2024 AIDC基础设施建设白皮书

基础设施建设、到习近平总书记指出，要加快新型基础设施建设，推动数字经济和实体经济融合发展。随着数字经济时代全面开启，算力正以一种新的生产力形式，为各行各业的数字化转型注入新动能，成为经济社会高质量发展的重要驱动力。算力基础设施作为算力的主要载体，是支撑数字经济发展的重要资源和基础设施，对于实现数字化转型、培育未来产业，以及形成经济发展新动能等方面具有重要AIDC的建设得到了国家层面的明确支持与指导。2020年，国家发改委将智能2021年，国家相继发布了多项规划，包括《新型数据中心发展三年行动计划强调了系统优化算力基础设施布局的重要性，促进了东西部算力的高效互补与随着政策支持力度的加强以及人工智能技术的迅速发展，对算力的需求持续增已成为推动数字经济和智能化升级的关键力量，也是实现国家人工智能战略和CONTENTS5253AIDC概述AIDC定义AIDC建设背景AIDC建设分析建设原则建设方式应用场景AIDC基础设施AIDC建设概述通用计算设备信创计算设备存储设备网络设备基础设施绿色与节能软件设施概述AIDC安全设计网络安全数据安全与隐私保护业务连续性与灾难恢复案例分析与最佳实践西云案例介绍最佳实践分享总结与建议建设AIDC的重要性基础设施供应商的发展策略参考—1—科研机构等各类用户提供强大的数据处理和智能分析能力，支持智慧城市、智能制造、科研计AIDC的建设是应对当前及未来计算需求的关键举措，对于推动科技进步、经济增长和社会发展具有重要作用。随着技_政策背景政府为支持AIDC的建设和运营，出台了一系列政策，涉及资金支持、税收优惠、土地合其他五个部门印发了《算力基础设施高质量发展行动计划》，旨在推动算力基础设施的高质量发展。国家发展和改革_技术背景础设施，其建设显得尤为迫切。人工智能技术的演进正从单模态智能基础设施建设、到算力经济的兴起和人工智能技术的融合创新，使AIDC成为新基建的热点。AIDC的建设不仅满足了日益增长的人工智_应用背景AIDC的创新发展对推动人工智能及相关产业的快速增长具有显著影响，成为经济增长的新引擎。据《智能计算中心创智慧城市建设、科学研究以及传统产业的数字化和智能化升级，都对数据分析和智能决策支持提出了更高要求。AIDCAIDC建设分析基础设施建设、到AIDC致力于通过降低AI应用成本、提升算力效率，AIDC致力于通过降低AI应用成本、提升算力效率，促进AI生态的对接和创新产业的聚集，加速产业的转型升级，以及数字经济与传统产业的深度融合，全面激发经济的智能活力。AIDC以5G、工业互联网、云计算、人工智能等技术的应用需求为牵引，整合多元数据资源，提供安全可靠的算力服务，赋能各行各业。AIDC坚持绿色发展理念，推广绿色技术和产品，采用清洁能源，并致力于提高能源利用效率。AIDC在推进发展的同时，也高度重视安全保障，通过强化网络和数据的安全管理体系，构建全面且稳固的安全防护架构。AIDC旨在将智慧计算服务普及至基本公共服务，如水电一样，提供公共的算力、数据和算法服务。在建设规划中，应综合考虑国家重大区域发展战略、能源结构、产业布局、市场发展和气候环境等因素，对国家枢纽节点、省内数据中心、边缘数据中心、老旧数据中心及海外数据中心进行分类引导，以形成数据中心的梯次布局。AIDC采用尖端AI芯片和面向新型AI场景的计算架构，基于AI模型提供高强度的数据处理和智能计算能力，构建技术领先、可持续迭代升级的高性能、高可靠的计算架构。AIDC注重技术领先和多元算力生态的共同支撑，全面支持人工智能技术的应用和演进。12345678项目规划与可行性研究：开展市场调研以评资金筹集与投资结构确定：依据项目需求确定资金来源，可能包括政府资助、企业投资、银行贷款等；制定设备采购与安装：根据设计规范采购所需的高性能计算设备、存储系统、网络设备等；执行硬件和软件系统运营准备与人员培训：组建运营团队，制定运营策略和管理流程；对运营人员开展专业培训，以确保AIDC正式运营与持续改进：AIDC正式投入运营，提供计算服务；定期评估服务效果，并根据技术进步和市场变基础设施建设、到智慧金融智慧智慧金融智慧算法交易：AIDC可以支持资本市场的高频和算法交易策略的开发与执行。机器学习AIDC基础设施基础设施建设AIDC建设概述 AIDC整体架构AIDC的基本架构可以划分为多个层次和组成部分。在总体架构上,AIDC可以被划分为基础设施层、平台管理层、大模型开发平台层,以及行业应用层,如图3-1所示。语音视频电子商务教育科技农业智慧化智慧交通金融科技智慧城市语音视频电子商务教育科技农业智慧化智慧交通金融科技智慧城市数据开放共享平台行业平台行业应用多模态行业应用运营模型训练模型推理开发工具服务平台模型训练模型推理开发工具服务平台CPUGPU内存、显存算力调度集群存储监算力调度集群存储监控管理运维A推理服务器A推理服务器Al训练服务器管理信创平台信创非信创算力机组智能网络智能存储设施绿色化算力机组智能网络智能存储图3-1AIDC架构图智能存储则是由分布式存储资源池组成,为整个AIDC提供高效的存储服务,智算资源和存储资源则通过网络系统进行互联,形成一个整体的智算资源池,并辅以模块化机房形成IDC基础设施层。平台管理层包括是构建高效、灵活且可扩展的AI计算平台的重要组成部分。在这一层,通过虚拟化技术(如KVM、Docker等)、容器编排调度系统(如kubernetes)、分布式存储和计算框架(如Hadoop、spark)等技术手段,将底层的物理资源抽象化、池化并进行高效的管理和调度,从而构建出可弹性伸缩、易于管理的AI计算资源池。通过这一层的建设,可以实现对海量数据的快速处理和大规模模型的高效训练,为AI应用提供强大的计算支持。使得上层的PART3AIDC基础设施应用服务能够充分利用底层的物理资源,实现高效、灵活且可扩展的AI计算。大模型开发平台层,主要是提供一系列大模型开发的工具和服务。该层通过提供丰富的开发工具和服务,帮助研究人员数据集管理、模型调优算法、模型评估指标等,以支持从数据准备到模型部署的全流程。大模型开发平台层在AIDC中扮演着重要角色,它促进了人工智能技术的创新和应用,为各行业提供了强大的智能计算支持。通过利用大模型开发平台层提供的工具和服务,用户可以更好地应对复杂的数据处理和分析任务,实现更高效、准确的智能决策和预测。AIDC架构中的行业应用层是人工智能产业的核心部分,它主要将基础能力转化为实际的人工智能技术,并广泛应用于各个不同领域。通过各种不同的行业应用可以推动技术转化与应用,推动产业创新,提升产业效率,满足个性化需求。综上所述,AIDC的基本架构是一个融合了硬件、软件、网络、应用等多个层面的复杂系统,它的设计旨在提供高效、灵活的人工智能计算服务,推动AI产业化、产业AI化及政府治理智能化的目标实现。 AIDC逻辑拓扑AIDC的逻辑拓扑,如图3-2所示,通常包括通用计算资源池、异构计算资源池、分布式存储资源池、数据传输网以及运维管理中心等核心区域。这些区域协同工作,共同构成AIDC的基础架构。管理节点集群使用者通用计算资源池管理节点集群使用者集群管理者管理网络管理网络计算网络存储网络分布式存储资源池异构计算资源池分布式存储资源池异构计算资源池图3-2AIDC逻辑拓扑图其中,计算资源是AIDC的核心部分,负责执行复杂的计算任务。它通常包括通用计算资源池和异构计算资源池,其中基础设施建设、到或者IB网络来实现低延时、无丢包的高性能网络通信，从而保障AI集群的高效率运行。运维管理中心则负责对整个_AIDC评价指标注：PUE值越接近1，表示AIDC的能源效率越高注：WUE数值越小，代表AIDC耗水量越低注：CUE数值越小，代表AIDC碳排放强度越低注：数值越大代表综合计算能力越强注：数值越高，单位能源输出训练越高基础设施建设、到_AIDC计算设备需求人工智能模型训练人工智能模型训练模型推理（模型推理（Inference）大数据分析大数据分析_AIDC计算设备选型原则AIDC扮演着智能算力的物理载体角色，需要高性能的服务器来处理海量数据，对其底层硬件设备的方方面面提出了极先进的CPU基础算力，而且其内置的AI加速技术强大的异构加速芯片快速的卡间交互异构加速芯片是AI训练推理的核心算力来源，常见的异构加速芯片有GPU、FPGA、丰富的扩展性良好的整机散热扩展性也是一款AI设备的重要要素，在AI训练推理中涉及多个节点并行时需要通过网络展插槽，基于现在主流的网络设计，需要在满足满配8张GPU的情况下仍综上所述，AIDC对服务器计算设备的选择基础设施建设 AIDC计算解决方案AIDC作为支撑人工智能和大数据技术的重要基础设施,对GPU计算设备服务器的性能和效率提出了更高的要求。它不仅需要满足AI计算中算力的需求,而且还要充分考虑整机的扩展性、散热和功耗。大模型AI训练不仅仅需要强大的AI算力,而且对卡与卡、节点与节点之间的通讯性能提出了极高的要求以满足AI训练中不同类型的并行计算的要求,通用计算训练节点可选用高性能AI训练服务器,如超云R8868G13服务器(外观如图3-3所示),采用2颗Intel8xeon8sapphireRapids系列处理器,具备32条内存插槽支持DDR5内存,最大支持10个热插拔NVMessD和1个M.2SATASSD。实现整机内部的全闪连接,大大提升数据交换速率。该服务器支持最新的Nvswitch架构以及国产OAM模组,可实现GPU-GPU点到点400GB/S的通讯带宽,极致的扩展性,可配置8张NDRIB卡,实现RDMA技术,完美适配超大规模AI训练。通用计算推理节点可选用AI训推服务器,如超云R8428A14服务器(外观如图3-4所示)。它是针对AI市场推出的一款高性能GPU服务器,采用AMD□EYPC第四代处理器,单机最高达256个计算核心,支持24条DDR54800MHZ内存,CPU与GPU卡直通设计,两者数据交互无需通过pcleswitch通信,提高数据交互效率。支持NDRIB网络扩展,提升集群扩展性。在4U空间内集成8块双宽AI加速卡,满足客户日益增长的AI算力需求,R8428A14采用领先的设计理念,在提高性能的同时,保持极佳的稳定性和扩展性,支持集群优化设计,具备高性能,高可靠和易维护特点,可部署于AI训练、AI推理等异构计算场景。图3-3R8868G13产品外观图图3-4R8428A14产品外观图_AIDC信创计算设备需求选择恰当的信创计算设备对于确保信息安全和提升计算性能至关重要。对于构成AIDC核心算力的AI训练和推理服务核心技术自主可控：AIDC计算设备应优先考虑技术路线的先进性与自主性，以规避人工智能发展中可能出现的技术_AIDC信创计算设备选型处理器与加速卡选型处理器与加速卡选型基础设施建设、到当前国产NPU加速卡在产品性能和软件生态等方面与国际领先水平存在着一训练服务器选型训练服务器选型AIDC训练型服务器专门用于人工智能模型的训练，它通常具在大量数据上进行学习和优化。这种服务器的设计旨在提供高效、稳定和可推理服务器选型推理服务器选型AIDC推理型AI服务器专门为运行人工智能推理任务而设计和优化。推理任务是指使用已经训练好的AI模型对新数据理器，支持64个计算核心，最高主频可达2基础设施建设、到_AIDC存储需求表3-1AIGC数据处理各阶段需求与功能特点需求功能数据采集/清洗数据采集流入数据清洗标注数据共享导出智能归档多协议支持海量数据存储高吞吐（HDD+闪存模式）数据共享/交互数据共享数据交互标准POSIX共享协议支持HDFS、CSI、超高吞吐（HDD+闪存模式）模型训练数据集读取Checkpoint高带宽、低延迟、预读、全闪存模型推理模型部署验证低延迟、高带宽、全闪存数据归档海量数据存储低成本长期存储分层存储数据归档（磁带、对象存储、蓝光库）同时具备存储海量数据的能力、弹性扩展的能力，为AI大模型的数据收集提供了有力支持。网络上收集的原始数据通常需要经过数据预处理，这包括多格式、多协议数据的清洗、去重、过滤和加工，以便用于AI模型训练。在数据采集阶段，采用文件系统的方式实现数据清洗，使用POSIX方式访问存储可以提供高效的访21—基础设施建设、到训练过程容易受到参数调优、网络不稳定和服务器故障等多种因素的影响，导致_AIDC存储选型设计高可靠性高可靠性AIDC的存储作为整个系统的重要部分，其高可靠性的要求成为至关表3-2AIGC数据处理各阶段数据安全性及系统稳定性技术选型数据安全性系统稳定性数据采集/清洗海量存储：纠删码/副本；安全程度不同，数据分层存储使用VIP，节点损坏后，可以有效保证系统可用性数据共享/交互使用对象存储，文件系统/对象存储多种协议统一存储；标准POSIX共享协议支持HDFS、CSI、超高吞吐（HDD+闪存模式）模型训练全闪存一般采用RAID2.0技术或纠删码/副本方式保证数据一致性用多控制器或多个节点+VIP方式，节点/控制器损坏，VIP自动切换模型推理全闪存一般采用RAID2.0技术或纠删码/副本方式保证数据一致性用多控制器或多个节点+VIP方式，节点/控制器损坏，VIP可自动切换数据归档使用分布式存储/集中式存储实现数据分层存储解决方案；使存储可以长期保存数据经济性经济性表3-3不同类型存储介质的特点类型原理运行耗电典型设备特点优势磁性介质磁头+转速较高硬盘、磁带顺序IO较好，价格适中光学类介质光照刻录不耗电蓝光盘、光盘易长期保存半导体类介质NAND+主控中SSD、NVME随机IO性能优异，价格贵将温数据转化为热数据的需求。AIDC的存储设备的分层存基础设施建设、到先进性先进性先进性。高性能分布式存储方案不仅要满足当前系统的需要外,还应为未来的业务量发展和数据高速高效性高效性和更低的延迟。针对AIGC的Checkpoint记录、大视频文件读写、小图片读可扩展性可扩展性在以往的存储使用中，扩容和扩展一直是难点，对存储的扩容和性能扩展的需求日益增强。同时，需考虑到在扩展时保证业务连续性。最终，使存储扩展变成一项简单工作，并避开高峰期，有效提升业务系统的效率。从ChatGPT到Sora，新一代人工智能的蓬勃发展，数据爆炸性增长，使存储的存力核心基础设施价值凸显。存储的弹性扩展能力是-24-PART3AIDC基础设施图3-7容量与性能横向扩展能力示意图同时,AIDC需要支持主流操作系统和服务器,具备与第三方平台对接的能力,以确保系统具备充分的扩展能力,以满足未来发展的需求。 AIDC存储解决方案性的要求,超云CS13000集群存储系统能够有效的满足新一代业务应用对存储系统的需求。该存储系统由硬件层、存储软件管理层、协议接口层组成,构建了一个系统集群,如图3-8所示。CIFS/NFSGDSPOSIXCIFS/NFSGDSPOSIXGlance/cinder集群管理引擎集群管理引擎并行集群存储系统智能CPU调度异构存储支持闪存硬件加速故障自愈硬件层硬件层图3-8CS13000集群存储系统架构图基础设施建设、到通过存储池虚拟化技术，将集群中所有存储节点的硬盘空间融合成统一命名空间。利件元数据的属性(owner、ctime、mtime、path、name、访问热度等)，将文件的数据放置在统一存储空间的不同的协议接口层是指CS13000与前端应用软件之间进行数据通信的接口。CS13000支持POSIX、CIFS、NFS、FTP、CS13000针对新一代应用高并发的特点，采用带外模式的大规模开放集群存储架构，通过多端口千兆、万兆和高带宽：在AI大模型训练场景下，机内与机外的集合通信操作会产生大量的通信数据量。流水线并行、数据并行及张量并行模式需要不同的通信操作，这要求网络具有单端口高带宽、节点间可基础设施建设、到_AIDC的网络选型InfiniInfiniBand网络RoCERoCE网络InfiniInfiniBand和RoCE网络对比表3-4InfiniBand和RoCE网络解决方案特点对比表InfiniBandRoCE成本高低硬件IB交换机以太网交换机稳定性好生态封闭开放性能表现（时延、丢包等）好_AIDC的网络设计方案AIDCAIDC网络设计原则基础设施建设、到高带宽设计：当前大模型AI训练中会涉及大量智算胖树网络设计智算胖树网络设计接入交换机131—基础设施建设、到_土建基础设施AIDC聚焦土建、机房布局和机电配套等数据中心基础设施。机房建设基础设施层应符合现行GB50174相关规定。系通常，楼板的承重要求会根据机房的规模和设备的重量来确定。机房的承重不仅涉及到楼板，还包括整个建筑结在机房中，为了便于布线和散热，会采用架空地板系统。架空地板的承重能力、架空高度需要满足机房使用要求。表3-5AIDC建筑方案建议指标要求类别主要指标承重能力1、建议楼板活荷载标准值≥10kN/m2(根据机柜的摆放密度确定荷载值)2、建议不间断电源系统室活荷载标准值＞10kN/m23、建议电池室活荷载标准值＞16kN/m2（蓄电池组4层摆放）架空地板高度1、建议＞500mm（地板下空间作为送风静压箱使用）2、建议>800mm（满足地板下管道安装与维护要求，地板下空间用作管道安装）3、如某些改造建筑层高无法满足时，自然环境满足下可考虑采用风墙形式_供电及配电供电供电AIDC用电量激增，现有电网的容量受到限制，数据中心的选址必须进一无需过多储能与调峰，使得AIDC在运用光伏、风电等绿色电力方面具有天然优势。但光伏、风电和储能的应用与项目配电配电AIDC机房对数据中心的建设提出了越来越高的要求，数据机房供电负荷的加大、安全级别的提高都对数据中心供电设备提出了越来越高的要求。智能小母线系统在数个机柜内的PDU，更适用于单柜功率高或液冷机柜项目。智能小母线系统采用树干式的供配电系统，每列机柜都通过-33-基础设施建设 双碳目标及可持续发展战略将长期驱动我国数据中心产业绿色低碳发展。在政策方面,我国数据中心政策对能效的要求不断趋严,能效考核指标从以PUE为主逐步演变为PUE、CUE、WUE、绿色低碳等级等多指标兼顾,未来有可能会纳未来,数据中心将成为支撑各产业数字化发展的引擎,绿色算力应用将全面赋能各行业的数字化转型,全面助力精益生产和绿色发展。在产业实践方面,AIDC制冷方案供应商将进一步加强新型制冷方案的研究,氟泵、液冷、间接蒸发、自然冷源等制冷技术将变得更加成熟,制冷效率将不断提升。(详见3.7.3节能技术应用)对于送风形式,传统机房弥散式送风,易造成散热不均出现局部热点等问题,传统机房气流组织示意图如图3-13所示。封闭通道可以有效地隔离冷热空气,减少它们之间的混合,从而提高制冷系统的效率,更合理地组织数据中心内的气流,减少局部热点的出现,从而避免设备过热导致的性能下降或故障。封闭通道方案可以根据机架的热负载进行设计,适应不同密度的IT设备部署需求,可以支持更高的机架功率密度,适应高密度服务器的散热需求。通过优化气流管理,封图3-13传统机房气流组织示意图(图片来源于网络)图3-14封闭通道模块化机房气流组织示意图(图片来源于网络)示意图如图3-15所示。当采用AHU时,考虑主流设备工艺特点,可采用水平或垂直送回风方式,建议均采用封闭热通道形式。西云AIDC为宁夏首个采用全自然风冷技术的30KW机柜人工智能数据中心,创新的直接新风自然冷却AHU方案,大幅降低了常规制冷系统的风扇和压缩机功耗,降低碳排放,为国家"东数西算"工程"添绿"。冬季,全自然风冷设备回收机房热能,混合外部冷空气。夏季辅助少量空调制冷,机房全年保持24摄氏度。天云高效风墙是一种能为AI数据中心提供高效制冷的空调产品,也是中国最早在数据中心大规模实施风墙产品。该产品是一种集成换热盘管、风机、框架、过滤、控制系统等部件的精密冷却单元,通过侧面安装的风扇墙在数据中心空间内产生稳定的水平气流。当风墙产品配套新风制冷功能段时,可实现数据中心全新风自然冷却,最大程度降低能源消耗。_预制化交付基础设施建设、到筑工艺设计开始，提高基础设施设计可用性；为数据中心统一管理预留条件。项目整体建设模式采用预制化建设，预制产品可以达到快速部署，工厂级质量控制和降低成本。主体结构采用了相对快速的钢结构房屋，其它配套设施均按上解决方案和建筑内解决方案)、底座式预制数据中心、箱体式数据中心系列等预制模块化数据中心产品。其中装配式空地解决方案通过了全球权威论证机构UptimeInstitute的Tier-Read超云CloudCube-2000系列微模块产品解决方案为数据中心IT设备提供一个整合的、标准的、优质的、智能的基础设施环境,是一种全新的高效节能数据中心建设模式。CloudCube-2000系列模块化数据中在支持现有业务需求的同时，还可在未来不断灵活扩展以容纳新的业务需求，避免当前产生不必要的投资浪费。工_节能技术与应用又可分为物理储电和化学储电。储能技术的发展与利用，弥补了太阳能、风能等间歇能源的不足。UPS使用高频机替电流小于5%，前置发电机的容量理论上和UPS功率相同，大大缩减了投资和占地面积等。高压直流（HVD基础设施建设、到越大。需要提高供电的电压等级来满足容量需求。这时我们需要AIDC散热技术。AIDC在选择合适的散热技术时，需要综合考虑散热效率、成本、运维难度、环境适应性以及环保要高功率密度的AIDC。冷板式液冷：通过在服务器节点内部使用冷却液直接吸收_资源管理与监控AIDCAIDC资源监控管理挑战和集群空转，从而造成大量的时间和算力浪费。同时我们在对GPU训练集群的监测中发现，一个月内单卡的故障率达基础设施建设、到可能出现资源浪费的情况。AIDC的资源管理涉及到多种硬件和软件AIDCAIDC资源监控管理解决方案AIDC资源监控管理系统为集群管理人员提供物理设备、集群资源、数据流及计算任务的全方位监控与管理功能。针对一体化监控异构资源，全方位监控管理全生命周期管理，高效可控管理便捷高效异构计算管理，充分发掘算力价值基础设施建设如万台以上,可选择集群模式采集数据。数据处理层负责处理采集的数据,包括告警计算、数据聚合、故障治理和预服务层中的服务由微服务组成,并通过轻量级的通信机制(如HTTPRESTAPI)相互协作。服务层涵盖了管理模块、查询统计和报表等功能,专注于IT基础设施的实时监控、故障预警、性能评估及问题解决。统一展示层在软件架构中即用户界面层,负责信息的展示和用户输入的接收,涵盖WEB、APP及大屏等多种显示模式。GPU指标监控云迹智算平台GPU监控界面截图如图3-18所示。云迹智算平台通过对集群维度、节点维度、工作负载维度,全面捕捉GPU的各项指标数据。AIDC需要全面捕捉GPU各项指标数据,以优化计算任务性能、实现故障预警与排查、提高资源管理与调度效率,以及推动性能分析与改进。图3-18云迹智算平台GPU监控界面图42—自定义指标采集实时日志采集GPU相关日志实时日志采集GPU相关日志系统日志，xiD错误运行日志、错误日志实时日志流采集关键指标监控系统日志，xiD错误运行日志、错误日志实时日志流采集关键指标监控多源日志收集长期存储与归档策略报表生成与制定故障诊断与问题定位安全与隐私保护故障诊断与问题定位基于告警的规则设多渠道通知机制图表、统计图展示仪表盘设计与定制基于告警的规则设多渠道通知机制图表、统计图展示仪表盘设计与定制故障定位与分析权限管理与访问控制故障定位-43-基础设施建设图3-20云迹智算平台故障定位示意图针对各层次的问题,我们可以从现象出发,通过多维度指标分析+日志分析等来定位故障,最终确定根本原因,并解决问题。训练故障自愈分布式训练是多个节点协同工作的,任一节点发生故障(无GPU的一个缺陷是故障率较高,这一点在大规模应用场景下尤为明显。当GPU被用于构建超级算力集群协同作业,单点故障会迅速扩散,造成大规模的连锁反应,继而影响业务稳定。如图3-21所示,在训练中断时,云迹智算平台自动节点检测系统会自动进行硬件和通信检测,识别并隔离故障节点,随后启动新的节点替代。GPU出现故障时候,故障检测能够快速发现问题,并且在分钟级别内发现并报警。在自愈上,通过驱逐、污点等kubernetes原生策略快速实现业务止血,同时在业务安全的前提下通过节点重启修复44—故障场景检测故障通知创建故障事件执行自愈策略结果复验设备巡检分布式存储和网络统一监控管理云迹智算平台在一个集中的界面中监控和管理所有的分布式存储和网络设备，可以实时收集和分析分布式存储系统和网AIDC资源监控管理是智算数据中心和云计算环境中的关键组成部分，_资源调度与运营基础设施建设、到AIDCAIDC资源调度与运营需求弹性资源利用AI应用通常对资源有高需求，特别是在训练阶段。k8s可以根弹性资源利用AI应用通常对资源有高需求，特别是在训练阶段。k8s可以根据工作负载的需求动态分配和扩展资源，提高了资源利用率，降低了成本。支持大规模部署随着AI模型变得越来越大，k8s提供了必要的工具和支持，以支持这些大型模型的部署和管理。简化运维流程k8s通过自动化的方式简化了部署、监控和管理AI应用的复杂性。异构资源管理k8s能够管理和调度异构类型的计算资源，包括CPU、GPU以及专门的AI加速器。AIDCAIDC资源调度解决方案并提供故障容错能力。通过详尽的统计报表展示集群资源和作业处理情况，并引入集群物理资源监控与告警可部署监控系统（如Prometheu帮助用户分析和优化资源使用。自动运维服务通过脚本或46—AIDCAIDC资源调度最佳实践网络、磁盘、加速卡健康状态及性能情况的报警设置，支持用户自定义报警触发以及报警恢复报警通知模板；平台支持用户自定义报表数据的获取统计；平台支持同时对接多种存储系统，支持不同硬件构成的异构超云AI平台支持各种灵活的调度算法，十几种调度模式能够满足不同场景需求。基于平台工程理念的算力服务化能力PART4AIDC安全设计—4—48—务中断而造成的经济损失和信誉损害。同时物理安全措施可以增强客户对企业的信任，客户更愿意将数据和业务托付给那些能够确保其信息安全的AIDC。AIDC的物理安全是确保业务稳定、数据保护和遵守法规的关键，对于任何依赖基础设施建设巨3数据泄露或网络攻击可能严重损害企业的品牌和声誉，甚至可能导致直接的经济损失，AIDC的数据安全与隐私保护指的是确保存储在数据中心中的数据不被未授权访问、泄露、篡改或破坏的措AIDC的业务连续性是指AIDC在面临各种潜在的威胁和风险时，能够维持关键业务功能正常运行的能力。这包括了对硬件故障、人为错误、网络攻击、自然灾害等可能导业务影响分析业务影响分析：评估潜在风险对业务的影响程度，确定业务关键功能和恢复时间目标，同时识别和分析可能对丹摩智算平台计算节点提供十余种高性能计算卡，可提供140PFLOPS的GPU算力以及超10万个CPU计算核心。丹摩智算平台是宁夏首个采用全自然风冷技术的30KW机柜人工智能数据中心，利用新风来消除数据中心的余热。配更可控。所有风口增加过滤，进入机房增设门厅，采用双层隔离防灰系统；机房内添设24h空气颗粒警及处理机制。所有机柜包括网络等机柜设置应急新风制冷，网络机房增设应急TF风机及配套风基础设施