《人工智能 算力平台技术要求》（征求意见稿）核心概要

《人工智能算力平台通用技术要求》（征求意见稿）核心概要标准编号：T/CESAXXXX—202X（正式发布版T/CESA1394-2025）

归口：中国电子工业标准化技术协会；提出：中国电子技术标准化研究院

定位：国内首个面向通用AI算力平台团体标准，规范智算底座、算力调度、训推一体化、运维、安全、绿色低碳，适用于智算中心、行业AI算力平台、政企自建算力集群的规划、建设、验收、运维。说明：征求意见稿为2024年底公开版本，后续定稿形成正式团体标准T/CESA1394-2025，架构主体保持一致。一、标准目录（征求意见稿原版框架）1范围

2规范性引用文件

3术语和定义

4缩略语

5概述（平台参考架构）

6通用要求

7基础设施层技术要求

8算力资源层技术要求

9算力调度平台层技术要求

10AI支撑服务层技术要求

11应用服务层技术要求

12运维管理要求

13安全要求

14绿色低碳要求

附录A（资料性）典型算力平台部署拓扑二、五层参考架构（核心框架）1）基础设施层机房、供电、制冷、网络布线、动环监控供电：双路冗余供电、不间断电源、故障切换制冷：支持高密度GPU/AI加速节点散热，宜采用间接蒸发冷却、液冷网络：区分管理网、存储网、算力互联网；支持RDMA、高速无损网络动环：温度、湿度、能耗、漏水、烟感实时采集告警2）算力资源层（硬件底座）异构算力资源池：GPU、NPU、ASIC、CPU、存储集群

强制/推荐要点纳管多厂商异构AI加速器，支持统一硬件抽象存储分层：热存储（并行文件系统）、温冷存储分级算力节点硬件故障上报、硬件健康巡检支持算力资源隔离（物理隔离/虚拟化隔离）3）算力调度平台层（平台核心）算力资源统一调度、资源编排、任务管理资源管理：算力注册、计量、配额、弹性扩缩容任务调度：支持训练任务、推理任务混合调度；分布式训练调度；容错重调度资源虚拟化与切分：算力卡、显存虚拟化、多任务共享加速卡算力计量：算力时长、显存占用、网络流量统一计费指标集群联邦调度（可选）：跨集群算力协同4）AI支撑服务层（MLOps基础能力）面向AI开发、训练、模型管理、推理部署环境管理：容器镜像、深度学习框架托管（PyTorch/TensorFlow等）数据管理：数据集挂载、数据缓存、数据版本模型管理：模型仓库、版本管理、模型转换、量化压缩训练服务：单机训练、分布式训练任务提交、日志可视化推理服务：模型部署、动态批处理、负载均衡、A/B测试工作流：实验流水线、任务依赖编排5）应用服务层北向开放API、租户门户、算力服务门户租户管理、权限分级北向RESTAPI/SDK，便于上层业务系统对接任务看板、账单、资源自助申请三、关键强制性与推荐技术要求6通用要求平台具备高可用，关键组件支持集群冗余；核心服务故障自动恢复支持多租户，租户间资源隔离、数据隔离提供标准化北向接口，具备可观测能力兼容国产异构算力与主流开源AI软件栈12运维管理要求全链路监控：硬件、算力任务、网络、存储、能耗指标日志集中采集、任务全生命周期追踪故障预警、自动告警、故障自愈策略算力资源利用率统计、报表输出13安全要求（重点）身份认证、访问权限最小权限原则算力任务隔离，防止租户越权访问数据传输与存储加密；模型资产保护操作审计日志，不可篡改抵御资源抢占、恶意任务攻击满足网络安全等级保护相关基线14绿色低碳要求采集PUE、算力能效比（每瓦算力输出）支持算力负载调度优化降低能耗支持定时闲时降负载、节能策略四、征求意见稿与正式版T/CESA1394-2025主要差异简述部分可选能力措辞调整，区分“应/宜”；完善异构算力适配、大模型分布式训练相关描述；细化算力计量指标、能效评价指标；优化安全章节与现行数据安全法规对齐。五、获取原文渠道官方渠道：中国电子工业标准化技术协会（CESA）官网标准公告；全