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北京算力基礎設施方案:加快人工智能大模型商業化落地

4月24日,北京市經濟和信息化局、北京市通信管理局印發了《北京市算力基礎設施建設實施方案(2024—2027年)》。

規劃目標提出,到2025年,基本建成智算資源供給集群化、智算設施建設自主化、智算能力賦能精準化、智算中心運營綠色化、智算生態發展體系化的格局,引領京津冀蒙地區建成具有國際影響力的智算產業創新應用高地。到2027年,優化京津冀蒙算力供給質量和規模,力爭自主可控算力滿足大模型訓練需求,算力能耗標準達到國內領先水平,建立布局合理、算網協同、技術領先、綠色集約、產業鏈完備的京津冀蒙算力一體化協同發展格局,融入聯網調度、普惠易用、綠色安全的全國一體化算力體系,有力支撐落實國家人工智能產業發展戰略部署。

重點任務包含以下要點:

(一)推進算力產業自主創新

加快推動核心軟硬件產品自主可控。加快布局先進計算、軟件工具、操作系統等算力關鍵技術,著力突破一批標志性技術產品和方案。建設自主可控芯片測試驗證平臺,推動提高自主可控芯片性能和可靠性,加速自主可控芯片研發和產業化進程,加快自主可控算力技術體系建設。大力推動人工智能大模型與自主可控芯片開展適配,提高我國智算產業供應鏈安全性、穩定性和堅韌性。

實施智算中心標桿示范工程。建設基于自主可控人工智能芯片、訓練框架、交互網絡的智算中心,加速建設軟硬一體算力標桿解決方案和應用生態。加強前沿探索和前瞻布局,推動存算一體芯片、硅光芯片、量子計算、光互聯、可重構網絡、云原生等先進技術研發。鼓勵企業探索采用光互聯、光計算等新技術、新架構開展智算中心建設,加速算力新技術落地應用。

(二)構建高效算力供給體系

構建以智能算力為主,新一代超算、云計算、區塊鏈等多元協同的城市算力供給體系。重點建設海淀、朝陽、亦莊、京西(石景山、門頭溝)等E級智能算力高地,優先加快兩個10EFLOPS大規模智算集群建設進度,著重滿足快速增長的大模型訓練算力需求和推理算力需求。

建立北京市算力互聯互通和運行服務平臺,實現統一身份認證、算力資源調度、算力資源服務和算力交易結算等基礎服務能力,持續擴大京津冀蒙及西部地區智算資源匯聚規模,以市場化手段形成優質高效、國內領先的智能算力運行服務和資源配置機制,努力為大模型企業、科研機構提供普惠智算資源。

(三)推動京津冀蒙算力一體化建設

按照全國一體化算力網絡國家樞紐節點布局,構建京津冀蒙算力一體化協同發展格局,打造內蒙古(和林格爾、烏蘭察布)-河北(張家口、廊坊)-北京-天津(武清)為主軸的京津冀蒙算力供給走廊,支持本市企業在以上地區建設算力基礎設施,規劃建設支撐萬億級參數大模型訓練需求的超大規模智算集群,逐步形成梯度分布、布局合理、功能完善的區域協同算力供給體系。

加快提升算力基礎設施運載力。推動大帶寬、低時延的全光接入網絡廣泛覆蓋,統籌建設重點算力中心直連網絡,聯通全市主要算力資源,網絡通信帶寬達到400G以上、往返網絡時延控制在1毫秒以內。按需建設北京至京津冀樞紐的一跳直達直連網絡,優化光纜路由,減少繞轉時延,推動實現環京200公里內重點算力中心間往返網絡時延不高于3毫秒、北京至內蒙古和林格爾等西部節點往返網絡時延不高于5毫秒。

(四)提升智算中心綠色低碳水平

鼓勵存量數據中心在能耗總量不增加的前提下,改造升級為智算中心,或采用液冷、模塊化電源、模塊化機房等高效系統設計降低PUE、CUE指標,無法完成節能改造且未向智算中心轉型的,引導其疏解遷移、關閉退出。新建及改擴建智算中心提高綠色節能技術和設備覆蓋率,強化光伏發電、余熱回收等綠色節能措施的使用,提高算力基礎設施的能效碳效水平。打造100%使用綠電的標桿示范性零碳智算中心。

(五)深化算力賦能行業應用

強化人工智能產業發展的智能算力支撐,加快人工智能大模型商業化落地,推動大模型在城市治理、政務服務、教育科研、醫療健康、智能制造、文化旅游、金融科技、智慧能源等領域的應用落地,支持企業深耕垂直領域做精做強行業模型,構建高效協同的大模型創新生態,培育一批具有影響力的大模型服務提供商,促進算力融合應用走向更廣、更深、更精的領域,推動產業升級變革。

(六)保障算力基礎設施安全穩定運行

構建算力基礎設施的安全綜合防御體系,保障算力基礎設施和重點信息系統安全穩定運行。增強網絡安全保障能力,開展通信網絡安全防護工作,強化安全技術手段;提高數據安全保護能力,加強數據分類分級保護,根據監管要求對重要和核心數據實行精準嚴格管理。保障算力基礎設施平穩運行,加強算力網絡保障,對重要網絡設施采用雙節點、雙路由配置,避免出現單點故障。

在保障措施方面,對采購自主可控GPU芯片開展智能算力服務的企業,按照投資額的一定比例給予支持,加速實現智算資源供給自主可控。對主動進行綠色節能改造的存量數據中心,按照投資額的一定比例給予支持。提升人工智能算力券政策效能,鼓勵企業用好智能算力資源,加快推動大模型賦能行業應用。

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