上海11部门印发“算力浦江”智算行动实施方案

3月21日,上海市通信管理局、中共上海市委网络安全和信息化委员会办公室、上海市发展和改革委员会、上海市数据局、上海市教育委员会、上海市科学技术委员会、上海市卫生健康委员会、上海市市场监督委员会、上海市国有资产监督管理委员会、上海市交通委员会、中国人民银行上海总部联合印发了《上海市智能算力基础设施高质量发展 “算力浦江”智算行动实施方案(2024-2025年)》。

上海11部门印发“算力浦江”智算行动实施方案-DVBCN

总体目标中提出,力争到2025年,打造智算设施高效协同、智算要素自主可控、智算应用融合泛在、绿色智算效能突出、智算生态安全开放的智能算力支撑体系,建成具有区域乃至全国影响力的智能算力创新及应用示范区。智能算力规模超过30EFlops,占比达到总算力的50%以上。新建智算中心国产算力芯片使用占比超过50%,国产存储使用占比超过50%。具备大规模应用赋能价值的智算中心数量达到10家,新建智算中心PUE值达到1.25以下,存量改造智算中心PUE值达到1.4以下。智算中心运营企业实现网络安全实战攻防、首席数据官制度全覆盖。

重点任务方面有提到:

1)优化布局智能算力中心建设

加快推进临港、青浦、松江、金山、张江等重点区域大型智算中心建设。根据上海市各特色产业园区发展需要,建设以算力多样化、网络全光化、应用容器化为主要特征的边缘智算中心,单中心智算峰值规模小于300P,重点满足中小企业和部分科学研究的智算需求,提升多元化异构算力算效水平。

2)构建城市高速全光运力环网

统筹合规建设城市级数据中心算力环网,推动在临港、外高桥、宝山、青浦、松江、浦江等有关数据中心集群间建立算力网络骨干节点,按需在重点数据中心聚集区内,结合边缘算力区域化部署,建立算力网络二级节点,联通全市主要智算资源。利用全光、光电共封装、端到端切片、无损以太、长距离RDMA、网络数字地图等技术,探索在跨算力集群间构建全程全网高效无损智算网络。

3)加快智算芯片国产化部署

面向多模态大模型以及规模化、高速化分布式计算需求,加快ARM、RISC-V、X86等基础架构以及GPU、ASIC、FPGA等国产异构智能算力研发进程,实现高端训练算力、自主边缘决策算力、高效终端执行算力在智算中心内的全方位部署。积极探索可重构、存算一体、类脑计算、Chiplet、DSV等创新架构路线。推动智算芯片全面兼容国产训练框架,进一步提升智算中心算力调度能力,推动智算芯片软硬件实现高质量自主可控。

4)加强开源大模型适配应用

瞄准具身智能、自主智能体、深度超大规模图计算等前沿领域,围绕大模型工程设计、模型构建、应用部署、训练迭代等环节,在智算中心内重点应用基于自主芯片和算法的开源通用大模型,推动部署重点领域专用行业模型。推动大模型多维并行训练优化、模型快速适配、模型异构推理部署等技术和工具研发,提升先进算法原始创新能力与规范化水平。

提出了以下方面的智算应用场景:

1)智算+城市治理

围绕城市治理“一网统管”要求,在实时感知、智能分析、精准研判、协同指挥与应急处置等应用场景,推动智能算力在民生守护、公共安全、规划建设、市场运行等重点领域应用,推动城市治理精细化、智能化能力显著提升。

2)智算+工业

围绕智能制造、工业仿真等实时应用场景计算需求,推动智能算力赋能工业机器视觉、协同研发设计、柔性生产制造、预测性维护、工业传感等应用场景。推动多源感知、深度学习、智能分析、力位耦合与轨迹规划等关键技术在智能制造领域的应用,构建开放核心算法模型,提升全制造业智能制造水平。

3)智算+教育科研

推动智能算力资源覆盖校园、科研院所和科创中心,优化布局以科研、教育、实验实训等资源为主的智算服务平台。推动智能算力赋能计算生物学、新材料研发、可控核聚变等前沿科研领域,助力解决相关科研领域重大瓶颈。

4)智算+金融

围绕生物特征识别、高频支付、隐私安全等智慧金融重点应用场景,强化智能边缘侧节点搭建。构筑“云边端+智能”产业数字金融平台,打造金融行业大模型,推动智能算力在信贷决策、智能风控,智能客服、可信交易、资产智能管理等新领域的应用。

5)智算+医疗

推动人机融合医疗会诊、医疗行为多维度感知、诊疗能力智能评估等领域关键技术研发与应用落地。聚焦电子病历、医疗影像、病理切片、诊疗记录等医疗大数据,培育具备多元融合、多协议免拷贝、无损压缩、智能缓存预读、视网联动、全光阅片等功能的智算应用。

6)智算+机器人

构建大规模云端并行计算与边端决策计算协同的机器人智算服务框架,围绕共性需求构建机器人智能云管平台,推动智能算力在机器人系统研发、多形态自重构、信息感知与导航、多任务规划与智能控制、人机交互与自主编程、高效仿生驱动、精准安全操控等关键技术领域的应用。

7)智算+自动驾驶

加快推动临港新片区等重点区域车路协同设施建设,构建专属边缘算力池。加强对L4及以上高级别自动驾驶、5G-V2X等领域技术的创新发展,强化自动驾驶训练数据集搭建与视觉大模型训练,推动“车、路、云、网”智能基础设施落地应用。

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