北京算力基础设施方案:加快人工智能大模型商业化落地

4月24日,北京市经济和信息化局、北京市通信管理局印发了《北京市算力基础设施建设实施方案(2024—2027年)》。

规划目标提出,到2025年,基本建成智算资源供给集群化、智算设施建设自主化、智算能力赋能精准化、智算中心运营绿色化、智算生态发展体系化的格局,引领京津冀蒙地区建成具有国际影响力的智算产业创新应用高地。到2027年,优化京津冀蒙算力供给质量和规模,力争自主可控算力满足大模型训练需求,算力能耗标准达到国内领先水平,建立布局合理、算网协同、技术领先、绿色集约、产业链完备的京津冀蒙算力一体化协同发展格局,融入联网调度、普惠易用、绿色安全的全国一体化算力体系,有力支撑落实国家人工智能产业发展战略部署。

重点任务包含以下要点:

(一)推进算力产业自主创新

加快推动核心软硬件产品自主可控。加快布局先进计算、软件工具、操作系统等算力关键技术,着力突破一批标志性技术产品和方案。建设自主可控芯片测试验证平台,推动提高自主可控芯片性能和可靠性,加速自主可控芯片研发和产业化进程,加快自主可控算力技术体系建设。大力推动人工智能大模型与自主可控芯片开展适配,提高我国智算产业供应链安全性、稳定性和坚韧性。

实施智算中心标杆示范工程。建设基于自主可控人工智能芯片、训练框架、交互网络的智算中心,加速建设软硬一体算力标杆解决方案和应用生态。加强前沿探索和前瞻布局,推动存算一体芯片、硅光芯片、量子计算、光互联、可重构网络、云原生等先进技术研发。鼓励企业探索采用光互联、光计算等新技术、新架构开展智算中心建设,加速算力新技术落地应用。

(二)构建高效算力供给体系

构建以智能算力为主,新一代超算、云计算、区块链等多元协同的城市算力供给体系。重点建设海淀、朝阳、亦庄、京西(石景山、门头沟)等E级智能算力高地,优先加快两个10EFLOPS大规模智算集群建设进度,着重满足快速增长的大模型训练算力需求和推理算力需求。

建立北京市算力互联互通和运行服务平台,实现统一身份认证、算力资源调度、算力资源服务和算力交易结算等基础服务能力,持续扩大京津冀蒙及西部地区智算资源汇聚规模,以市场化手段形成优质高效、国内领先的智能算力运行服务和资源配置机制,努力为大模型企业、科研机构提供普惠智算资源。

(三)推动京津冀蒙算力一体化建设

按照全国一体化算力网络国家枢纽节点布局,构建京津冀蒙算力一体化协同发展格局,打造内蒙古(和林格尔、乌兰察布)-河北(张家口、廊坊)-北京-天津(武清)为主轴的京津冀蒙算力供给走廊,支持本市企业在以上地区建设算力基础设施,规划建设支撑万亿级参数大模型训练需求的超大规模智算集群,逐步形成梯度分布、布局合理、功能完善的区域协同算力供给体系。

加快提升算力基础设施运载力。推动大带宽、低时延的全光接入网络广泛覆盖,统筹建设重点算力中心直连网络,联通全市主要算力资源,网络通信带宽达到400G以上、往返网络时延控制在1毫秒以内。按需建设北京至京津冀枢纽的一跳直达直连网络,优化光缆路由,减少绕转时延,推动实现环京200公里内重点算力中心间往返网络时延不高于3毫秒、北京至内蒙古和林格尔等西部节点往返网络时延不高于5毫秒。

(四)提升智算中心绿色低碳水平

鼓励存量数据中心在能耗总量不增加的前提下,改造升级为智算中心,或采用液冷、模块化电源、模块化机房等高效系统设计降低PUE、CUE指标,无法完成节能改造且未向智算中心转型的,引导其疏解迁移、关闭退出。新建及改扩建智算中心提高绿色节能技术和设备覆盖率,强化光伏发电、余热回收等绿色节能措施的使用,提高算力基础设施的能效碳效水平。打造100%使用绿电的标杆示范性零碳智算中心。

(五)深化算力赋能行业应用

强化人工智能产业发展的智能算力支撑,加快人工智能大模型商业化落地,推动大模型在城市治理、政务服务、教育科研、医疗健康、智能制造、文化旅游、金融科技、智慧能源等领域的应用落地,支持企业深耕垂直领域做精做强行业模型,构建高效协同的大模型创新生态,培育一批具有影响力的大模型服务提供商,促进算力融合应用走向更广、更深、更精的领域,推动产业升级变革。

(六)保障算力基础设施安全稳定运行

构建算力基础设施的安全综合防御体系,保障算力基础设施和重点信息系统安全稳定运行。增强网络安全保障能力,开展通信网络安全防护工作,强化安全技术手段;提高数据安全保护能力,加强数据分类分级保护,根据监管要求对重要和核心数据实行精准严格管理。保障算力基础设施平稳运行,加强算力网络保障,对重要网络设施采用双节点、双路由配置,避免出现单点故障。

在保障措施方面,对采购自主可控GPU芯片开展智能算力服务的企业,按照投资额的一定比例给予支持,加速实现智算资源供给自主可控。对主动进行绿色节能改造的存量数据中心,按照投资额的一定比例给予支持。提升人工智能算力券政策效能,鼓励企业用好智能算力资源,加快推动大模型赋能行业应用。

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