大湾区首个大规模全液冷智算中心完工：可提供1.5万P算力服务

大湾区首个大规模全液冷智算中心完工：可提供1.5万P算力服务 该架构集成了液冷、人工智能、数字孪生以及一体化安全防护等尖端技术，为粤港澳大湾区提供了高达1.5万P的算力服务，满足了区域日益增长的数据处理需求。据技术人员介绍，单个智算中心内配置了38个液冷方舱，每个方舱均能提供约385P的算力。这种高效配置不仅确保了数据处理的高效性，也为未来的扩容升级预留了充足的空间。与传统机房相比，该智算中心采用的液冷技术显著降低了制冷能耗，节能幅度高达约60%。这一技术的应用不仅提升了数据中心的能效比，还增强了其运行的稳定性，对于推动数据中心绿色、低碳发展具有深远的意义。作为大湾区首个大规模全液冷智算中心，该项目不仅是国家“东数西算”战略在大湾区的核心布局，也是全国一体化算力网络八大枢纽节点之一。它的建成将进一步推动大湾区的数字经济发展，为区域的经济繁荣注入新的活力。 ... PC版： 手机版：

鹏博士：将加速网络升级，布局全国算力网络

鹏博士：将加速网络升级，布局全国算力网络 4月29日晚，鹏博士（600804）发布2023年年度报告。鹏博士在报告中表示，“东数西算”本质上是资源的最佳分配，是数据的跨区域流动，关键在于“网络先行”。公司将加速网络升级，布局全国算力网络。 其中自研的“鹏博士算力中心互联网络调度平台”可根据网络带宽需求，通过智能计算、调度传输路径，提供大容量、长距离、低时延、敏捷业务发放的网络，实现高性能快开通、精调度快排障、差异化承载，助力打造面向未来的一体化算力网络。 同期发布的公告显示，公司将参与“青岛蓝谷信息产业园及城市算力网络基础设施项目”的建设。 来源：格隆汇

推动生成式人工智能基础设施和公共训练数据资源平台建设。促进算力资源协同共享，提升算力资源利用效能。推动公共数据分类分级有序开放，

推动生成式人工智能基础设施和公共训练数据资源平台建设。促进算力资源协同共享，提升算力资源利用效能。推动公共数据分类分级有序开放，扩展高质量的公共训练数据资源。鼓励采用安全可信的芯片、软件、工具、算力和数据资源。 #抽屉IT

华为指出算力规模位居全球第二

华为指出算力规模位居全球第二 2022年11月7日-9日，华为全联接大会2022在深圳举行。在此期间，华为指出，我国5G基站数超200万，算力规模位居全球第二。 据了解，华为轮值董事长胡厚昆在主题演讲中表示，从数字基础设施来看，我国已经有了全球覆盖最好、网络质量最高的5G和光纤网络，5G基站数超过200万，5G行业终端连接数超过50万，光纤覆盖率达到99%。另一方面，各地对数据中心、超算中心进行了大量投入，全国算力总规模超过150EFlops，算力规模位居全球第二。 #华为 #5G

海量数据如何存储？中国科学家实现光存储Pb量级首次突破

海量数据如何存储？中国科学家实现光存储Pb量级首次突破 近日，中国科学院上海光学精密机械研究所（下称“上海光机所”）与上海理工大学等科研单位合作，在超大容量超分辨三维光存储研究中取得突破性进展。这对我国在信息存储领域突破关键核心技术、实现数字经济的可持续发展具有重大意义。相关研究成果于2月22日发表在《自然》（Nature）杂志。这是国际上首次实现Pb量级的超大容量光存储。仅仅20克透明轻薄的光盘，来源：《自然》小空间存更多数据所谓存力，是以数据存储为核心，包含性能表现、安全可靠、绿色低碳在内的综合数据存储服务能力，是激活数据要素的核心动能。本次成果中，研究团队利用国际首创的双光束调控聚集诱导发光超分辨光存储技术，实验上首次在信息写入和读出均突破了衍射极限的限制，实现了点尺寸为54nm、道间距为70nm的超分辨数据存储，并完成了100层的多层记录，单盘等效容量达Pb量级，对于我国在信息存储领域突破关键核心技术、实现数字经济的可持续发展具有重大意义。该论文第一作者单位为上海光机所，通讯作者为上海光机所阮昊研究员和上海理工大学光子芯片研究院院长顾敏院士，上海理工大学文静教授。上海光机所博士后赵苗和上海理工大学文静教授为并列第一作者。项目得到了上海市科委和国家重点研发计划等支持。阮昊对第一财经解释道，光存储技术具有绿色节能、安全可靠、寿命长达50~100年的独特优势，非常适合长期低成本存储海量数据，然而受到衍射极限的限制，传统商用光盘的最大容量仅在百GB量级。在信息量日益增长的大数据时代，突破衍射极限、缩小信息点尺寸、提高单盘存储容量长久以来一直都是光存储领域的追求。1994年德国科学家Stefan W. Hell教授提出受激辐射损耗显微技术，首次证明了光学衍射极限能够被打破，并在2014年获得诺贝尔化学奖，经过20多年的发展，在显微成像、激光纳米直写等多个领域实现了光学超分辨成果，信息的超分辨写入已经得到了解决。从光学显微技术到光存储技术，都被光学衍射极限所限制。在2021年Science发布的全世界最前沿的125个科学问题中，突破衍射极限限制更是在物理领域高居首位。该超分辨光盘的成功研制在信息写入和读出都突破了这一物理学难题，有助于我国在存储领域突破关键核心技术，将在大数据数字经济中发挥重大作用，以满足信息产业领域的重大需求。“所以这一次我们解决了光存储领域信息写入和读出均受衍射极限限制的问题，实现了超分辨的记录，极大地提高了光存储的密度和容量。因为单盘的容量是1. 6个Pb，相当于1万张蓝光光盘，这是一个突破性的进展，为大数据存储提供了绿色节能长寿命的方案。”研究人员告诉记者，他们也和目前的硬盘、光盘技术进行了一些对比，在技术性能上提高了最高的光存储面密度，可以在数据中心档案存储上实现突破性应用，解决大容量和节能的存储技术难题。《自然》审稿人的评价该成果道：“这是一种具有突破性创新的Pb级光存储技术…”“与现有其它技术相比，该技术在性能方面提供了最高的光存储面密度…”“研究成果可能会带来数据中心档案数据存储的突破，解决大容量和节能的存储技术难题…”。（来源：上海光机所）帮数据中心处理“冷数据”随着算力作为数字经济时代新的生产力迅速发展，各地也在加码布局数据中心。近年来，我国算力相关政策密集出台。2020年4月，国家发改委首次将智算中心等算力基础设施纳入“新基建”的范畴；2021年5月，国家发改委等四部门联合发布了《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》，首次提出全国算力网络枢纽节点布局；2022年2月，国家发改委等三部门同意了京津冀、长三角、粤港澳大湾区等8地启动国家算力枢纽节点建设，并规划了10个国家数据中心集群，标志着“东数西算”工程正式启动。就在近日，国家发改委、国家数据局、中央网信办、工信部、国家能源局五部门日前联合印发《深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》（下称《实施意见》），提出到2025年底，普惠易用、绿色安全的综合算力基础设施体系初步成型。而在数据的分类中，有热数据、冷数据、温数据等。“冷数据”一般指的是那些时效性需求不太高的，“热数据”是对处理时间要求高、需要立刻做决策并运算的，例如自动驾驶、远程医疗等，“温数据”则是介于“冷数据”和“热数据”之间的。阮昊对记者解释，他们的成果主要存储的就是冷数据。“在所有数据中，80%以上都是冷数据，这些数据使用频率很少，但是需要永久保存，比如大科学装置做出来的实验数据。这类实验做一次非常不容易，这些访问速率没那么快但是又很重要的数据都要安全性地保存，我们的成果主要用在这类数据上面，因此特别适合数据中心的使用。”他补充举例，像处理热数据的固态硬盘、手机存储卡、存储条都很贵，处理百分之十几的温数据可以用磁存储、磁硬盘，另外80%冷数据就可以用光盘。Pb级光盘制备及读写方式示意图，来源：《自然》研究团队介绍，未来他们将加快原始创新和关键技术攻关，推动超大容量光存储的集成化和产业化进程，并拓展其在光显微成像、光显示、光信息处理领域的交叉应用，产出更多更优秀的创新成果。“关于产业化我们计划是5年左右应该有一个可以用的光盘和机器给消费者看。这当然也需要企业界和科研界一起努力。”阮昊说。 ... PC版： 手机版：

AI为何如此费电？如果不能解决耗电问题，AI的发展是否也会遭遇瓶颈？

AI为何如此费电？如果不能解决耗电问题，AI的发展是否也会遭遇瓶颈？ 牛顿顿顿的回答 因为大模型对于当前的人类来说，太大了 根据兰道尔原理：处理信息是需要消耗能量的，处理的越多，消耗的越多。 AI大模型，到底哪里“大”？ 它智能的背后是需要处理的信息巨大，天量的大，GPT-3模型拥有超过1750亿个参数，GPT-4甚至可能达到1.8万亿以上的参数量。 而且，训练这样的大型模型还需要大量的数据，GPT-3使用了约45TB的文本数据进行训练，如果GPT-4那就可能在数百TB甚至PB级别。 算这些数据，需要海量的显卡。 显卡，游戏佬都知道那是出了名的电老虎。 根据斯坦福人工智能研究所发布一个报告，GPT-3一次训练的耗电量为1287兆瓦时，这相当于3000辆特斯拉电动汽车同时跑20万英里加起来耗电量。 这是什么概念？ 你对大模型每一次提问背后，都至少有一块历经数千年的黑漆漆的煤炭亡灵在红彤彤的哭泣。 之前华泰证券有份研报预测，到2030年，中国与美国的数据中心总用电量将分别达到0.65万亿千瓦时至0.95万亿千瓦时、1.2万亿千瓦时至1.7万亿千瓦时。 至少是今天的3-5倍以上，那个时候，AI用电量将达到2022年全社会用电量的20%和30%。 也就是说：算力竞争，本质上就是电力竞争，是能源竞争。 AI电老虎确实是一个巨大的挑战，但同样是巨大的机遇。 尤其是对我们中国来说。 为什么我会坚定的看好中国的AI发展？ 因为我们在能源方面真的是秦始皇吃花椒赢麻了。 能源领域有个段子：人类文明的核心科技是烧开水，用各种花样烧开水。 不管是火电核电，这些花式“烧开水”的玩法，还是水电光伏风电这些新玩法，我们国家的能源系统拿着望远镜在全世界都找不到对手。 无论是技术，市场，还是对未来的嗅觉和投入的决心。 前段时间能源行业里有个大新闻，2023年12月，山高控股全资附属公司出资2.99亿美元认购了世纪互联新发行的约6.5亿股普通股，布局新基建领域。 这算是我们能源领域企业敏锐捕捉机遇，谋篇布局的一个典型，非常值得讲一讲。 山高控股，普通人可能不太清楚它的咖位，但是作为一个山东人，必须科普一下：它的背后就是大名鼎鼎的基建巨头山东高速。 而且山高控股是主要聚焦在新能源、新科技这些战略新兴行业，它的使命是需要去完成老狂魔的新任务新基建。 山高控股的背后是山东省国资委， 而山高新能源就去是完成“新基建”战略布局的一家公司。 2022年5月，山高控股集团出资46.85亿港元完成认购山高新能源发行股份，它股份占比达到了43.45%，成为山高新能源的控股股东。 凭借山高控股这些年的资源投入和布局，山高新能源早已成长为能源领域一头巨兽。 我查了一下数据，2023年12月底，山高新能源新增获取新能源风光指标超1.5GW，光伏、风力发电装机规模近4.5GW。 到目前为止，它在境内外拥有56座集中式光伏电站、230余座分布式光伏电站、19座风力电站，绿电的规模是非常大的。 2023年4月山高新能源还与青海省海南州政府签署了一份“青海省海南州源网荷储一体化项目”合作协议，这个大基地项目未来三年将实施新能源发电项目达到5GW。 不只是绿电，它所持有或管理的电站年发电量已经超过了63亿度。 而且，山高新能源在能源行业的影响力也很大，曾经参与过《电力建设安全标准化评价导则》《电力行业安全生产双重预防机制》等多项电力行业标准的编写和制定。 而世纪互联（VNET Group, INC.）成立于1996年是全球具有重要影响力的网络空间基础设施服务提供商之一，也是中国领先的第三方中立数据中心服务商之一。 这家公司的主营业务是提供数据中心服务、中立的云运营及中立的混合IT服务。 最大的资源是拥有丰富的算力资源，对于能源的消纳侧有非常重大的意义，而且它是算力基础设施，对于即将到来的AI时代，它是如同水电煤一样存在的“新基建”。 山高控股这次投资世纪互联的战略目的在哪里？ 今年的3月15日山高新能源就和世纪互联与乌兰察布市政府正式签署了一份大数据及新能源框架协议。 山高新能源将利用其在新能源领域的技术和经验，与世纪互联在数据和算力领域的优势结合，去探索新能源在下一个时代更广泛的应用。 乌兰察布市有巨大的绿电资源，三者合作去推动大数据产业有可能带动一个城市完成能源结构转型和产业升级。 介绍了这么多背景信息，我们不难分析出山高控股的战略判断。 为什么花这么大的资源去投资一家算力和数据公司？ 背后的目的其实整合的是能源和算力，为即将到来的AI时代提供“新基建”。 这里面体现了非常强悍的捕捉国家政策导向和市场机遇能力。 山高控股整合这两家公司，对于能源领域来说是件大事，它开辟了一条新路径：“电算一体化”。 一方面，是我们有广袤的光能丰富的大西北，和水电丰富的大西南，这些“绿电”虽然干净但是并网很难，被东南沿海有效利用更难。 所以，中国有一个天然的优势，那就是除了“南水北调”之外，还可以“东数西算”。 大量丰沛的绿电用不掉怎么办？ 运不过去，就把数据运到电站来算。 山不向我走来,我便向山走去 更妙的是，这是绿电，是清洁能源，直接从太阳到算力，没有中间商赚差价，甚至还能加速一把碳中和。 可以说是秦始皇吃着花椒照镜子多赢而且赢麻了。。。 未来，算力，可能会是如同电和空气一般的基础设施。 绿色能源供给是新基建，是供给侧，而算力，则是非常重要的新基建，消纳侧。 这就是为什么这头基建巨兽会转身布局。 “电力+算力”的确是一个非常有潜力的基建创新路径。 算力作为AI的驱动力 AI的发展离不开强大的算力支持。 但是未来，一切都会变化。 事情AI来做，问题AI解决，商品AI来生产。 这一切的一切都将由硅基大脑来思考和处理，也就是算力。 算力的价值是无限的，算力的需求是天量的。 算力不仅是AI模型训练的基础，也是实现复杂算法和处理大规模数据的关键。在AI时代，算力将成为推动科技创新和产业升级的核心动力。 更是维持未来世界运转的一颗颗硅基大脑。 因此，发展绿色算力，即利用清洁能源来支持算力的需求，变得尤为重要。这不仅有助于减少碳排放，促进环境的可持续发展，也是实现能源转型和技术创新的重要途径。 电算一体化代表了一种新型的基础设施建设模式，它将电力供应与算力需求紧密结合，形成了一种高效、环保、智能的能源利用方式。 从能源到算力，就是从太阳到财富，这毫无疑问是国家未来最有潜力的发展方向。 山高控股算是中国能源领域的一个特写，我们的能源领域不仅仅是当下技术领先，规模大，面对未来的布局也非常超前，而且投入的资源和决心也是非常大的，不容小觑。 英伟达的老黄说过，“Ai的尽头是光伏和储能”。 大时代机遇的血腥味来了。 人类蒸汽时代到来的时候，世界天翻地覆，人类的生产力指数级倍增，同时，那些生产蒸汽机和挖煤烧开水的人赚翻了。 那么，“AI蒸汽时代”肉眼可见的黎明乍现的时候，谁会成为新的那个“卖金铲铲”的人呢？ 我们拭目以待了。 via 知乎热榜 (author: 牛顿顿顿)