xié)同服務(wù)，開放架構(gòu)融入社會化算力

·························

76新智能管理，AI

驅(qū)動實(shí)現(xiàn)

DC

自動運(yùn)維

························

7705發(fā)展與倡議81附：關(guān)鍵預(yù)測數(shù)據(jù)指標(biāo)體系

······························

84附：縮略語

·····································

861112產(chǎn)業(yè)趨勢0113數(shù)據(jù)中心作為人工智能、云計(jì)算等新一代信息通信技術(shù)的重要載體，已經(jīng)成為新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的算力底座，具有空前重要的戰(zhàn)略地位，堪稱“數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)動機(jī)”。展望

2030，數(shù)據(jù)中心的未來發(fā)展將呈現(xiàn)如下幾個(gè)趨勢：算力需求十年百倍增長，算力分布進(jìn)一步極化根據(jù)華為《智能世界

2030》報(bào)告預(yù)測，2030

年，人類將迎來

YB

數(shù)據(jù)時(shí)代：對比

2020

年，通用算力增長

10

倍、人工智能算力增長

500

倍。全球數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)正進(jìn)入新一輪快速發(fā)展期，我們預(yù)測，未來三年內(nèi)，全球超大型數(shù)據(jù)中心數(shù)量將突破

1000

個(gè)，并將保持快速增長；同時(shí)，隨著自動駕駛、智能制造、元宇宙等應(yīng)用的普及，邊緣數(shù)據(jù)中心將同步快速增長，根據(jù)第三方預(yù)測，2030年部署在企業(yè)內(nèi)的邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)將接近1000

萬個(gè)。算力的規(guī)模和效率成為國家和企業(yè)的核心競爭力如同農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的核心競爭力是建立在從勞動力人口到大規(guī)模水利設(shè)施再到機(jī)械化持續(xù)提升生產(chǎn)效率的基礎(chǔ)上一樣，算力的規(guī)模和效率也已經(jīng)成為發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核心競爭力。當(dāng)前全球正處在千行萬業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的新階段，“百模千態(tài)”的AI大模型成為發(fā)展焦點(diǎn)，據(jù)預(yù)測

GPT5.0（Generative

Pre-trained

Transformer）

訓(xùn)練集群的算力需求將達(dá)到

GPT3.0

的

200-400倍。幾乎所有的基礎(chǔ)科學(xué)和大工業(yè)都朝著多維度、高精度的大規(guī)模數(shù)據(jù)分析方向發(fā)展：如石油勘探領(lǐng)域深度偏移等場景下單位面積勘探區(qū)的算力需求將增長

10

倍以上。AI、區(qū)塊鏈等技術(shù)支撐的行業(yè)智能化場景也將帶來算力需求的爆炸式增長，從數(shù)字化球拍每一次揮動的感知、記錄和處理，到普惠金融每一次微型交易的客戶畫像、信用評估，都需要高效算力的支持。未來各行業(yè)在算力領(lǐng)域的投資占比將快速增長，以銀行業(yè)為例，根據(jù)有關(guān)預(yù)測

2024

年中國銀行業(yè)技術(shù)投入總規(guī)模將超過

4000

億元，其中

AI

與云計(jì)算是重點(diǎn)投資領(lǐng)域，二者占比超過總投入的一半。14AI

驅(qū)動數(shù)據(jù)中心發(fā)生全景式革命華為預(yù)測，到

2030

年全球

AI

計(jì)算算力將超過105

ZFLOPS(FP16)：AI

計(jì)算算力成為數(shù)據(jù)中心發(fā)展的最大驅(qū)動力和決定性因素。未來

5

到10

年通用大模型的發(fā)展有可能使

AI

對文字、音樂、繪畫、語音、圖像、視頻等領(lǐng)域的理解力超過人類平均水平，并與互聯(lián)網(wǎng)和智能設(shè)備深度融合，深度改變?nèi)鐣南M(fèi)模式和行為。

AI

技術(shù)與生產(chǎn)率之間顯著的“擴(kuò)散滯后”效應(yīng)逐漸減弱，通用大模型能力將嵌入生產(chǎn)力和生產(chǎn)工具、行業(yè)大模型和場景化

AI

等多路徑融合，AI

技術(shù)創(chuàng)新對商業(yè)價(jià)值的影響將變得更加廣泛和不可預(yù)測。通用大模型多模態(tài)泛化下的訓(xùn)練算力需求將保持遠(yuǎn)超摩爾定律的陡峭增長趨勢，需要數(shù)據(jù)中心在算力規(guī)模、架構(gòu)、算法優(yōu)化、跨網(wǎng)協(xié)同等領(lǐng)域持續(xù)創(chuàng)新和快速迭代。展望未來，AI

的發(fā)展將加速平臺型企業(yè)超級數(shù)據(jù)中心和國家級算力網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)。數(shù)據(jù)中心的產(chǎn)業(yè)標(biāo)簽從高耗能轉(zhuǎn)變?yōu)榫G色發(fā)展使能器數(shù)據(jù)中心總耗電量在

ICT

行業(yè)占比超

80%，為保障數(shù)據(jù)中心行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，首先需要提升能源使用效率、實(shí)現(xiàn)綠色低碳。多個(gè)國家、國際組織發(fā)布數(shù)據(jù)中心相關(guān)政策，如美國政府通過DCOI

數(shù)據(jù)中心優(yōu)化倡議，要求新建數(shù)據(jù)中心PUE

低于

1.4，老舊改造數(shù)據(jù)中心

PUE

低于1.5。歐洲數(shù)據(jù)中心運(yùn)營商和行業(yè)協(xié)會在《歐洲的氣候中和數(shù)據(jù)中心公約》中宣布

2030

年實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心碳中和。中國出臺《全國一體化大數(shù)據(jù)中心協(xié)同創(chuàng)新體系算力樞紐實(shí)施方案》推動構(gòu)建全國一體化大數(shù)據(jù)中心，啟動“東數(shù)西算”工程，促進(jìn)數(shù)據(jù)中心綠色可持續(xù)發(fā)展，加快節(jié)能低碳技術(shù)的研發(fā)應(yīng)用，要求到

2025

年新建大型數(shù)據(jù)中心

PUE

低于

1.3。未來，隨著各國相關(guān)政策的陸續(xù)出臺和技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，越來越多的先進(jìn)節(jié)能技術(shù)將更廣泛地應(yīng)用到數(shù)據(jù)中心，推動

PUE的進(jìn)一步下降，預(yù)計(jì)到

2030

年，PUE將進(jìn)入1.0x

時(shí)代。未來隨著風(fēng)光水等清潔能源占比的不斷增加，通過數(shù)據(jù)中心微電網(wǎng)“源網(wǎng)荷儲”的協(xié)同還可以進(jìn)一步降低碳排放，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心的綠色零碳目標(biāo)。其次除了自身降低碳排放之外，數(shù)據(jù)中心還可以為其他行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型賦能，成為全社會降碳的使能器，據(jù)全球電子可持續(xù)性倡議組織（GeSI）預(yù)測，到

2030

年

ICT

技術(shù)通過使能其他行業(yè)，將幫助減少全球總碳排放的20%，是自身排放量的10倍。15超出物理數(shù)據(jù)中心邊界，多流協(xié)同的數(shù)據(jù)中心普及化一方面，規(guī)?；⒅虚L期需求預(yù)測困難、技術(shù)迭代加速等成為所有骨干數(shù)據(jù)中心運(yùn)營企業(yè)和領(lǐng)先數(shù)字化企業(yè)的共同挑戰(zhàn)。數(shù)百萬臺服務(wù)器的云數(shù)據(jù)中心、數(shù)十萬臺服務(wù)器規(guī)模的行業(yè)數(shù)據(jù)中心將在

2030

年之前出現(xiàn)，ChatGPT

等突發(fā)的巨型超高密度任務(wù)涌現(xiàn)，土地、能耗獲得的不確定性等因素使得基于超大單體、以

10

年為周期的數(shù)據(jù)中心規(guī)劃模式難以為繼。未來分階段、模塊化、集群化、服務(wù)化，邏輯上統(tǒng)一，物理上分布的數(shù)據(jù)中心新建設(shè)模式將逐漸普及。另一方面高性能計(jì)算的需求也隨之不斷提升，影視渲染、效果圖渲染等批量計(jì)算任務(wù)，基因測序、風(fēng)機(jī)工況模擬等科學(xué)計(jì)算任務(wù)以及

AI

訓(xùn)練等可并行的計(jì)算任務(wù)，往往需要消耗大量的算力資源和運(yùn)算時(shí)間。這類任務(wù)往往具有計(jì)算成本敏感、實(shí)時(shí)性不敏感、計(jì)算規(guī)?？勺儎拥奶攸c(diǎn)，針對這類需求可以通過實(shí)時(shí)傳遞價(jià)格信號，激勵用戶選擇電力價(jià)格較低的時(shí)間段進(jìn)行整體運(yùn)算；也可以通過斷點(diǎn)續(xù)訓(xùn)、可續(xù)渲染技術(shù)，在計(jì)算任務(wù)執(zhí)行的過程中暫停乃至對并行規(guī)模進(jìn)行改變，來平移和升降電力負(fù)荷。通過任務(wù)流、信息流、能量流的精準(zhǔn)關(guān)聯(lián)和多流協(xié)同，構(gòu)建綠色低碳、算效領(lǐng)先的數(shù)據(jù)中心。系統(tǒng)級創(chuàng)新成為數(shù)據(jù)中心技術(shù)發(fā)展的主流螞蟻大腦一般只有

0.2

毫瓦的能耗，但是能夠做很多復(fù)雜的事情：可以筑巢、尋找食物、養(yǎng)蚜蟲等。相比之下，目前自動駕駛汽車還需要幾十瓦甚至幾百瓦來進(jìn)行計(jì)算，在能效上與生物界相比還有很大的差距。應(yīng)對十年百倍算力增長需求與能耗約束之間的矛盾，未來數(shù)據(jù)中心需要打破馮·諾依曼架構(gòu)，基于新架構(gòu)、新部件發(fā)展適應(yīng)性與高效性的新計(jì)算模式。在信息計(jì)算領(lǐng)域，已經(jīng)發(fā)展出了十幾種廣泛使用的計(jì)算模式，例如無線和光通信里大量使用基于快速傅里葉變換的蝶形計(jì)算模式；路由器里大量使用基于邏輯狀態(tài)轉(zhuǎn)移的有限狀態(tài)機(jī)計(jì)算模式

;

在智能計(jì)算領(lǐng)域，除了統(tǒng)計(jì)計(jì)算之外，業(yè)界正在研究數(shù)理邏輯計(jì)算、幾何流形計(jì)算、博弈計(jì)算等更高效的新計(jì)算模式，實(shí)現(xiàn)在特定場景下，計(jì)算能效的百倍提升。下一代數(shù)據(jù)中心還將構(gòu)建“算存網(wǎng)安”多技術(shù)協(xié)同的全新系統(tǒng)，打破傳統(tǒng)計(jì)算設(shè)備面臨的功耗墻、I/O

墻、存算墻的約束，從單設(shè)備到集群化、從單節(jié)點(diǎn)到網(wǎng)絡(luò)化，通過系統(tǒng)級創(chuàng)新、軟硬協(xié)同實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心效率的大幅提升。16圍繞算力供給和資源約束挑戰(zhàn)持續(xù)創(chuàng)新突破算力需求：十年百倍增長下一代數(shù)據(jù)中心資源約束：摩爾定律，碳減排圖

1-1算力需求與資源約束挑戰(zhàn)面向

2030，數(shù)字經(jīng)濟(jì)加速發(fā)展對于算力的需求將呈現(xiàn)十年百倍的指數(shù)級增長；而與此同時(shí)，單芯片摩爾定律的失效，以及全球可持續(xù)發(fā)展對于碳減排的硬性要求，將成為制約數(shù)據(jù)中心未來發(fā)展的主要因素?？梢灶A(yù)見，圍繞算力需求和資源約束挑戰(zhàn)的創(chuàng)新將成為未來數(shù)據(jù)中心發(fā)展的主旋律。先進(jìn)數(shù)字化企業(yè)和數(shù)字化國家，將在單個(gè)數(shù)據(jù)中心、數(shù)據(jù)中心集群、數(shù)據(jù)中心之間的“微中宏”觀、多層次進(jìn)行系統(tǒng)化創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)企業(yè)級或者國家級的“一臺計(jì)算機(jī)”，通過整體效率的提升將算力供給和資源約束之間的剪刀差最大化，加速邁向智能世界。1718未來場景與創(chuàng)新方向0219數(shù)據(jù)中心幾乎涉及信息生活的所有方面，從科學(xué)研究的突破創(chuàng)新到生產(chǎn)生活的智能高效，都需要數(shù)據(jù)中心提供更強(qiáng)大的算力，處理更多的數(shù)據(jù)，算力需求將呈現(xiàn)遠(yuǎn)超摩爾定律的陡峭增長。與此同時(shí)，為了應(yīng)對算力需求和資源約束的主矛盾，圍繞效率提升持續(xù)創(chuàng)新，必將成為未來數(shù)據(jù)中心發(fā)展的核心方向。AIforAll，創(chuàng)造新生產(chǎn)力過去，人類在科學(xué)的邊界之內(nèi)，不斷發(fā)現(xiàn)萬物規(guī)律，并創(chuàng)造生產(chǎn)工具，推動社會從農(nóng)耕文明、工業(yè)文明進(jìn)入到數(shù)字文明的數(shù)字化階段。未來，AI以新的生產(chǎn)力形式出現(xiàn)，在人類定義的邊界之內(nèi)，以更高的效率和更快的速度進(jìn)行分析和創(chuàng)造，將數(shù)字文明帶入智能化階段。模型，用于問答、文本摘要生成、機(jī)器翻譯、分類、代碼生成和對話的

AI。在代碼生成領(lǐng)域的進(jìn)展則來自代碼生成系統(tǒng)

AlphaCode和Copilot。2022

年

2

月，DeepMind

推出了他們的最新研究成果

AlphaCode。它是一個(gè)可以自主編程的系統(tǒng)，在

Codeforces

舉辦的編程競賽中，超過了

47%

的人類工程師，這標(biāo)志著

AI

代碼生成系統(tǒng)，首次在編程競賽中，達(dá)到了具有競爭力的水平。人類善于分析，但

AI

可能做的更好?！胺治鲂虯I”已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用，可以分析一組數(shù)據(jù)，一組圖片，并在其中找到模式，用于多種用途，無論是預(yù)防欺詐或是目標(biāo)識別。人類擅長創(chuàng)造，但

AI

可能做的更快。隨著“生成式

AI”的快速發(fā)展，AI

已經(jīng)開始創(chuàng)造有意義和美麗的東西，如寫詩、繪圖，并且效率更高。生成式

AI在圖像生成領(lǐng)域的進(jìn)展來自擴(kuò)散模型（Diffusion

model）的應(yīng)用，是一種從噪聲中生成圖像的深度學(xué)習(xí)技術(shù)。在自然語言處理（NLP）領(lǐng)域的進(jìn)展來自于

ChatGPT，這是一種基于互聯(lián)網(wǎng)可用數(shù)據(jù)訓(xùn)練的文本生成深度學(xué)習(xí)20AI

技術(shù)正加速進(jìn)入千行萬業(yè)，如在氣象行業(yè)，利用

AI

大模型能夠在

10

秒內(nèi)給出未來七天的天氣預(yù)測結(jié)果，對比傳統(tǒng)的

HPC

數(shù)值預(yù)報(bào)方法，在預(yù)測速度上提升了

10000

倍以上；在證券行業(yè)，某金融企業(yè)基于

AI

大模型實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)確率達(dá)90%

的企業(yè)財(cái)務(wù)智能預(yù)警，較傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型準(zhǔn)確率提升了

11％。AI

大模型正逐步從智能對話、短文創(chuàng)作、圖片生成等消費(fèi)應(yīng)用場景，擴(kuò)展到辦公、編程、營銷、設(shè)計(jì)、搜索等商業(yè)應(yīng)用場景，并將進(jìn)一步擴(kuò)展到金融風(fēng)控、智能客服、輔助診斷、醫(yī)療咨詢等企業(yè)應(yīng)用場景，為千行萬業(yè)注入新生產(chǎn)力。人類正在從分析型

AI

理解世界邁向生成式

AI

創(chuàng)造世界。面向

2030，具備認(rèn)知能力的

AI

像我們熟悉的土地、植物、空氣、陽光一樣無處不在：“一輛會自己行駛的汽車、一個(gè)會自己做飯的機(jī)器人、一個(gè)會自己管理的通信網(wǎng)絡(luò)、一個(gè)會自我優(yōu)化的軟件平臺”將會成為人們?nèi)粘Ｉ畹囊徊糠?，并支撐著人類文明的持續(xù)進(jìn)化?？蒲械谒姆妒?，以數(shù)據(jù)密集型計(jì)算探索未知幾千年前科學(xué)以歸納為主，通過觀測和實(shí)驗(yàn)來描述自然現(xiàn)象；過去數(shù)百年出現(xiàn)了理論研究分支，利用數(shù)學(xué)模型進(jìn)行分析；過去數(shù)十年出現(xiàn)了計(jì)算分支，針對復(fù)雜問題，使用計(jì)算機(jī)進(jìn)行仿真分析；21

世紀(jì)初期，新的信息技術(shù)已促使新范式的誕生，即基于數(shù)據(jù)密集型科學(xué)研究的“第四范式”，通過將理論、實(shí)驗(yàn)和計(jì)算仿真統(tǒng)一起來，由儀器收集或仿真計(jì)算產(chǎn)生數(shù)據(jù)、由軟件處理數(shù)據(jù)、由計(jì)算機(jī)存儲信息和知識、科學(xué)家通過數(shù)據(jù)管理和統(tǒng)計(jì)方法分析數(shù)據(jù)和文檔。神經(jīng)元之間如何連接與工作，將帶來每秒高達(dá)100TB

的數(shù)據(jù)吞吐量；自動駕駛車輛每天將產(chǎn)生數(shù)十

TB

數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練視覺識別算法；用電子顯微鏡重建大腦中的突觸網(wǎng)絡(luò)，1

立方毫米大腦的圖像數(shù)據(jù)就超過

1PB；而天文專家需要從數(shù)十

PB

海量數(shù)據(jù)中分析發(fā)現(xiàn)新天體。PB

級數(shù)據(jù)使我們可以做到?jīng)]有模型和假設(shè)就可以分析數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)丟進(jìn)巨大的計(jì)算機(jī)集群中，只要有相互關(guān)系的數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)分析算法可以發(fā)現(xiàn)過去的科學(xué)方法發(fā)現(xiàn)不了的新模式、新知識甚至新規(guī)律。數(shù)據(jù)密集型科學(xué)研究，將產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)需要分析處理，如模擬腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，探索人腦上億個(gè)科學(xué)數(shù)據(jù)已成為科學(xué)研究的關(guān)鍵成果和重要的戰(zhàn)略性資源，面對噴薄而出的數(shù)據(jù)需求和數(shù)據(jù)量，分類時(shí)間研究方法模型以歸納為主，帶有較多盲目性的觀測和實(shí)驗(yàn)第一范式：經(jīng)驗(yàn)科學(xué)18

世紀(jì)以前實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷诙妒剑豪碚摽茖W(xué)19

世紀(jì)以前20

世紀(jì)中期21

世紀(jì)初期以演繹法為主，不局限于經(jīng)驗(yàn)事實(shí)數(shù)學(xué)模型對各個(gè)科學(xué)學(xué)科中的問題，進(jìn)行計(jì)算機(jī)模擬和其他形式的計(jì)算第三范式：計(jì)算科學(xué)計(jì)算機(jī)仿真模型大數(shù)據(jù)挖掘模型第四范式：數(shù)據(jù)密集型科學(xué)利用數(shù)據(jù)管理和統(tǒng)計(jì)工具分析數(shù)據(jù)21如何存儲、管理、共享這些科學(xué)數(shù)據(jù)，成了全球科學(xué)家關(guān)注的熱點(diǎn)，也是下一代數(shù)據(jù)中心的重要應(yīng)用場景。當(dāng)這些規(guī)模計(jì)算的數(shù)據(jù)量超過

1PB時(shí)，傳統(tǒng)的存儲子系統(tǒng)已經(jīng)難以滿足海量數(shù)據(jù)處理的讀寫需要，數(shù)據(jù)傳輸

I/O

帶寬的瓶頸愈發(fā)突出。而簡單地將數(shù)據(jù)進(jìn)行分塊處理并不能滿足數(shù)據(jù)密集型計(jì)算的需求，并與大數(shù)據(jù)分析的初衷相違背。目前許多具體科學(xué)研究中所面臨的最大問題，不是缺少數(shù)據(jù)，而是面對太多的數(shù)據(jù)，卻不知道如何處理。當(dāng)前的超級計(jì)算機(jī)、計(jì)算集群、超級分布式數(shù)據(jù)庫、基于互聯(lián)網(wǎng)的云計(jì)算等并沒有完全解決這些矛盾，計(jì)算科學(xué)期待一次全新的革命！空間互聯(lián)網(wǎng)，帶來多維虛實(shí)交互體驗(yàn)虛實(shí)融合是下一代互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的主要方向，一個(gè)具有高沉浸式交互體驗(yàn)的虛實(shí)融合的多維空間，將極大地提高人與信息的交互體驗(yàn)和經(jīng)濟(jì)活動效率。虛擬世界的自我創(chuàng)造，不但能夠形成獨(dú)立于現(xiàn)實(shí)世界的價(jià)值體系，還能夠?qū)ΜF(xiàn)實(shí)世界產(chǎn)生影響，實(shí)現(xiàn)數(shù)字體驗(yàn)的真實(shí)化。如增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)游戲通過設(shè)置與品牌聯(lián)動特定地點(diǎn)發(fā)放限量購物券的方式，幫助品牌方吸引消費(fèi)者關(guān)注，實(shí)現(xiàn)數(shù)字體驗(yàn)對真實(shí)消費(fèi)的帶動。虛實(shí)融合的發(fā)展包括兩個(gè)方向：一是由實(shí)向虛，基于虛擬世界對于現(xiàn)實(shí)世界的模仿，通過構(gòu)建沉浸式數(shù)字體驗(yàn)，增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)生活的數(shù)字體驗(yàn)，強(qiáng)調(diào)實(shí)現(xiàn)真實(shí)體驗(yàn)的數(shù)字化。在移動互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，主要通過文字、圖片、視頻等

2D形式建立虛擬世界，而未來在元宇宙時(shí)代，將真實(shí)物理世界在虛擬世界實(shí)現(xiàn)數(shù)字化重造，建立虛擬化，具備多維交互能力的虛擬世界。從技術(shù)層面來看，虛實(shí)融合的多維互動體驗(yàn)離不開計(jì)算機(jī)圖形圖像的多維空間計(jì)算能力支持和低延遲網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。同時(shí)，它還需要強(qiáng)大的人工智能認(rèn)知能力的輔助，以及泛在通達(dá)的數(shù)據(jù)連接，計(jì)算和網(wǎng)絡(luò)的能力將直接決定了虛實(shí)融合的深度和廣度。二是由虛向?qū)?，超脫對于現(xiàn)實(shí)世界的模仿，基于行業(yè)數(shù)字孿生，推動智能升級面向千行萬業(yè)的數(shù)字孿生是數(shù)據(jù)中心的重要應(yīng)用場景。根據(jù)第三方預(yù)測，全球數(shù)字孿生市場空間的年復(fù)合增長率將達(dá)到

40.1%，預(yù)計(jì)到

2030年將達(dá)到

1310.9

億美元。數(shù)字孿生涉及建模、感知、仿真、渲染、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)的綜合集成應(yīng)用，是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重點(diǎn)領(lǐng)域之一。伴隨各行業(yè)智能化的推進(jìn)，城市、制造、交通、水利、能源的數(shù)字孿生應(yīng)用需求快速增長，從端云兩側(cè)同時(shí)拉動數(shù)據(jù)中心算力需求。其中，基于WebGL

的數(shù)字孿生應(yīng)用快速發(fā)展，帶來終端的升級需求；基于云渲染的數(shù)字孿生應(yīng)用，帶來云端算力的快速增長。應(yīng)對算力快速發(fā)展的需求，應(yīng)從加強(qiáng)算力供給、提升集約化利用水平、加強(qiáng)渲染算法研究等方面推動算力產(chǎn)業(yè)升級。22普惠云原生，消除企業(yè)數(shù)字鴻溝過去

10

年內(nèi)，智能手機(jī)和移動互聯(lián)網(wǎng)重塑了人類生活方式和企業(yè)生產(chǎn)模式；今天，智能化和電氣化正在重構(gòu)汽車行業(yè)的核心競爭力和生態(tài)。重塑和重構(gòu)的背后是強(qiáng)大的算力、算法和數(shù)據(jù)構(gòu)成的數(shù)據(jù)智能，是敏捷迭代、彈性伸縮、韌性自愈的云原生的

IT

系統(tǒng)。未來隨著大模型

AI、萬物互聯(lián)、社會化數(shù)據(jù)協(xié)同和數(shù)字孿生的新技術(shù)推動，與現(xiàn)實(shí)世界結(jié)合更緊密的千行萬業(yè)也將快步進(jìn)入云原生為基礎(chǔ)的智能世界。流程、組織精細(xì)化、敏捷化的全新競爭力。隨著數(shù)字系統(tǒng)越來越復(fù)雜、發(fā)布變更頻度越來越高、算力越來越密集、分布越來越廣泛，企業(yè)將越來越依賴平臺能力，越來越多的企業(yè)將全面擁抱云原生技術(shù)。普惠化的云原生技術(shù)給傳統(tǒng)的企業(yè)甚至個(gè)體帶來將生產(chǎn)、經(jīng)營活動現(xiàn)代化的機(jī)遇，消除數(shù)字化鴻溝，提供簡單、經(jīng)濟(jì)而又專業(yè)、個(gè)性的智能化路徑。當(dāng)云端算力、數(shù)據(jù)服務(wù)

API、涂鴉化的

IOT控制流程設(shè)計(jì)、商品化的行業(yè)

AI

算法組合時(shí)，每個(gè)擁抱變化的企業(yè)獲得與領(lǐng)先者同步的智能化能力。各行業(yè)的領(lǐng)先者和現(xiàn)有分工的顛覆者正在憑借前瞻性思維實(shí)現(xiàn)更深層次的智能化，推動云原生特征明顯的信息技術(shù)和運(yùn)營技術(shù)的融合，賦予產(chǎn)品、系統(tǒng)化多流協(xié)同，提升能效在全球積極應(yīng)對氣候變化目標(biāo)下，綠色低碳成為數(shù)據(jù)中心的重要發(fā)展方向，大部分國家或地區(qū)均在單體數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域相繼發(fā)布了相應(yīng)政策。中國在充分論證研究基礎(chǔ)上，規(guī)劃布局了

8

大算力網(wǎng)絡(luò)國家樞紐節(jié)點(diǎn)，引導(dǎo)大規(guī)模數(shù)據(jù)中心適度集聚，通過實(shí)施“東數(shù)西算”工程，積極探索構(gòu)建形成以數(shù)據(jù)流為導(dǎo)向的新型算力網(wǎng)絡(luò)格局。發(fā)了大量創(chuàng)新技術(shù)來實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與運(yùn)營過程中的高效化和低碳化，并且已經(jīng)在現(xiàn)有或新建的數(shù)據(jù)中心中實(shí)施。如蘋果公司在數(shù)據(jù)中心范圍內(nèi)部署分布式太陽能、風(fēng)能、沼氣等可再生能源發(fā)電設(shè)施，以及與可再生能源電站簽署長期采購協(xié)議，為自有數(shù)據(jù)中心供電，通過一系列措施實(shí)現(xiàn)

數(shù)據(jù)中心使用

100%

可再生能源。微軟公司在智能云綠色數(shù)據(jù)中心建設(shè)時(shí)提出需要在選址、建設(shè)及運(yùn)營的全流程將數(shù)據(jù)中心的“能源流”“數(shù)圍繞綠色可持續(xù)發(fā)展，數(shù)據(jù)中心相關(guān)企業(yè)已經(jīng)開23據(jù)流”“業(yè)務(wù)流”有效協(xié)同起來，實(shí)現(xiàn)綠色高效。華為云貴安數(shù)據(jù)中心采用自然冷卻技術(shù)，包括直通風(fēng)制冷和部分高密度服務(wù)器就近利用湖水散熱，并通過余熱回收利用技術(shù)等將數(shù)據(jù)中心的熱量進(jìn)行采集，用于辦公區(qū)取暖，在設(shè)計(jì)中既充分結(jié)合了貴州自然條件的優(yōu)勢，也融入了綠色低碳的可持續(xù)發(fā)展理念。實(shí)現(xiàn)“能源流”、“數(shù)據(jù)流”和“業(yè)務(wù)流”的多流協(xié)同，是面向

2030

年構(gòu)建高能效數(shù)據(jù)中心的關(guān)鍵。多級化軟硬協(xié)同，提升算效算力的發(fā)展經(jīng)歷了單核、多核、網(wǎng)絡(luò)化三大階段。綜合考慮技術(shù)和商業(yè)可行性，單核硅基芯片的計(jì)算能力將在

3

納米達(dá)到極限。由于經(jīng)濟(jì)性原因，依靠增加核數(shù)換取算力提升的模式，也將在

128核后迅速失效。這將推動算力架構(gòu)從單設(shè)備多核向多設(shè)備網(wǎng)絡(luò)化演進(jìn)。此外，受網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展及網(wǎng)絡(luò)帶寬成本約束，邊緣的算力部署也將成為數(shù)據(jù)中心新的場景，最終形成云邊泛在、多級化算力部署的新架構(gòu)。來從“軟硬協(xié)同”層面提升計(jì)算性能留下了優(yōu)化空間。主流芯片和設(shè)備廠商已經(jīng)紛紛開始通過軟硬聯(lián)合優(yōu)化來提升整體計(jì)算性能。業(yè)界認(rèn)為，硬件架構(gòu)的每一個(gè)數(shù)量級的性能提升潛力，通過“軟硬協(xié)同”能帶來兩個(gè)數(shù)量級的整體性能提升。華為云的異構(gòu)計(jì)算服務(wù)，通過軟件優(yōu)化硬件直通能力，能夠顯著降低因計(jì)算資源虛擬化造成的性能損耗。圖靈獎得主

DavidPatterson

曾提出，在計(jì)算領(lǐng)域，未來十年，我們將看到比過去

50

年更多的架構(gòu)優(yōu)化和性能提升的創(chuàng)新。過去半個(gè)世紀(jì)，集成電路產(chǎn)業(yè)在摩爾定律的指引下飛速發(fā)展，算力一直保持著大跨度提升。在硬件主導(dǎo)算力快速提升的時(shí)代，計(jì)算過于依賴底層算力，對架構(gòu)和代碼優(yōu)化重視不足，高級語言不斷出現(xiàn)，程序執(zhí)行效率越來越低，而這恰恰為未面向

2030，通過中心集群軟硬協(xié)同優(yōu)化、云邊多級算力資源協(xié)作等提升算效是數(shù)據(jù)中心未來的重要發(fā)展方向。24無損化網(wǎng)業(yè)協(xié)同，提升運(yùn)效未來數(shù)據(jù)中心的發(fā)展對網(wǎng)絡(luò)將提出更高的要求。傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)在業(yè)務(wù)配置和資源管理上不具備足夠的靈活性，造成數(shù)據(jù)中心內(nèi)和數(shù)據(jù)中心之間的算力資源利用率低，從而產(chǎn)生巨大的浪費(fèi)。尤其是在AI

大模型訓(xùn)練的場景下，需要用到大量的數(shù)據(jù)，模型參數(shù)也會變得非常大，為了讓訓(xùn)練效率更高，往往需要上百張

GPU

卡來放置一個(gè)大模型作為一個(gè)數(shù)據(jù)并行組，訓(xùn)練大模型的時(shí)候往往需要很多個(gè)這樣的數(shù)據(jù)并行組來縮短訓(xùn)練的時(shí)間。當(dāng)

GPU

數(shù)量擴(kuò)展到成千上萬的時(shí)候，性能不僅取決于單一

GPU，也不僅取決于單一服務(wù)器，而是要取決于網(wǎng)絡(luò)的性能。要的是在數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)過程中實(shí)現(xiàn)無損化，即不允許出現(xiàn)數(shù)據(jù)包的丟失。業(yè)界實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)每丟失千分之一，計(jì)算性能就會下降

30%。為了實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)無損化，網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算、存儲業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間的協(xié)同越來越重要。在數(shù)據(jù)中心內(nèi)，業(yè)界已有廠家在分布式存儲、集中式存儲、高性能計(jì)算等場景下實(shí)踐了“網(wǎng)存協(xié)同”和“網(wǎng)算協(xié)同”的創(chuàng)新方案。在數(shù)據(jù)中心之間，領(lǐng)先的電信運(yùn)營商也提出了算力網(wǎng)絡(luò)的方案，在感知應(yīng)用、感知算力需求的基礎(chǔ)上，利用全光、端到端切片、彈性調(diào)度等技術(shù)，針對分布式存儲、跨節(jié)點(diǎn)分布式計(jì)算等場景，提供零丟包的業(yè)務(wù)保障能力，為算力之間構(gòu)建全程全網(wǎng)高效的無損網(wǎng)絡(luò)。構(gòu)建高性能網(wǎng)絡(luò)，提高數(shù)據(jù)在計(jì)算、存儲之間的搬運(yùn)效率（運(yùn)效），除了帶寬和時(shí)延之外，最重社會化數(shù)據(jù)協(xié)同，提升數(shù)效生產(chǎn)要素反映了人類社會不同發(fā)展階段的生產(chǎn)力水平。數(shù)據(jù)作為新型生產(chǎn)要素，是數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的基礎(chǔ)，已快速融入生產(chǎn)、分配、流通、消費(fèi)和社會服務(wù)管理等各個(gè)環(huán)節(jié)，深刻改變著生產(chǎn)、生活和社會治理方式。數(shù)據(jù)的規(guī)模爆發(fā)式增長，不僅在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的地位和作用凸顯，而且對傳統(tǒng)生產(chǎn)方式變革具有重大影響：將催生新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式，成為驅(qū)動經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的關(guān)鍵生產(chǎn)要素。以提高生產(chǎn)效率；家居公司可以通過分析客戶的生活習(xí)慣數(shù)據(jù)創(chuàng)造“智慧家庭”以提高生活服務(wù)質(zhì)量，種種應(yīng)用展示出數(shù)據(jù)在被有效的挖掘、整合后可能產(chǎn)生巨大的價(jià)值。業(yè)界有觀點(diǎn)認(rèn)為，數(shù)在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化方面，社會化將打破企業(yè)邊界，使獲取數(shù)據(jù)、運(yùn)用數(shù)據(jù)的能力成為業(yè)務(wù)創(chuàng)新和提升用戶體驗(yàn)的關(guān)鍵。銷售平臺可以根據(jù)買家的瀏覽記錄做出精準(zhǔn)推送以提高銷量；制造企業(yè)可以通過分析生產(chǎn)流水線數(shù)據(jù)對生產(chǎn)情況及時(shí)做出調(diào)整25據(jù)將逐漸成為與人、技術(shù)、流程同樣重要的第四大核心競爭力?？缙髽I(yè)邊界的數(shù)據(jù)共享和交換在當(dāng)下已經(jīng)比較流行，未來主要的變化是多領(lǐng)域數(shù)據(jù)匯聚、AI

集成、隱私保護(hù)和交易化。以普惠金融的農(nóng)戶貸款為例，風(fēng)險(xiǎn)分析數(shù)據(jù)包括家庭信息、政府征信信息、關(guān)聯(lián)人信息、農(nóng)田信息、農(nóng)資信息，數(shù)據(jù)來源包括同行、政府、農(nóng)資供應(yīng)商、衛(wèi)星遙感、互聯(lián)網(wǎng)等，數(shù)據(jù)的交易將從點(diǎn)到點(diǎn)的原生數(shù)據(jù)交易向中介型的多階數(shù)據(jù)交易轉(zhuǎn)變。使用；其次具有較強(qiáng)流動性，數(shù)據(jù)要素的流動速度更快、程度更深、領(lǐng)域更廣；第三具有非排他性，可以在一定范圍按照一定權(quán)限重復(fù)使用。未來社會數(shù)據(jù)將通過“可用又可見”與“可用不可見”相結(jié)合的方式形成常態(tài)化跨企業(yè)、跨行業(yè)對接機(jī)制，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代多元協(xié)同共治格局提供支撐。數(shù)據(jù)社會化能夠在流動、分享、加工和處理的過程創(chuàng)造出新價(jià)值，但海量數(shù)據(jù)的匯集也將有可能帶來嚴(yán)重的安全風(fēng)險(xiǎn)，基礎(chǔ)設(shè)施一旦發(fā)生安全問題，將造成嚴(yán)重的后果，如

2021

年歐洲某云服務(wù)提供商的數(shù)據(jù)中心發(fā)生火災(zāi)，造成

360

萬網(wǎng)站癱瘓，部分?jǐn)?shù)據(jù)永久性丟失，社會損失巨大。如何有效利用和保護(hù)數(shù)據(jù)已經(jīng)成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)安全穩(wěn)定運(yùn)行的關(guān)注點(diǎn)。只有不斷更新數(shù)據(jù)安全技術(shù)和管理方式，應(yīng)對快速變化的安全需求，并加強(qiáng)數(shù)據(jù)中心及其相關(guān)的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)、云平臺、數(shù)據(jù)和應(yīng)用的一體化安全保障能力，才可以確?；A(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)的安全。在政府和公共事業(yè)數(shù)字化方面，社會化可以加速社會治理精準(zhǔn)化和人性化。以中國政府的城市一網(wǎng)通管為例，一方面需要構(gòu)建政企一體、多源整合的政務(wù)數(shù)據(jù)和社會化數(shù)據(jù)平臺化對接機(jī)制，充分利用電信、供電、供水等公共數(shù)據(jù)；另外一方面需要豐富政府側(cè)的數(shù)據(jù)創(chuàng)建和數(shù)據(jù)共享能力，不同部門的攝像頭、傳感器、等成為

24

小時(shí)的全場景“工作人員”。與傳統(tǒng)生產(chǎn)要素相比，數(shù)據(jù)要素表現(xiàn)出一系列新特征：首先具有非稀缺性，數(shù)據(jù)海量且能夠重復(fù)26智能化人機(jī)協(xié)同，提升人效傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的運(yùn)維模式以人為核心，人的能力將成為未來數(shù)據(jù)中心的運(yùn)維瓶頸。根據(jù)中國信通院

2023

年最新研究顯示，數(shù)據(jù)中心故障宕機(jī)場景中，人為操作的事故占比超過

60%。隨著數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)的增長，規(guī)模也越來越大，傳統(tǒng)以人為中心的運(yùn)維模式難以為繼。數(shù)據(jù)中心運(yùn)維水平將達(dá)到

L4

高度運(yùn)行自動化階段。在這一級別將實(shí)現(xiàn)自動預(yù)測性排障和分析、全自動應(yīng)急處置及

AI

能效管理，在運(yùn)行態(tài)幾乎可以達(dá)到“無人化”。實(shí)現(xiàn)無人化的前提是數(shù)據(jù)中心全生命周期實(shí)現(xiàn)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化?；谥悄軄碇螖?shù)據(jù)中心的規(guī)則設(shè)計(jì)，建設(shè)實(shí)施和運(yùn)維運(yùn)營。面向2030

年，隨著遠(yuǎn)程監(jiān)控、數(shù)據(jù)分析、人機(jī)界面、機(jī)器人技術(shù)的快速發(fā)展，極簡高效、人機(jī)協(xié)同的智能數(shù)據(jù)中心將成為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新方向。中國團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)《數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施智能化運(yùn)行管理評估方法》中將數(shù)據(jù)中心自動化運(yùn)行發(fā)展從全部人工運(yùn)行的初級階段到全自動運(yùn)行的高級階段分為五個(gè)等級，我們預(yù)測，到

2030

年，領(lǐng)先的YesL5

完全運(yùn)行自動化No沒有運(yùn)行模式限制，完全執(zhí)行運(yùn)行操作任務(wù)和應(yīng)急處置有運(yùn)行模式限制時(shí)完全執(zhí)行運(yùn)行操作任務(wù)和應(yīng)急處置有運(yùn)行模式限制時(shí)完全執(zhí)行運(yùn)行操作任務(wù)，但不應(yīng)急處置持續(xù)執(zhí)行檢測，完全執(zhí)行控制YesL4

高度運(yùn)行自動化NoYesL3

有條件運(yùn)行自動化NoYesL2

部分運(yùn)行自動化NoYes持續(xù)執(zhí)行部分監(jiān)測，部分執(zhí)行控制L1

運(yùn)行輔助圖

2-1數(shù)據(jù)中心自動化發(fā)展的五個(gè)階段2728愿景與關(guān)鍵技術(shù)特征0329愿景人類社會正加速邁向智能世界，跨越式發(fā)展已經(jīng)是全行業(yè)的共同訴求。數(shù)據(jù)中心是新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的算力底座，也是加速數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“發(fā)動機(jī)”。未來十年，數(shù)據(jù)中心既要實(shí)現(xiàn)百倍算力提升，以滿足快速增長的智能化業(yè)務(wù)需求，還要實(shí)現(xiàn)百倍能效提升，以滿足綠色低碳可持續(xù)發(fā)展的長期目標(biāo)。我們認(rèn)為，未來新型數(shù)據(jù)中心將具備多樣泛在、安全智慧、零碳節(jié)能、柔性資源、系統(tǒng)摩爾、對等互聯(lián)六大技術(shù)特征。柔性資源全池化柔計(jì)算泛協(xié)作多樣泛在大集群安全智慧高安全輕邊緣高可靠新型態(tài)數(shù)據(jù)中心2030高智能系統(tǒng)摩爾大小芯對等互聯(lián)超融合新算力高性能新存儲光內(nèi)生零碳節(jié)能綠供電新儲能液制冷圖

3-1數(shù)據(jù)中心

2030

的關(guān)鍵特征30關(guān)鍵技術(shù)特征1.

多樣泛在未來數(shù)據(jù)中心的發(fā)展將出現(xiàn)兩極分化，一方面超大型集約化數(shù)據(jù)中心的建設(shè)將持續(xù)增長；預(yù)計(jì)到

2030年，單個(gè)集群提供的有效通用算力將達(dá)

70EFLOPS，有效的人工智能算力將達(dá)100EFLOPS，

配套的存儲規(guī)?？蛇_(dá)

EB級；另一方面滿足各行業(yè)低時(shí)延、數(shù)據(jù)安全需求的輕量級邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)將得到廣泛部署；預(yù)計(jì)到2030

年，通過輕邊緣采集和處理的數(shù)據(jù)將超過80%，企業(yè)生產(chǎn)設(shè)備通過物聯(lián)化和數(shù)字化后，接入輕邊緣的比例將超過

80%。同時(shí)面向新場景，多種創(chuàng)新型數(shù)據(jù)中心也將出現(xiàn)，如太空數(shù)據(jù)中心、海底數(shù)據(jù)中心等。多種形態(tài)滿足不同場景部署需求的數(shù)據(jù)中心將為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供源源不斷的新動能。也需要配置近百人的運(yùn)維團(tuán)隊(duì)。傳統(tǒng)的部署和運(yùn)維方式已經(jīng)不能滿足未來超大數(shù)據(jù)中心的要求。從單服務(wù)器走向計(jì)算集群，以機(jī)柜為單位進(jìn)行包裝、運(yùn)輸、部署，以機(jī)柜甚至整個(gè)數(shù)據(jù)中心為單位進(jìn)行運(yùn)維，可以大幅提升部署效率，并降低運(yùn)維人力成本?！?/p>

預(yù)制化交付：把服務(wù)器安裝工作從數(shù)據(jù)中心前移到生產(chǎn)線可以全流程的提高效率、降低成本。在生產(chǎn)過程中就可以按照實(shí)際配置進(jìn)行拷機(jī)測試，測試更完備，并可以增加溫度應(yīng)力等現(xiàn)場不具備的測試項(xiàng)，更有利于發(fā)現(xiàn)器件早期缺陷，當(dāng)出現(xiàn)故障時(shí)，維修效率也更高，同時(shí)整柜運(yùn)輸比服務(wù)器單臺運(yùn)輸，包裝成本、倉儲成本、運(yùn)輸成本能降低約

70%。1)

大集群集約化樞紐數(shù)據(jù)中心部署的服務(wù)器規(guī)模達(dá)到萬臺甚至十萬臺，對服務(wù)器的部署運(yùn)維效率提出了很高的要求。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心按照服務(wù)器為單位進(jìn)行部署，服務(wù)器需要拆包裝，上機(jī)柜，接電源線，接網(wǎng)線

/

光模塊

/

光纖，資產(chǎn)錄入等一系列工序后才能部署上線。從運(yùn)維來看，一個(gè)運(yùn)維人員即使維護(hù)一千臺服務(wù)器，考慮班次等因素?cái)?shù)據(jù)中心·

整機(jī)柜工程：機(jī)柜內(nèi)采用集中供電，電源模塊全局池化的技術(shù)，根據(jù)負(fù)載動態(tài)調(diào)節(jié)電源始終工作在最佳效率區(qū)間。通過動態(tài)調(diào)節(jié)供電和儲能，應(yīng)對算力峰值時(shí)的突發(fā)用電需求。如使用機(jī)柜內(nèi)置水冷門或者使用液冷技術(shù)，將散熱能力提升到

60KW/

柜。31·

集群新背板：及

HTTP/HTTPs

協(xié)議穿越防火墻建立與中心云服務(wù)區(qū)的連接。后者不與邊緣算力硬件及中心到邊緣的物理專線綁定，因此更為輕量和靈活，而前者從全棧云中心服務(wù)區(qū)下沉，其云服務(wù)與應(yīng)用能力則相對更豐富一些。機(jī)柜采用線纜背板替代光模塊

/

光纖，實(shí)現(xiàn)服務(wù)器和

TOR

交換機(jī)的連接。線纜背板是無源部件，沒有功率消耗，可靠性更高。通過預(yù)制化交付、整機(jī)柜工程、集群新背板等創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)服務(wù)器全盲插，杜絕手工接線錯(cuò)誤，實(shí)現(xiàn)集群的自動化運(yùn)維，滿足未來大型數(shù)據(jù)中心算力規(guī)模增加，部署和運(yùn)維復(fù)雜度不增加的目標(biāo)。2)

輕邊緣隨著以云為底座的數(shù)字化、智能化從互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)廣泛滲透到千行萬業(yè)，從非實(shí)時(shí)

Web

交易、社交、搜索及后端

IT

支撐業(yè)務(wù)，拓展到實(shí)時(shí)互動媒體、元宇宙

AR/VR，工業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)、機(jī)器人，乃至萬物智聯(lián)場景。超大規(guī)模集約化的數(shù)據(jù)中心承載的應(yīng)用和數(shù)據(jù)已無法保障遍布任意位置的消費(fèi)者智能終端、工業(yè)

IOT

終端及機(jī)器人對低延遲接入與處理需要，亟待將云的彈性資源、應(yīng)用服務(wù)及智能推理能力從超大規(guī)模中心延伸到距離各類接入終端更近的輕邊緣系統(tǒng)。·

輕量級邊緣集群按照是否具備

Internet

公網(wǎng)接入，輕量級邊緣集群可以分為兩類：第一類是具備公網(wǎng)

Internet就近接入能力的開放式公共輕量邊緣。其特點(diǎn)是支持將公有云資源池、云服務(wù)及網(wǎng)絡(luò)接入能力下沉至城市

IDC、CDN

邊緣站點(diǎn)、5G

接入

MEC（Multi-access

Edge

Computing）

等相關(guān)位置，提供小規(guī)模（數(shù)臺服務(wù)器）起步，并可擴(kuò)展（數(shù)千服務(wù)器）的大帶寬、低時(shí)延、高性能邊緣云能力。其核心技術(shù)特征在于：（1）低時(shí)延接入，具備

ISP

本地入口，可以將多家運(yùn)營商網(wǎng)絡(luò)接入，為城市區(qū)域提供<10ms

的接入能力；（2）多樣化邊緣算力，除

CDN

熱點(diǎn)

Web

及視頻內(nèi)容緩存加速之外，特別面向視頻渲染、邊緣

AI推理、云手機(jī)

/

游戲等場景，將

ARM、GPU、NPU等多種異構(gòu)算力下沉到邊緣，大幅度提升邊輕邊緣的形態(tài)包括“輕量級邊緣集群”與“輕量級邊緣服務(wù)與應(yīng)用”兩類。前者由云服務(wù)商提供小規(guī)模的硬件算力集群，并分布式部署在合適的網(wǎng)絡(luò)位置，將全棧云服務(wù)的部分核心能力如彈性虛機(jī)

/

容器、存儲、網(wǎng)絡(luò)，中間件、數(shù)據(jù)庫、媒體處理、流數(shù)據(jù)處理及

AI

推理等時(shí)延敏感類服務(wù)及應(yīng)用軟件通過物理或邏輯專線從中心云服務(wù)區(qū)擴(kuò)展到邊緣集群站點(diǎn)；后者則以更為輕量化的容器、函數(shù)形式，將中心服務(wù)區(qū)的中間件、數(shù)據(jù)庫、媒體處理、流數(shù)據(jù)處理及

AI

推理等時(shí)延敏感類服務(wù)及應(yīng)用軟件部署在由云服務(wù)商、運(yùn)營商、企業(yè)客戶、家庭客戶、個(gè)人消費(fèi)者及任意第三方提供的硬件及

OS

環(huán)境上，并可通過開放互聯(lián)網(wǎng)32緣數(shù)據(jù)處理的效率；（3）云邊協(xié)同，邊緣計(jì)算和中心

Region

通過高速骨干網(wǎng)

/

專線互聯(lián)，在滿足邊緣側(cè)高頻低時(shí)延大帶寬的熱數(shù)據(jù)處理能力后，將低頻溫冷數(shù)據(jù)傳輸至中心云進(jìn)行處理歸檔，實(shí)現(xiàn)分級處理；使能中心云的基礎(chǔ)服務(wù)和高階服務(wù)擴(kuò)展到邊緣基礎(chǔ)設(shè)施上，實(shí)現(xiàn)中心

-

邊緣協(xié)同、全網(wǎng)算力調(diào)度、全網(wǎng)統(tǒng)一管控的能力。配輕量邊緣專用的融合節(jié)點(diǎn)機(jī)型，提供單站點(diǎn)

1-500

高彈性節(jié)點(diǎn)規(guī)模；（3）定制硬件：針對不同機(jī)房環(huán)境（無機(jī)房、野外、標(biāo)準(zhǔn)機(jī)房、微模塊）,

以及安全可信計(jì)算、HPC、AI

計(jì)算、Serverless

等場景，提供的定制化的輕量級硬件支持。此類輕量邊緣需要企業(yè)用戶與公有云服務(wù)商共同維護(hù)基礎(chǔ)設(shè)施可靠性，保障機(jī)房供電和網(wǎng)絡(luò)的正常。第二類是特定企業(yè)云租戶獨(dú)占，不對外呈現(xiàn)Internet

公網(wǎng)出口的輕量邊緣。除低時(shí)延保障之外，更強(qiáng)調(diào)本地合規(guī)和多地區(qū)分支部署與云中心統(tǒng)一管理等訴求。通過將公有云端基礎(chǔ)設(shè)施與云服務(wù)高度集成后，部署到用戶機(jī)房，在用戶本地提供標(biāo)準(zhǔn)化的全棧公有云服務(wù)能力。面向各類企業(yè)用戶業(yè)務(wù)和場景需求，通過高度集成的硬件和靈活適配的云服務(wù)軟件，為用戶在距離業(yè)務(wù)更近的位置，提供綜合性、一致性的云服務(wù)體驗(yàn)。其核心技術(shù)體現(xiàn)在：（1）高集成度：包含適用于多種環(huán)境、多種場景，復(fù)用公有云標(biāo)準(zhǔn)的計(jì)算和存儲服務(wù)器，為用戶提供標(biāo)準(zhǔn)化彈性算力云服務(wù)，如云主機(jī)、云容器、云存儲等；（2）彈性部署：針對邊緣場景進(jìn)行獨(dú)立設(shè)計(jì)，搭·

輕量級邊緣服務(wù)與應(yīng)用云以服務(wù)和應(yīng)用的形態(tài)從大規(guī)模中心服務(wù)區(qū)擴(kuò)展延伸到最終用戶近端的輕量級邊緣，由于與硬件解耦，可充分利用全球數(shù)千異構(gòu)邊緣節(jié)點(diǎn)，百萬服務(wù)器資源，不依賴于硬件、基礎(chǔ)設(shè)施、部署形態(tài)（裸機(jī)、虛擬機(jī)、容器），從而驅(qū)動云上應(yīng)用可更廣泛地服務(wù)于千行萬業(yè)。可以為實(shí)時(shí)新媒體應(yīng)用提供就近接入，低于

1ms

的端云交互時(shí)延，可以提供極致輕量的高級邊緣函數(shù)能力，使得對實(shí)時(shí)交互有要求的媒體業(yè)務(wù)、機(jī)器人業(yè)務(wù)、WEB3

等業(yè)務(wù)邏輯天然運(yùn)行在邊緣，構(gòu)建起算子在邊緣內(nèi)、邊緣與邊緣、邊緣與云之間跨地域、跨業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)交互式、交叉式新計(jì)算模式。333)

新型態(tài)免單點(diǎn)故障，支持就近接入，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化的連接效果，為用戶提供更可靠、更穩(wěn)定的數(shù)據(jù)傳輸能力。隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、元宇宙為代表的數(shù)字經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展，數(shù)據(jù)中心一方面要匹配用戶對低時(shí)延、極致體驗(yàn)的業(yè)務(wù)訴求，又要應(yīng)對土地緊缺和能源供應(yīng)的挑戰(zhàn)。除了主流數(shù)據(jù)中心走向大集群、輕邊緣的兩級化發(fā)展方向之外，業(yè)界也正在探索一些新型態(tài)的數(shù)據(jù)中心，以滿足特定場景的需求，如運(yùn)營商接入網(wǎng)絡(luò)邊緣數(shù)據(jù)中心、海底數(shù)據(jù)中心、太空數(shù)據(jù)中心等。云網(wǎng)一體：MEC

提供云網(wǎng)原生一體化的底座和北向接口，滿足

ETSI

和

3GPP

規(guī)范，實(shí)現(xiàn)了虛擬機(jī)、容器、裸金屬、網(wǎng)絡(luò)、存儲等多種資源服務(wù)化，支持業(yè)務(wù)自助集成，支持云、網(wǎng)、業(yè)的集成發(fā)放自動化，最小化邊緣數(shù)據(jù)中心的管理維護(hù)成本，實(shí)現(xiàn)邊緣業(yè)務(wù)的快速開發(fā)、快速部署。支持統(tǒng)一的北向接口，方便端、網(wǎng)、邊、云一體化的性能統(tǒng)計(jì)和故障管理，實(shí)現(xiàn)邊緣業(yè)務(wù)快速故障定位與恢復(fù)。·

運(yùn)營商接入網(wǎng)絡(luò)邊緣數(shù)據(jù)中心運(yùn)營商接入網(wǎng)絡(luò)邊緣數(shù)據(jù)中心是一種近幾年新出現(xiàn)的創(chuàng)新型形態(tài)，它通過在接入網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點(diǎn)提供用戶所需的服務(wù)和計(jì)算功能，使應(yīng)用服務(wù)和內(nèi)容更靠近用戶，并實(shí)現(xiàn)與網(wǎng)絡(luò)協(xié)同，為用戶提供可靠、極致的業(yè)務(wù)體驗(yàn)。根據(jù)華為預(yù)測，2030

年全球運(yùn)營商部署的MEC

邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)數(shù)量將超過

1

萬個(gè)，其具有以下優(yōu)勢：MEC

數(shù)據(jù)中心具有獨(dú)特的應(yīng)用場景和技術(shù)實(shí)踐：在內(nèi)容分發(fā)領(lǐng)域，MEC

能夠?yàn)槁阊?D、XR等業(yè)務(wù)提供更流暢、更清晰的觀看體驗(yàn)；在

5G融合應(yīng)用領(lǐng)域，MEC

能夠提供實(shí)時(shí)、高效的數(shù)據(jù)推理能力，為企業(yè)提供更高效、更便捷的行業(yè)數(shù)字化體驗(yàn)。截至2023

年，中國運(yùn)營商已經(jīng)部署了超過

1200多個(gè)

MEC節(jié)點(diǎn)，覆蓋了中國

90%以上的地市。MEC

數(shù)據(jù)中心通過構(gòu)建高性能、高集成度的一體化邊緣硬件，優(yōu)化邊緣業(yè)務(wù)體驗(yàn)，是未來數(shù)據(jù)中心發(fā)展中一種全新型態(tài)的探索。低延遲：MEC

可以提供高效、高性能的異構(gòu)計(jì)算能力，并且部署在離用戶接入網(wǎng)絡(luò)更近的地方，因此可以大大降低內(nèi)容數(shù)據(jù)分發(fā)的延遲，為用戶提供更快速、更流暢的業(yè)務(wù)體驗(yàn)。數(shù)據(jù)屬地化：MEC

將算力直接部署到地市和區(qū)縣，能夠在邊緣節(jié)點(diǎn)對數(shù)據(jù)進(jìn)行本地化處理，避免數(shù)據(jù)跨越網(wǎng)絡(luò)傳輸，實(shí)現(xiàn)了屬地化管理，確保企業(yè)核心數(shù)據(jù)資產(chǎn)的安全性，做到了可視、可管、合法合規(guī)，從而充分保護(hù)了企業(yè)數(shù)據(jù)安全性和隱私性。高可靠：MEC

能夠在邊緣節(jié)點(diǎn)提供最優(yōu)路徑的網(wǎng)絡(luò)連接，根據(jù)業(yè)務(wù)需求和網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，動態(tài)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)東西向連接和南北向路徑，避34·

海底數(shù)據(jù)中心輸時(shí)延，有效滿足工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、遠(yuǎn)程醫(yī)療等對時(shí)延敏感的業(yè)務(wù)需求。數(shù)據(jù)中心運(yùn)行過程會產(chǎn)生巨大的熱量，散熱制冷所帶來的耗電量極大，約占總能耗的三分之一。為了節(jié)約能耗支出，把數(shù)據(jù)中心放在水下，利用海水冷卻給“服務(wù)器”降溫，成為降低數(shù)據(jù)中心能耗的解決方案之一。海底數(shù)據(jù)中心在提供數(shù)據(jù)信息存儲、計(jì)算、傳輸服務(wù)的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)了綠色、節(jié)能、高效的目標(biāo)。最后，海底數(shù)據(jù)中心的部署和運(yùn)營成本較低。沿海發(fā)達(dá)地區(qū)的地價(jià)昂貴，數(shù)據(jù)中心建在海底能夠大大降低土地成本。在運(yùn)營過程中，能源消耗降低，電費(fèi)大幅減少，運(yùn)營成本急劇下降。海底數(shù)據(jù)中心優(yōu)勢明顯，正在逐步進(jìn)行商業(yè)化探索：2023

年

3

月全球首個(gè)商用數(shù)據(jù)中心海底艙在中國海南正式運(yùn)行，是全球最大的海底數(shù)據(jù)艙，有望成為數(shù)據(jù)中心綠色發(fā)展的新范式。和陸地?cái)?shù)據(jù)中心相比，海底數(shù)據(jù)中心具有很大的優(yōu)勢。首先，海底數(shù)據(jù)中心具有節(jié)省資源的優(yōu)勢，海水作為數(shù)據(jù)中心的自然冷源，將其產(chǎn)生的熱量利用周圍的流動水帶走。由于海水的比熱容較高，數(shù)據(jù)中心對水溫的影響變化可以忽略不計(jì)。這一做法，不僅對環(huán)境的影響較小，也極大的降低了數(shù)據(jù)中心用于散熱制冷的能量消耗：中國首個(gè)海底數(shù)據(jù)艙的

PUE

值為

1.076，遠(yuǎn)低于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心。海底數(shù)據(jù)中心無需蒸發(fā)散熱，減少了冷卻塔和冷水系統(tǒng)，水資源消耗為零，且大部分設(shè)施位于海底，土地資源消耗極少，僅為傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的十分之一。·

太空數(shù)據(jù)中心隨著無人值守和自我管理型數(shù)據(jù)中心日益受到大家關(guān)注，太空作為網(wǎng)絡(luò)的極端邊緣和無人值守計(jì)算的理想運(yùn)行地點(diǎn)，逐漸成為數(shù)據(jù)中心建設(shè)的目標(biāo)地點(diǎn)之一。隨著太空商業(yè)化的不斷發(fā)展，衛(wèi)星提供電路、廣播、導(dǎo)航等服務(wù)逐漸普及，使部署太空數(shù)據(jù)中心成為可能。未來十年，多個(gè)商業(yè)空間站和數(shù)千顆衛(wèi)星將發(fā)射進(jìn)入近地軌道。業(yè)界正在研究將數(shù)據(jù)中心送入太空軌道運(yùn)行的可能性，打造一個(gè)由數(shù)據(jù)中心、邊緣計(jì)算組成的為太空軌道經(jīng)濟(jì)服務(wù)的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施。其次，海底數(shù)據(jù)中心具有低時(shí)延的優(yōu)勢，全球主要的互聯(lián)網(wǎng)公司、高新科技企業(yè)云大多部署在沿海發(fā)達(dá)地區(qū)，建立靠近用戶的水下數(shù)據(jù)中心能夠縮短數(shù)據(jù)的傳輸距離，降低傳35數(shù)據(jù)中心部署到太空存在著一定的優(yōu)勢，其成長空間有望被打開。第一，數(shù)據(jù)中心將更加綠色高效，太空中太陽能儲量豐富，能源效率更高，可以更加穩(wěn)定持續(xù)的為數(shù)據(jù)中心進(jìn)行供電，從而減輕地球的能源壓力，降低二氧化碳的排放。太空低溫環(huán)境會使數(shù)據(jù)中心的溫控方式產(chǎn)生較大變化，減少能源消耗。第二，太空數(shù)據(jù)中心建設(shè)會提高太空數(shù)據(jù)的利用效率和傳輸速率，減少衛(wèi)星與地面間傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量。地球的近地軌道資源逐步被占滿，低軌衛(wèi)星的數(shù)目越來越多，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來越大，衛(wèi)星數(shù)據(jù)傳輸?shù)拇翱谄谥饾u被壓縮，未來衛(wèi)星數(shù)據(jù)很難在有限時(shí)間內(nèi)被完全傳輸。在太空中部署數(shù)據(jù)中心，使數(shù)據(jù)靠近計(jì)算端和應(yīng)用端，數(shù)據(jù)在太空中直接完成采集和應(yīng)用。數(shù)據(jù)中心和衛(wèi)星通信網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，有利于邊緣計(jì)算，系統(tǒng)效率不斷提升，進(jìn)一步降低服務(wù)延遲。第三，太空數(shù)據(jù)中心運(yùn)營成本低，數(shù)據(jù)安全性高。數(shù)據(jù)中心的主要運(yùn)營成本包括維護(hù)和能源，太空的固有環(huán)境優(yōu)勢會大大降低數(shù)據(jù)中心的運(yùn)營成本。干擾和攔截衛(wèi)星發(fā)送的數(shù)據(jù)更加具有挑戰(zhàn)性，衛(wèi)星數(shù)據(jù)的邊緣計(jì)算也進(jìn)一步保障了數(shù)據(jù)安全。太空數(shù)據(jù)中心的建設(shè)目前也存在一些問題。比如太空數(shù)據(jù)中心的建設(shè)成本過高，從研發(fā)到發(fā)射將耗費(fèi)至少

10

億元人民幣，對應(yīng)的企業(yè)估值應(yīng)在百億以上。太空環(huán)境存在輻射，這對服務(wù)器的整體可靠性和抗輻射性提出了更高的要求：專用計(jì)算芯片的創(chuàng)新，磁隨機(jī)存儲器（MRAM）等將為太空數(shù)據(jù)中心提供新的選擇。到

2030

年，隨著有效載荷送上太空的成本進(jìn)一步降低，在太空建設(shè)數(shù)據(jù)中心的可能性進(jìn)一步增大。2.

安全智慧1)

高安全存儲，傳輸過程中，能夠根據(jù)不同的數(shù)據(jù)價(jià)值和合規(guī)要求配套不同的安全策略，保證數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)中心內(nèi)的全生命周期的安全合規(guī)，可管可控。同時(shí)，系統(tǒng)應(yīng)具備根據(jù)新的分級和安全防護(hù)規(guī)則，自動調(diào)整適配的能力。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核心技術(shù)涉及數(shù)據(jù)、算法與算力三個(gè)要素，確保上述三個(gè)要素的安全與合規(guī)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)中心作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)設(shè)施，不僅是承載上述三個(gè)要素的平臺，同時(shí)也是數(shù)據(jù)流通交易的平臺，因此，數(shù)據(jù)中心必須在系統(tǒng)設(shè)計(jì)之初就內(nèi)置安全能力，并貫穿計(jì)算、存儲、網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù)處理的全過程，覆蓋從芯片到應(yīng)用全棧，以抵御全方位的安全威脅，預(yù)計(jì)到

2030

年，數(shù)據(jù)中心在安全方面的投資占比將達(dá)到

20%。數(shù)據(jù)中心需要提供基于零信任理念的安全方案，使用包括

RBAC，ABAC

等細(xì)粒度的訪問控制模型，對數(shù)據(jù)的使用進(jìn)行嚴(yán)格限制。數(shù)據(jù)在傳輸和落盤過程中需要提供加密能力，整個(gè)密碼學(xué)體系需要充分考慮到抗量子計(jì)算攻擊的風(fēng)險(xiǎn)。對于高價(jià)值數(shù)據(jù)提供基于機(jī)密計(jì)算，聯(lián)邦學(xué)習(xí)，同態(tài)加密等使用態(tài)的保護(hù)方案，實(shí)現(xiàn)可用數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施需要在設(shè)計(jì)上充分考慮對不同類別和級別的數(shù)據(jù)提供保護(hù)，數(shù)據(jù)在使用，36不可見。題，主流開源社區(qū)已經(jīng)開始支持軟件

TPM虛擬化功能

swTPM，

但

在VM中提供的TPM

服務(wù)需要依靠軟件

libTPM

模擬，缺乏硬件可信根，導(dǎo)致無法有效證明其安全性。高價(jià)值數(shù)據(jù)的防護(hù)要具備更強(qiáng)的抗攻擊能力，高價(jià)值數(shù)據(jù)與普通數(shù)據(jù)隔離存儲，高價(jià)值數(shù)據(jù)的完整性，機(jī)密性保護(hù)方案，比如

WORM，秘鑰管理和分發(fā)的機(jī)制，需要考慮提供軟硬結(jié)合的安全設(shè)計(jì)，應(yīng)對惡意攻擊。為徹底解決針對虛擬機(jī)、異構(gòu)計(jì)算環(huán)境的軟件完整性度量問題，需要擴(kuò)展當(dāng)前可信計(jì)算TPM

技術(shù)與標(biāo)準(zhǔn)，從硬件開始支持可信計(jì)算多實(shí)例，在此基礎(chǔ)上不僅可以為多個(gè)

VM提供軟件完整性度量服務(wù)，也可以為可信計(jì)算環(huán)境

TEE、異構(gòu)計(jì)算環(huán)境中

XPU

提供軟件完整性度量服務(wù)，最終實(shí)現(xiàn)以硬件可信根為基礎(chǔ)的，支持云化、異構(gòu)計(jì)算環(huán)境的可信計(jì)算技術(shù)與標(biāo)準(zhǔn)體系。面向

2030

年，除了傳統(tǒng)的設(shè)備安全、網(wǎng)絡(luò)安全之外，可信計(jì)算、機(jī)密計(jì)算和

AI

大模型時(shí)代的新安全生態(tài)等成為主要研究方向?！?/p>

新計(jì)算范式下的可信計(jì)算可信計(jì)算技術(shù)

TPM

起源于上世紀(jì)

90

年代末期，其巧妙的應(yīng)用了密碼學(xué)原理解決了軟件完整性保護(hù)與加密密鑰保存問題。但其已經(jīng)越來越難以有效支撐針對云化虛擬機(jī)、異構(gòu)計(jì)算軟件的完整性度量。為了解決這些問新一代可信計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)可信計(jì)算

TPM

標(biāo)準(zhǔn)多實(shí)例可信計(jì)算芯片多實(shí)例可信廠商

B廠商

A計(jì)算芯片節(jié)點(diǎn)節(jié)點(diǎn)REETEECPUVM異構(gòu)計(jì)算環(huán)境XPUTEEREECPU圖

3-2新計(jì)算范式下的可信計(jì)算37·

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的異構(gòu)機(jī)密計(jì)算既保證計(jì)算的高性能，又保證數(shù)據(jù)的安全與“可用不可見”，因此有望成為未來數(shù)據(jù)安全的主流技術(shù)。為了能夠高效率的適配大模型、大數(shù)據(jù)等對算力要求極高的場景，以CPU

為中心的機(jī)密計(jì)算技術(shù)將會逐步演變至以數(shù)據(jù)為中心的異構(gòu)機(jī)密計(jì)算技術(shù)，同時(shí)兼容已有的大模型軟件框架，支持多樣化算力設(shè)備如

GPU、DPU、NPU等對機(jī)密計(jì)算安全算力的加速和協(xié)同。機(jī)密計(jì)算是在基于硬件的可信執(zhí)?環(huán)境（TEE）內(nèi)運(yùn)行代碼，以保證環(huán)境內(nèi)數(shù)據(jù)的機(jī)密性、完整性以及運(yùn)算過程機(jī)密性的新計(jì)算模式。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代對機(jī)密計(jì)算的需求來自多個(gè)方面，其一，是來自企業(yè)與用戶的互信需求，需要在用戶不依賴企業(yè)計(jì)算環(huán)境可信的前提下保護(hù)用戶數(shù)據(jù)安全及隱私，典型場景如云上的內(nèi)鬼管理員作案；其二，來自企業(yè)自身的防御需求，在不可信的環(huán)境中通過有效手段來保護(hù)企業(yè)數(shù)據(jù)安全，典型場景如部署在公共場所的邊緣計(jì)算設(shè)備中的密鑰管理保護(hù)；其三，來自機(jī)構(gòu)之間數(shù)據(jù)共享的需求，在互相不暴露各自數(shù)據(jù)的前提下，仍然能進(jìn)行數(shù)據(jù)合作，典型場景如多方計(jì)算與建模。具體來說，面向

2030

的異構(gòu)機(jī)密計(jì)算架構(gòu)有以下幾個(gè)特點(diǎn)：（1）安全算力與普通算力生態(tài)完全兼容且可靈活配置，同樣的計(jì)算任務(wù)和數(shù)據(jù)，可以由用戶靈活選擇是否部署安全算力，不會因?yàn)椴捎昧藱C(jī)密計(jì)算技術(shù)而帶來應(yīng)用和軟件生態(tài)的改變，進(jìn)而帶來額外的工作量。當(dāng)前，隨著全球范圍內(nèi)數(shù)據(jù)與隱私保護(hù)法律法規(guī)的陸續(xù)出臺，機(jī)密計(jì)算技術(shù)已經(jīng)逐漸被業(yè)界認(rèn)可和接受，越來越多的企業(yè)青睞于軟硬件結(jié)合的數(shù)據(jù)安全隱私保護(hù)解決方案，為數(shù)據(jù)共享和交換構(gòu)建安全可信的計(jì)算環(huán)境。然而，當(dāng)前的機(jī)密計(jì)算技術(shù)落地主要覆蓋的還是較小數(shù)據(jù)規(guī)模、安全性要求較高的應(yīng)用，如在手機(jī)、平板等端側(cè)設(shè)備上的支付、人臉識別應(yīng)用，或在云上采用機(jī)密虛擬機(jī)或者機(jī)