算力

《异构融合计算技术白皮书》针对现有算力基础设施无法满足算力需求的问题，深入刨析了异构计算应用场景特点以及计算架构异构演进历程，提出了异构计算发展所面临的问题，引入异构融合计算的概念，并分别从硬件、软件、系统三大层面概述了异构融合趋势和关键技术，系统全面地论证了异构融合计算如何解决传统异构计算的问题，并为多样性算力高质量协同提供了全面的技术体系梳理和的技术发展趋势判断。中国电信作为云网领域的中央企业，全面深入实施“云改数转”战略，充分发挥云网融合优势，与产业链上下游广泛协同，积极打造云智、训推一体，云网边端协同的分布式算力基础设施。本白皮书为算力基础设施建设和算力赋能提供了相关技术指引和参考，从基本概念到实践案例，再到未来展望和发展建议，具有较高的实践指导价值，我们相信该白皮书能够为相关企业和研究机构提供有益的启示，我们也期待我国在异构融合计算领域取得更多突破。

本白皮书以促进数据要素价值高效和可持续释放为目标，针对数据流通过程中面临的困难挑战，围绕解决数据流通基础设施建设的关键性难题，分析数据可信流通的基础原则，提出了可信数据流通网络（简称可信数网，TrustedDatacirculationNetwork，TDN）的概念。通过分析业界实践和深入研讨，凝聚各方共识，对TDN的总体功能、网络结构、建设思路、关键技术、应用场景、规范保障等内容展开全面分析和研究论证，并予以详细阐述。本报告亮点如下：一是首次提出可信数据流通网络（TDN）的概念。TDN是以数据可信流通为基础原则，以“全国互联、数据可信、流通安全、全程可溯、贡献可量”的核心能力为目标，而构建的数据流通基础设施。TDN基于分层次的网状结构，通过建立顶级节点、枢纽节点和子节点，以实现数据、算力、网络等跨区域、跨行业的互联互通和价值共享。二是明晰TDN的可信数据流通关键技术范畴。从保障数据隐私安全、流通过程可控可信、跨节点跨平台跨技术互联互通等角度归纳、分析实现数据可信流通的关键技术方法。主要包括隐私保护、使用控制、信任保障、互联互通等四大类技术，在TDN的互联基础层、资源接入层、计算控制层、流通服务层等环节发挥着不可替代的关键作用。三是全面梳理TDN应用场景和标准体系。首先分析可信枢纽节点的建立对公共数据授权运营、企业数据流通、数据交易这三种典型的数据流通场景的作用及应用效果，进而提出在数据流通的各个环节、相关的技术要求、行业应用要求以及节点落地建设等方面需要统一的标准规范。由此TDN的建设思路不再是独立松散的模块组合，而是形成了一套体系化的可实操可落地的解决方案。四是展望TDN的未来发展方向并提出建议。为实现数据要素价值的全面释放，政产学研各界将切实的从技术创新、试点示范、服务生态、标准规范等方面加快推进可信数据流通网络的落地，奋力实现打通数字基础设施大动脉、畅通数据资源大循环和建立全国统一大市场的目标。

“真没想到，许可证才刚批复不久，你们的接电方案就发过来了！”近日，广西国营林场开发有限公司生活区危旧房改造项目负责人邓经理接到南方电网广西南宁供电局青秀分局客户经理容雯婷的电话惊讶道。这是南方电网基于数字电网建设，应用数字化手段优化电力营商环境，数字化赋能的一幕场景。

随着我国数字经济规模总量的不断攀升，实体经济、数字经济和信息服务的深度融合正加速产业数字化和数字产业化变革。算力作为承载信息数据的重要基础设施，已成为全社会数字化转型的重要基石。根据中国信息通信研究院最新发布的《中国算力发展指数白皮书（2023年）》显示，至2023年我国智能算力规模达到178.5EFlops，增速为72%，在我国算力占比达59%，成为算力快速增长的驱动力；据IDC等机构预测，至2025年，新增数据量180ZB，其中80%的增长来自于文本、图片、语音、视频等非结构化的数据。随着人工智能、元宇宙、高性能计算等领域的发展，激发了更多智能数据处理的需求和场景，对新型智能算力的需求激增。本研究围绕典型智能计算应用对异构算力的协同及调度需求，研究泛在异构算力参与训练或推理过程的协同需求、调度需求，研究泛在异构算力参与训练或推理过程的协同需求，包括异构算力类型、规模要求、性能要求、网络要求、数据传输要求等，分析异构算力协同的应用场景等特点，考虑同数据中心、跨数据中心、跨云边端多级、池化和非池化异构算力并存等各种场景下，算力协同的需求及可行性。研究分析异构算力资源分类整合、池化重构和智能分配等技术方案。研究分布式异构算力资源管理技术方案，包括管理跨数据中心、边缘及端侧的GPU、FPGA等异构算力设备，已虚拟化或池化的异构硬件，研究对异构算力资源进行标识和监控的方案，对算力进行细力度切分供给的技术方案，研究对计算任务进行异构算力匹配和调度的技术方案。包括如何匹配差异化的计算任务到相应的异构算力节点，如何支持异构算力资源高效和细粒度分配，基于应用场景的负载差异性，建立面向多样化异构算力资源和上层多场景需求的多元异构算力统一调度架构，统一资源实时感知，抽象资源响应和应用调度。研究分布式AI框架支持分布式异构算力的管理和调度技术方案。

《电力数字化 2030》报告描绘通过数字化技术与电力技术的深度融合构建起电力系统数字孪生蓝图; 围绕源网荷储一体协同新形态下数字绿色电厂、电网数字巡检、多源自愈配网、多能协同互补、跨域电力调度、赋能绿色低碳六大核心业务场景进行了详细分析;从数字化边端、泛在通信网络、算力和存储、算法和应用四大数字化技术应用领域寻找技术支撑;提出绿色网络、安全可靠、泛在感知、实时网联、智能内生、服务开放的六大电力数字化技术特征;并建议通过构建基于云边协同的技术架构，打造开放、高效、智能的电力数字化新引擎，支撑并驱动电力系统升级转型，加速新能源消纳，推动“双碳”目标的实现。

当前，数字中国进入整体布局规划新阶段，数字基础设施作为数字中国的数字大动脉、未来新底座，对于推进数字化、智能化及可持续发展至关重要。近年来，世界各主要国家纷纷出台相关政策，加快推进数字基础设施建设。我国高度重视数字基础设施在支撑、赋能和引领全域数字化转型方面的战略意义，持续加大资源投入力度，统筹推进网络基础设施、算力基础设施、应用基础设施等建设，取得显著成效，为我国经济高质量发展注入强大动力。新需求催生新能力，在经济社会需求快速变化、普惠个性包容发展的新形势驱动下，数字基础设施建设的内涵外延与重心方向也在发生深刻调整，核心能力从“算力、存力、运力”向“多力协同”快速演进，以满足各行各业对更广连接、更大带宽、更强算力、更高智能、更可持续等的多元化新需求，数字基础设施体系逐步进入敏捷部署、弹性配置、跨域调度、均衡提升阶段。新发展呼唤新监管，随着我国数字基础设施建设不断扩维增能，相应的行业监测评估分析工具需要同步拓展延伸，以更好为行业发展和地区政策科学部署提供定量、全面、准确、动态的参考依据。以此为背景，本报告结合行业发展基础现状与技术演进脉络趋势，按照系统性、科学性、动态性、操作性、可比性、实用性原则，构建一套新时代我国数字基础设施评估体系，旨在以评促建、以评促改，引领我国数字基础设施高质量发展，进一步稳固经济社会发展的数字“大底座”，为网络强国、数字中国建设筑牢坚实基础。

阐述了南方电网在人工智能技术应用、数字化转型方面的创新实践。南方电网通过构建国产化人工智能平台、自研AI飞轮机制、算力与算法管理，以及大模型“大瓦特”的研发，实现了业务流程的智能化升级。同时，通过产业链赋能、行业生态构建，推动了电力行业的数字化转型。展望未来，南方电网将继续深入推进电算协同，构建能源AI生态服务商，为国家算力与电力协同发展战略做好支撑。

随着我国经济的快速发展，单一的算力评价已经不能满足我国高质量发展的要求。中国综合算力评价体系为全社会推进算力升级、推动经济高质量发展提供支撑。《中国综合算力评价白皮书（2023年）》全面阐述了综合算力的内涵和定义，构建了涵盖算力、存力、运力、环境等关键因素的综合算力评价指标体系，多维度客观分析了我国综合算力的发展情况，并给出推动综合算力发展的建议，为我国综合算力的技术创新与基础设施建设提供参考。

2020年4月10日，中共中央国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，首次在中央顶层文件中将数据列为新型生产要素。近年来，数据要素的重要程度提升，数据市场进一步完善。与此同时，AI大模型迭代和算力升级则深度激发了数据价值，然而，数据流通与安全合规之间的不对称却呈现加剧的趋势。为寻求发展和合规的平衡，全球范围内的隐私科技和数据合规产业也迎来了迅猛发展。在此背景下，安永与赛博研究院联合发布第三期年度《全球数据合规与隐私科技发展报告》。本报告全面梳理了国内外数据安全与算法应用的合规体系，对隐私科技的概念、内涵和外延进行更新，并通过对近百家头部企业的问卷调研，覆盖金融、科技、媒体与通信、消费品、生命科学、制造业等行业，客观了解企业数据合规的现状与隐私科技的需求，最后为国内外企业数据合规实践提供参考案例与创新思路，供业内参考。

本报告聚焦于算力作为推动数字经济发展的关键引擎和支撑动力这一议题，首先,构建起包含了算力投资与算力服务的内生增长模型,分析了算力在数字经济时代作为新兴生产要素推动经济增长的基本原理与作用机制其次,报告从分析算力如何推动各产业数字化转型升级视角，分析了算力在推动互联网、金融、制造、医疗、电信、能源、交通等企业重塑竞争优势，以实现可持续增长方面发挥的积极作用,并列举了各领域代表企业基于算力基础设施,推动自身数字化、智能化建设的典型案例;再次，报告从算力供需平衡、算力全生命周期碳排放、算力标准与生态建设、企业智能化变革等方面提出未来算力高质量发展行动建议,为我国政府制定政策及企业数智化转型提供参考，推动算力产业和经济社会实现高质量发展。