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什么是算力中心?

算力中心是集计算、存储、网络资源于一体,为人工智能、大数据、科学计算、工业仿真等提供算力服务的基础设施。它是数字经济的核心底座,也是新质生产力的重要支撑。

随着人工智能大模型爆发式增长,算力需求呈指数级上升。国家将算力基础设施纳入新型基础设施重点支持范围,推动"东数西算"工程、全国一体化算力网建设,算力中心成为地方政府专项债、中央预算内投资、超长期特别国债等资金的重点支持方向。

🧠 智算中心

面向人工智能训练和推理的算力中心,配备GPU、NPU等加速芯片,支持大模型训练、推理、微调。

🔬 超算中心

面向科学计算、工程仿真、气象预报等高性能计算场景,配备高性能CPU集群和高速互联网络。

🏢 通用数据中心

面向云计算、大数据、企业信息化等通用场景,提供服务器托管、云资源租赁等服务。

🌐 算力网络

通过高速网络连接分散的算力中心,实现算力调度、协同计算、算力交易,构建全国一体化算力网。

主要支持领域

🧠

智算中心建设

GPU/NPU服务器集群、高速存储、高速互联网络、液冷系统。

🔬

超算中心建设

高性能计算集群、高速互联、大规模存储、科学计算软件。

💻

数据中心建设

通用数据中心、云计算中心、边缘计算节点、服务器托管。

🌐

算力网络

算力调度平台、算力互联网络、算力交易平台、跨区域协同。

🌿

绿色低碳算力

液冷技术、余热回收、绿电直供、能效优化、PUE降低。

💾

存储与网络

分布式存储、全闪存储、高速网络、光模块、交换机。

🔧

国产算力适配

国产芯片适配、国产操作系统、国产数据库、信创生态。

🎯

行业算力应用

工业仿真、智慧城市、智慧医疗、智能驾驶、AI大模型。

🛡️

算力安全保障

网络安全、数据安全、容灾备份、安全运营。

📊

算力服务平台

算力调度、算力计费、算力监控、运维管理平台。

重点支持方向详解

一、智算中心

智算中心是当前算力建设的重中之重,重点支持以下方向:

  • 算力集群:GPU、NPU等AI加速芯片服务器集群,支持大模型训练和推理。
  • 高速互联:InfiniBand、RoCE等高速网络,支持大规模并行计算。
  • 高速存储:全闪存储、分布式存储、并行文件系统,满足大模型训练数据吞吐需求。
  • 液冷系统:冷板式液冷、浸没式液冷,降低PUE,提升能效。
  • 算力调度平台:算力资源管理、任务调度、监控运维、算力计费。

二、算力网络

算力网络是实现全国算力资源协同调度的关键,重点支持:

  • 算力调度平台:跨区域算力调度、算力资源池化、任务分发与协同。
  • 算力互联网络:高速骨干网络、算力专线、低时延网络。
  • 算力交易平台:算力交易撮合、算力计费、算力结算。
  • 算力监测平台:算力资源监测、能效监测、安全监测。

三、绿色低碳算力

  • 液冷技术:冷板式、浸没式、喷淋式液冷系统,大幅降低制冷能耗。
  • 余热回收:将数据中心余热用于供暖、温室、热水等,实现能源梯级利用。
  • 绿电直供:光伏、风电等绿电直供数据中心,降低碳排放。
  • 能效优化:智能运维、AI调优、PUE优化,提升能源利用效率。
  • 储能配套:配套储能系统,削峰填谷,提升绿电消纳。

四、国产算力适配

  • 国产芯片适配:适配国产AI芯片、CPU、DPU,构建自主可控算力底座。
  • 国产软件生态:适配国产操作系统、数据库、中间件、AI框架。
  • 信创云平台:基于国产软硬件的云平台,支持政务、金融、能源等关键行业。

可申报哪些资金?

算力中心项目可申报的资金类型包括:

各类资金支持重点对比

资金类型 算力中心重点支持方向 申报主体
超长期特别国债 国家枢纽节点、算力网络、绿色低碳算力 地方政府、事业单位
中央预算内投资 智算中心、超算中心、国产算力适配 企业、科研机构
地方政府专项债 算力中心建设、算力网络、配套基础设施 地方政府、城投平台
省级专项资金 算力中心建设、算力应用、算力服务平台 企业、园区

申报要点

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常见问题

❓ 算力中心是什么?
算力中心是集计算、存储、网络资源于一体,为人工智能、大数据、科学计算等提供算力服务的基础设施,包括智算中心、超算中心、通用数据中心等类型。
❓ 算力中心项目可申请哪些资金?
可申请中央预算内投资、地方政府专项债、省级专项资金、超长期特别国债等,重点支持智算中心建设、算力网络、绿色低碳改造等方向。
❓ 算力中心重点支持哪些领域?
重点支持智算中心、超算中心、算力调度平台、算力网络、绿色低碳算力、国产算力芯片适配、行业算力应用等方向。
❓ 算力中心项目可以申报专项债吗?
可以。算力中心属于有一定收益的新型基础设施项目,可通过机柜租赁费、算力服务费等收益覆盖债券本息,申报地方政府专项债。
❓ 算力中心项目申报要注意什么?
需明确建设内容(机柜数量、算力规模、PUE目标等),量化算力服务规模、能耗降低等效益指标,做好绩效目标编制,同时确保能效指标达标。

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