在当今数字化、智能化高速发展的时代，人工智能已经成为推动各行业变革与创新的核心力量。当前，深度学习技术的成熟，尤其是Transformer模型的广泛应用，推动了自然语言处理、计算机视觉等领域的巨大飞跃。进入大模型时代后，参数规模达数十亿至上千亿的模型（如BERT、GPT-4等）显著提高了语言理解和生成的质量，未来模型参数也将不断扩大。在此背景下，智算集群作为支撑人工智能发展的关键基础设施，其重要性日益凸显。
智算集群的设计涉及硬件选型、网络架构、存储方案、能效管理、安全防护等多个维度的综合考量，是一个高度复杂且需持续优化的系统工程。我司托依相关领域的积累，编制了《AI基础设施技术白皮书（智算集群分册）》。本白皮书旨在全面梳理AI基础设施的发展现状，深入分析智算集群设计的核心要素与挑战，探讨设计原则、关键技术、架构体系以及应用案例，帮助读者了解如何构建一个高效、稳定、可扩展的智算集群，为相关企业、研究机构提供参考。
白皮书特点
本白皮书聚焦智算集群的设计，在硬件选型、网络架构、存储方案，机房布局等方面提供了参考，主要如下：
全方位的设计指导: 本白皮书深入探讨了智算服务器集群的设计原则，在网络架构、算力存储选型，机柜布局，布线设计，管理平台功能等方面提供了指导；
技术路线的深度剖析:深度剖析国内国际技术路线，并分析半导体行业制裁对AI发展的影响，在路线选择上，白皮书特别强调了自主可控技术路线的重要性，帮助企业构建安全、可靠的智算集群；
安全与性能优化的全面策略：安全性和性能是智算服务器集群的核心竞争力。白皮书从安全技术体系设计到数据安全防护，从性能评估到优化设计，提供了一系列的策略和方法。
白皮书内容概述
第一章是引言。本章整理了智算集群的发展背景，智算中心的发展趋势，智算集群的重要性，及半导体行业的新形势，让读者对智算集群有个较为全面了解。
第二章是智算集群的技术要点。本章从智算集群的需求为导向，介绍国内外智算服务器硬件及其技术路线情况，进而提出搭建智算集群的目标和挑战、智算集群的几个关键技术，并介绍智算数据中心的技术架构和本白皮书对应技术架构的部分。
第三章是智算集群设计方案。本章以大模型的训练和推理场景出发，深入分析不同场景的算力规模、存储规模，网络规模测算过程及配置方案，对智算集群的机房机柜布局及布线给出建议，最后以千卡方案为例，展示了在实际设计中如何实现资源的配置。
第四章是智算集群云管平台设计。管理平台作为智算集群的大脑，本章对其关键功能也进行了详细阐述，除了云管平台基础统一资源管理，统一运营、运维、租户管理功能外，平台需要能够更高效地管理和调度集群中的计算资源，以满足复杂的计算需求。
第五章是智算集群的安全防护设计。智算中心具有算力泛在、灵活接入、算网共生等特点，这些相对于传统通用算力基础设施的差异给智算中心带来了新的安全挑战，本章对算网基础设施、数据安全流通保护的主要挑战给出安全设计原则和对策建议，为具体项目实施方案提供设计基础思路。
第六章是智算集群的性能评估和优化设计。性能评估是智算集群设计与运维过程中的关键环节。本章提出了涵盖硬件性能指标、整体性能指标、系统稳定性可靠性的评估体系及相关的优化策略，为提高智算集群的运营效率提供思路。
第七章是结论与未来方向。面对未来，在超节点、跨集群训练软件框架等领域实现技术突破，未来智算集群将会呈现全栈一体趋势,技术融合趋势,平台赋能趋势，通过本白皮书，我们期望能够激发行业内的深入讨论，促进知识的共享，推动智算技术的创新和应用。
白皮书封面
白皮书目录
白皮书内容节选
End
志当存高远，功到自然成
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