技术革新驱动智算中心崛起：大模型时代的算力与数据中心演变

　　随着生成式AI的快速发展，技术革新正推动产业迈入智能计算时代。从互联网实现全球互联，到云计算促使万物“上云”，再到当前生成式AI浪潮下的智能算力需求爆发，传统数据中心正向智算中心转型，为新时代的高性能计算需求奠定基础。

　　大模型驱动算力需求革新

　　自生成式AI工具如ChatGPT问世以来，大模型已从实验室迈向产业化，成为行业发展的重要引擎。王青分析指出，大模型时代的算力需求主要体现在以下几个方面：

　　规模驱动算力增长：

　　大模型参数规模与算力需求呈正比。随着模型参数从千亿扩展到万亿，算力需求迅速飙升，万卡集群将成为大模型基建的核心配置。

　　性能优化：

　　芯片创新： 更高精度计算及复杂算法的支撑依赖于加速芯片与微架构的创新。

　　扩展性需求： 从芯片到服务器节点再到多服务器集群，算力系统需要更高的并行计算能力。

　　软件优化： 借助优化编译器与高效编程接口，提升算力性能。

　　异构算力的增长：

　　随着应用场景增多，对GPU、CPU、NPU等异构算力的需求日益多元化，国内外芯片结合使用也成为趋势。

　　徐梓耀补充表示，智算服务的本质在于通过“分布式智能计算”环境，为客户提供“本地化体验”的智能计算服务。

　　智算中心：从传统数据中心的全面升级

　　面对大模型驱动下的算力格局变化，传统数据中心正演变为智算中心，在计算、网络和存储等方面展现出显著差异。

　　计算：高密度智能算力模块

　　智算中心需应对AI服务器对高功率的需求。为此，京东云推出两类智能算力模块：

　　“阿尔法”T系列（风液型）： 满足20-50kW/柜算力密度需求。

　　“阿尔法”L系列（液冷型）： 最高支持100kW/柜功率密度，采用冷板液冷系统，最快45天交付。

　　网络：高速互联

　　大模型的深度学习对数据中心网络提出了更高要求：

　　支持RDMA高速无损网络（如IB或RoCE）。

　　针对H100/H800推荐400G IB网络，A100/A800推荐200G IB或RoCE网络。

　　存储：海量高效支持

　　智算中心需满足大规模数据的存储需求。京东云自研的云海分布式存储系统提供：

　　EB级存储容量，支持国产服务器及存算分离架构。

　　统一数据管理，适配公有云与私有化部署。

　　京东云的绿色智算实践

　　徐梓耀介绍了京东云在绿色节能方面的探索。通过智能精维平台实现硬件与运维节能：

　　硬件节能： 提升算力密度，优化机房配置。

　　节能宝运维工具： 帮助传统数据中心降低能耗约15%，助力智算中心实现低碳化。

　　结语

　　在大模型驱动的智算时代，算力需求的变化推动了数据中心的全面升级。通过计算、网络、存储等层面的协同优化，智算中心正成为新时代的核心基础设施。京东云的技术与实践展现了智能计算的全新解决方案，也为行业提供了绿色高效的智算路径。

标题：技术革新驱动智算中心崛起：大模型时代的算力与数据中心演变

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