人工智能是數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的引擎，也是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力量。習(xí)近平總書記指出，人工智能是引領(lǐng)這一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)，具有溢出帶動性很強(qiáng)的“頭雁”效應(yīng)。加快發(fā)展新一代人工智能是我們贏得全球科技競爭主動權(quán)的重要戰(zhàn)略抓手。《中華人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》也做出了相關(guān)部署。

人工智能計(jì)算中心作為人工智能算力基礎(chǔ)設(shè)施受到全球廣泛重視。中國、美國、歐洲、日本等國家和地區(qū)都在積極推動人工智能計(jì)算中心建設(shè)。當(dāng)前，人工智能計(jì)算中心的發(fā)展面臨新的形勢。一方面，人工智能的發(fā)展對算力的需求持續(xù)攀升，以鵬程·盤古為代表的超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型開始賦能各行各業(yè)；另一方面，在國家“雙碳”戰(zhàn)略下，需要計(jì)算中心加強(qiáng)統(tǒng)籌建設(shè)和提升利用率，進(jìn)一步減排降耗。君子豹變，其文蔚也，新形勢下，人工智能計(jì)算中心正在悄然“豹變”，走向網(wǎng)絡(luò)化和集約化，將實(shí)現(xiàn)算力、大模型、數(shù)據(jù)集、行業(yè)應(yīng)用等人工智能要素流動共享，成為應(yīng)對新需求的重要途徑。

人工智能計(jì)算中心不再作為獨(dú)立的系統(tǒng)，而是逐步走向相互連接的算力網(wǎng)絡(luò)，將深化人工智能計(jì)算中心的高質(zhì)量建設(shè)，是人工智能計(jì)算中心下一步發(fā)展的新形態(tài)和新范式。新型網(wǎng)絡(luò)技術(shù)將各地分布的人工智能計(jì)算中心節(jié)點(diǎn)連接起來，構(gòu)成感知、分配、調(diào)度人工智能算力的網(wǎng)絡(luò)，可以更好地匯聚和共享算力、數(shù)據(jù)、算法資源，更好地滿足我國經(jīng)濟(jì)社會高質(zhì)量發(fā)展的新需求。

推進(jìn)人工智能計(jì)算中心高質(zhì)量網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展

人工智能計(jì)算中心及其網(wǎng)絡(luò)建設(shè)具有技術(shù)實(shí)現(xiàn)復(fù)雜、建設(shè)周期長、資源投入巨大、產(chǎn)業(yè)輻射面廣的特點(diǎn)，為了適應(yīng)我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的需要，進(jìn)一步推進(jìn)人工智能的集約化、普及化、低碳化發(fā)展，我國需要進(jìn)一步強(qiáng)化戰(zhàn)略統(tǒng)籌和政策保障，進(jìn)行系統(tǒng)的組織機(jī)制和體制創(chuàng)新，加強(qiáng)關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)和標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)，以加快推動人工智能計(jì)算中心向高質(zhì)量網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展。

統(tǒng)籌推進(jìn)計(jì)算中心高質(zhì)量建設(shè)

在確保已建成的人工智能計(jì)算中心高效運(yùn)營的同時(shí)，順應(yīng)人工智能發(fā)展趨勢和產(chǎn)業(yè)落地的需求，我們必須堅(jiān)持以應(yīng)用為導(dǎo)向，堅(jiān)持自主創(chuàng)新技術(shù)路線，加強(qiáng)人工智能計(jì)算中心建設(shè)。

繼續(xù)推進(jìn)計(jì)算中心高效運(yùn)營和可持續(xù)發(fā)展。已建成的人工智能計(jì)算中心，要強(qiáng)化洞察人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀、調(diào)研算力需求的能力，繼續(xù)實(shí)施算力普惠政策，為行業(yè)用戶及應(yīng)用開發(fā)企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)、高校提供普惠算力服務(wù)等。聯(lián)合產(chǎn)業(yè)組織編制面向人工智能應(yīng)用場景的項(xiàng)目機(jī)會清單，面向人工智能企業(yè)、高校院所、科研機(jī)構(gòu)進(jìn)行公開發(fā)布，鼓勵(lì)開展人工智能先導(dǎo)性應(yīng)用開發(fā)和場景試驗(yàn)，牽引科技創(chuàng)新成果進(jìn)行商用轉(zhuǎn)化，打造一批有影響力、有實(shí)際效果的應(yīng)用示范項(xiàng)目，形成圍繞大模型的產(chǎn)業(yè)集群，進(jìn)一步帶動產(chǎn)業(yè)智能化升級。

堅(jiān)持自主創(chuàng)新技術(shù)路線與推動開放開源并重。在當(dāng)前日益復(fù)雜的國際競爭環(huán)境下，在推動人工智能計(jì)算中心建設(shè)的過程中，要繼續(xù)堅(jiān)持自主技術(shù)路線，進(jìn)一步強(qiáng)化政策支持，廣泛吸納產(chǎn)學(xué)研用各方參與，共同提升相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈現(xiàn)代化水平。同時(shí)，堅(jiān)持自主創(chuàng)新技術(shù)路線并不意味著故步自封，閉門造車。在注重掌握核心競爭力的基礎(chǔ)上，仍需以積極開放的態(tài)度擁抱開源開放，在全球范圍內(nèi)推動形成共建共享的人工智能算力與創(chuàng)新生態(tài)。

有序推進(jìn)人工智能算力網(wǎng)絡(luò)建設(shè)

當(dāng)前，順應(yīng)新形勢的要求，推進(jìn)人工智能算力網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，我們亟須做好以下三個(gè)方面的工作。

鼓勵(lì)京津冀、長三角、粵港澳大灣區(qū)、長江經(jīng)濟(jì)帶等人工智能發(fā)展基礎(chǔ)較好的重點(diǎn)區(qū)域先行發(fā)展人工智能算力網(wǎng)絡(luò)，有序推動各地人工智能計(jì)算中心加入算力網(wǎng)絡(luò)，探索推動算力跨網(wǎng)絡(luò)結(jié)算機(jī)制，降低算力網(wǎng)絡(luò)的使用費(fèi)用。

重點(diǎn)區(qū)域先行先試，有序推進(jìn)。在京津冀、長三角、長江經(jīng)濟(jì)帶、粵港澳大灣區(qū)、成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈等人工智能創(chuàng)新資源聚集、產(chǎn)業(yè)聯(lián)系緊密的重點(diǎn)區(qū)域，可由節(jié)點(diǎn)城市平等互聯(lián)或一方牽頭，先行組建算力網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)資源互換和共享。在各節(jié)點(diǎn)之間自發(fā)互聯(lián)和資源共享的基礎(chǔ)上，隨著更多網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)和節(jié)點(diǎn)的加入，積極做好相關(guān)制度安排，探索形成統(tǒng)一規(guī)劃和統(tǒng)一管理全國范圍算力網(wǎng)絡(luò)的體制和機(jī)制。

激勵(lì)人工智能計(jì)算中心加入算力網(wǎng)絡(luò)，降低算力網(wǎng)絡(luò)使用費(fèi)用，推動算力跨網(wǎng)絡(luò)結(jié)算；通過政策保障和資金支持，激勵(lì)不同運(yùn)營主體的人工智能計(jì)算中心加入算力網(wǎng)絡(luò)，突破資源流動的實(shí)際障礙和地域壁壘；探索建立跨算力網(wǎng)絡(luò)結(jié)算機(jī)制，破解AI要素評級、定價(jià)、計(jì)費(fèi)、傳輸、記賬、監(jiān)控、交易等機(jī)制建設(shè)難題，推動人工智能計(jì)算中心之間的算力、數(shù)據(jù)和生態(tài)服務(wù)實(shí)現(xiàn)可信交易，將多方、異構(gòu)的資源整合在一起，實(shí)現(xiàn)供需的靈活對接、資源的統(tǒng)一管控，在滿足用戶業(yè)務(wù)需求的情況下，實(shí)現(xiàn)資源利用的整體最優(yōu)化。

加強(qiáng)人工智能算力網(wǎng)絡(luò)核心技術(shù)攻關(guān)

目前，我國人工智能算力網(wǎng)絡(luò)技術(shù)還處于早期發(fā)展階段，需要強(qiáng)化高效網(wǎng)絡(luò)傳輸、算力調(diào)度聯(lián)通等關(guān)鍵技術(shù)的研發(fā)部署和資金保障，引導(dǎo)相關(guān)企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)加大投入、聯(lián)合攻關(guān)。同時(shí)，在當(dāng)前功耗技術(shù)和管理水平的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步加強(qiáng)綠色能源技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用，提升電能利用水平，保證低碳可持續(xù)發(fā)展。

破解算力網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵核心技術(shù)難題，加大攻關(guān)資金保障。開發(fā)高效網(wǎng)絡(luò)傳送技術(shù)，重點(diǎn)解決高帶寬低成本傳送、低延遲低抖動聯(lián)接和信息安全等問題，以滿足海量數(shù)據(jù)傳輸和分布式計(jì)算需求。開發(fā)適用于算力網(wǎng)絡(luò)的調(diào)度器技術(shù)，實(shí)現(xiàn)作業(yè)調(diào)度層面聯(lián)通，構(gòu)建多級的算力調(diào)度系統(tǒng)層以實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)算力與網(wǎng)絡(luò)的調(diào)度、匹配，形成一個(gè)“算力操作系統(tǒng)”，將整個(gè)網(wǎng)絡(luò)上的算力節(jié)點(diǎn)納入統(tǒng)一的體系。要圍繞以上關(guān)鍵技術(shù)問題，通過出臺相關(guān)科技攻關(guān)專項(xiàng)等方式，聯(lián)合計(jì)算技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等多技術(shù)廠商和科研機(jī)構(gòu)共同攻關(guān)。

以低碳綠色技術(shù)為牽引優(yōu)化人工智能算力的利用率和能耗。圍繞人工智能計(jì)算中心及算力網(wǎng)絡(luò)可持續(xù)發(fā)展，強(qiáng)化綠色能源技術(shù)的研發(fā)應(yīng)用。在技術(shù)研發(fā)上，出臺政策牽引節(jié)能技術(shù)成為算力技術(shù)研發(fā)的重點(diǎn)方向，并積極使用綠色新能源和能效技術(shù)。在規(guī)劃和建設(shè)上，人工智能計(jì)算中心要盡量靠近能源豐富且便于天然散熱的地區(qū)，更多使用可再生能源，推廣使用一體化機(jī)柜和液冷等先進(jìn)散熱方案。

推動人工智能算力網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)

在推動人工智能算力網(wǎng)絡(luò)建設(shè)過程中，算力網(wǎng)絡(luò)的一體化標(biāo)準(zhǔn)至關(guān)重要，需在各人工智能計(jì)算中心自身標(biāo)準(zhǔn)研究與應(yīng)用實(shí)踐的基礎(chǔ)上，積極推動建立統(tǒng)一的算力網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)，形成包括算力網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、節(jié)點(diǎn)互聯(lián)標(biāo)準(zhǔn)、應(yīng)用接口標(biāo)準(zhǔn)、人工智能數(shù)據(jù)集接口標(biāo)準(zhǔn)等在內(nèi)的標(biāo)準(zhǔn)體系，兼容多樣化算力和開發(fā)框架等軟硬件平臺，以促進(jìn)AI要素在算力網(wǎng)絡(luò)上的開放共享。其中包含以下三個(gè)方面的工作。

支持多樣化算力，形成可迭代可替換的硬件標(biāo)準(zhǔn)體系。國內(nèi)多家廠商紛紛在AI算力投入研發(fā)，逐步形成了自主創(chuàng)新的技術(shù)力量。不同廠商建設(shè)的人工智能計(jì)算中心所提供的算力資源包含多種不同類型指令集、不同體系架構(gòu)異構(gòu)硬件，比如CPU、NPU、GPU等，不同指令集、不同體系架構(gòu)有不同的優(yōu)缺點(diǎn)，適配不同的場景。人工智能計(jì)算中心網(wǎng)絡(luò)在支持多樣化算力的過程中，需要適配不同廠商的基礎(chǔ)設(shè)施硬件架構(gòu)，同時(shí)支持對不同廠商的硬件進(jìn)行迭代和替換，提高算力基礎(chǔ)設(shè)施層的通用性、易用性。

堅(jiān)持開放性和兼容性，推動構(gòu)建算子、框架、平臺多層次互通的軟件標(biāo)準(zhǔn)體系。人工智能計(jì)算在發(fā)展中形成了各有特色和優(yōu)勢的算子庫、框架與使能平臺，并擁有各自的使用群體。算力網(wǎng)絡(luò)需要支持多算子庫、多人工智能開發(fā)框架和多使能平臺等基礎(chǔ)軟件，開發(fā)者可根據(jù)場景和需求來使用不同的框架與使能平臺。應(yīng)加快建設(shè)跨廠家的算子庫、框架和使能平臺的多層次標(biāo)準(zhǔn)，對人工智能開發(fā)軟件系統(tǒng)分層解耦，層次之間接口統(tǒng)一且互聯(lián)互通，最終在算力網(wǎng)絡(luò)上形成開放的編程環(huán)境與編程接口標(biāo)準(zhǔn)。

以滿足場景應(yīng)用聯(lián)合創(chuàng)新需求為重點(diǎn)，推動構(gòu)建互聯(lián)、應(yīng)用、人工智能數(shù)據(jù)集等接口標(biāo)準(zhǔn)。為解決算力感知與調(diào)度、區(qū)域協(xié)同聯(lián)合應(yīng)用創(chuàng)新以及數(shù)據(jù)匯聚共享等技術(shù)問題，針對計(jì)算和服務(wù)感知、互聯(lián)和資源控制調(diào)度、應(yīng)用場景聯(lián)合創(chuàng)新，重點(diǎn)推進(jìn)算力網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)及接口、應(yīng)用及算力感知接口、算力量化與建模、人工智能數(shù)據(jù)集接口、資源可信與協(xié)同等標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)。

人工智能算力網(wǎng)絡(luò)作為計(jì)算中心的新形態(tài)和新范式，讓科研創(chuàng)新更高效，讓人工智能與產(chǎn)業(yè)的融合更深入，共建資源、共享資源、共同發(fā)展，共同促進(jìn)AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展。人工智能算力網(wǎng)絡(luò)作為新型基礎(chǔ)設(shè)施，讓各區(qū)域共享資源，促進(jìn)AI技術(shù)生態(tài)和商業(yè)生態(tài)發(fā)展，加速科學(xué)新發(fā)現(xiàn)、推動應(yīng)用新場景、發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)新方向、孵化發(fā)展新理念，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供原動力，打造中國人工智能的數(shù)字底座，在中國打造共同富裕的新格局中，發(fā)揮人工智能的引擎作用。

就是現(xiàn)在！進(jìn)軍人工智能算力網(wǎng)絡(luò)

算力跨計(jì)算中心調(diào)度、大模型研究與產(chǎn)業(yè)跨區(qū)域創(chuàng)新協(xié)同、人工智能生產(chǎn)要素流動共享等新需求催生了人工智能算力網(wǎng)絡(luò)。人工智能算力網(wǎng)絡(luò)將各地分布的人工智能計(jì)算中心節(jié)點(diǎn)連接起來，構(gòu)成多個(gè)計(jì)算中心間感知、分配、調(diào)度人工智能算力的網(wǎng)絡(luò)，在此基礎(chǔ)上匯聚和共享算力、數(shù)據(jù)、大模型等算法資源，是人工智能計(jì)算中心進(jìn)一步發(fā)展的重要方向，將有助于推動構(gòu)建區(qū)域范圍乃至全國范圍的人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)網(wǎng)絡(luò)。

隨著5G、人工智能、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)在各行各業(yè)廣泛應(yīng)用，行業(yè)應(yīng)用的多樣性帶來數(shù)據(jù)和算力的多樣性。未來，人工智能算力網(wǎng)絡(luò)將進(jìn)一步連接高性能計(jì)算中心和一體化大數(shù)據(jù)中心，演進(jìn)為多樣性算力網(wǎng)絡(luò)，滿足數(shù)字化技術(shù)交叉應(yīng)用的廣泛需求。

人工智能算力網(wǎng)絡(luò)是以新型網(wǎng)絡(luò)技術(shù)連接各地人工智能計(jì)算中心，匯聚算力、算法、生態(tài)等創(chuàng)新資源，釋放人工智能產(chǎn)業(yè)賦能能力的新范式。通過算力網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，打造中國信息基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字基座，實(shí)現(xiàn)“共建算力、共享資源、共同發(fā)展”的愿景。

人工智能算力網(wǎng)絡(luò)的核心思想是通過新型網(wǎng)絡(luò)技術(shù)將各地分布的人工智能計(jì)算中心節(jié)點(diǎn)連接起來，動態(tài)實(shí)時(shí)感知算力和網(wǎng)絡(luò)資源狀態(tài)，進(jìn)而統(tǒng)籌分配和調(diào)度計(jì)算任務(wù)，構(gòu)成感知、決策、分配、調(diào)度算力的網(wǎng)絡(luò)，在此基礎(chǔ)上匯聚和共享算力、應(yīng)用、數(shù)據(jù)、算法資源，是一種多資源、多樣性異構(gòu)算力深度融合，釋放人工智能賦能能力的新范式。

人工智能算力網(wǎng)絡(luò)使算力資源從單計(jì)算中心統(tǒng)一分配轉(zhuǎn)變?yōu)樗杏?jì)算中心間任務(wù)和資源統(tǒng)一調(diào)度。過去，人工智能算力中心在各地由企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)等分散建設(shè)、分散使用，正如私家車一樣由每個(gè)人自行購買、自行維護(hù)和使用，從全局視角來看，車輛使用率低，使用成本高。統(tǒng)籌建設(shè)人工智能等計(jì)算中心，可以實(shí)現(xiàn)資源統(tǒng)一分配，計(jì)算任務(wù)排隊(duì)管理，就像出租車一樣，車輛由出租車公司集中購買，車輛統(tǒng)一分配，用戶排隊(duì)打車，這樣出租車車輛使用率較高，成本降低，但用戶需排隊(duì)使用車輛，用車高峰時(shí)需要等候，且無法將空閑的社會車輛利用起來。

人工智能算力網(wǎng)絡(luò)將全部計(jì)算中心的算力需求統(tǒng)一管理，并將數(shù)據(jù)、算法、應(yīng)用資源等開放共享，進(jìn)行統(tǒng)一分配，實(shí)現(xiàn)了整網(wǎng)最大效率，并拓展了應(yīng)用和創(chuàng)新的空間。正如當(dāng)前的互聯(lián)網(wǎng)用車平臺，將加入平臺的車輛資源進(jìn)行統(tǒng)一的按需分配，用戶向用車平臺申請用車，可以利用全網(wǎng)的車輛資源，用車更快，時(shí)間和費(fèi)用的綜合成本進(jìn)一步降低，全局資源利用率最優(yōu)，實(shí)現(xiàn)可調(diào)度、可協(xié)同、可匯聚、可共享，達(dá)到了網(wǎng)絡(luò)價(jià)值的最大化。

從計(jì)算中心到算力網(wǎng)絡(luò) 符合國家“雙碳”目標(biāo)新要求

在國家碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)下，2021年10月21日，國家發(fā)展改革委等部門發(fā)布了關(guān)于嚴(yán)格能效約束推動重點(diǎn)領(lǐng)域節(jié)能降碳的若干意見，將“加強(qiáng)數(shù)據(jù)中心綠色高質(zhì)量發(fā)展”作為重點(diǎn)任務(wù)，鼓勵(lì)重點(diǎn)行業(yè)利用綠色數(shù)據(jù)中心等新型基礎(chǔ)設(shè)施實(shí)現(xiàn)節(jié)能降耗。新建大型、超大型數(shù)據(jù)中心電能利用效率（PUE）不超過1.3。到2025年，數(shù)據(jù)中心電能利用效率普遍不超過1.5。這些均對人工智能計(jì)算中心提出了進(jìn)一步提升電能利用率，在不同計(jì)算中心間算力協(xié)同調(diào)度、削峰填谷、精細(xì)化能耗控制的要求。

人工智能計(jì)算中心能耗總量較大，且還在不斷增長。2019年，馬薩諸塞大學(xué)阿默斯特分校的研究人員發(fā)現(xiàn)，訓(xùn)練一個(gè)AI模型的過程中可排放超過626000磅二氧化碳，相當(dāng)于普通汽車壽命周期排放量的5倍（其中包括汽車本身的制造過程）。統(tǒng)計(jì)表明，2018年中國所有數(shù)據(jù)中心的總用電量達(dá)1600億千瓦時(shí)，需消耗5300萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤，占中國社會總用電量的2.5%。

工業(yè)和信息化部2021年7月印發(fā)的《新型數(shù)據(jù)中心發(fā)展三年行動計(jì)劃（2021- 2023年）》提出，到2023年底，全國數(shù)據(jù)中心機(jī)架規(guī)模年均增速將保持在20%左右。按照目前的增長速度推算，2023年中國所有數(shù)據(jù)中心用電量將達(dá)2600億千瓦時(shí)，相當(dāng)于2.6個(gè)三峽大壩的年發(fā)電量。

人工智能計(jì)算中心提供人工智能計(jì)算范式所需的專用算力，配合少量的通用算力以進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和其他任務(wù)，從而能夠以較低的能耗提供高效的人工智能計(jì)算能力。NVIDIA曾測算，在完成相同的人工智能計(jì)算任務(wù)條件下，人工智能計(jì)算中心的計(jì)算效率是傳統(tǒng)計(jì)算中心的10倍，而能耗僅為十分之一。近年來，計(jì)算中心不斷降低PUE，能耗效率顯著提升。原因主要有兩點(diǎn)：一是得益于統(tǒng)籌規(guī)劃，集中建設(shè)。在全球各地區(qū)政策的引導(dǎo)下，數(shù)據(jù)中心從較小的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心向超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)變。二是得益于制冷和供配電等基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)的不斷改進(jìn)。這兩個(gè)措施有效降低了計(jì)算中心的PUE。2013年以前，全國對外服務(wù)型數(shù)據(jù)中心平均PUE在2.5左右，而到2019年底，全國對外服務(wù)型數(shù)據(jù)中心平均PUE近1.6，實(shí)現(xiàn)了質(zhì)的飛躍。

雖然計(jì)算中心有效降低了PUE，但計(jì)算業(yè)務(wù)天然存在波動，仍存在能耗閑置現(xiàn)象。計(jì)算中心的業(yè)務(wù)波動會造成算力利用的波峰和波谷，在波谷時(shí)部分計(jì)算集群沒有任務(wù)運(yùn)行，會發(fā)生能耗的閑置。如超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型在人工智能計(jì)算中心訓(xùn)練時(shí)，將占據(jù)計(jì)算中心大部分算力，持續(xù)數(shù)周或數(shù)月形成時(shí)間周期性的算力波動，在算力波峰時(shí)，算力滿負(fù)荷運(yùn)行，其他計(jì)算任務(wù)排隊(duì)，在算力波谷時(shí)則造成能耗閑置。

因此，人工智能計(jì)算中心需要采用算力調(diào)度進(jìn)一步降低業(yè)務(wù)波峰波谷造成的能耗閑置。多人工智能計(jì)算中心協(xié)同調(diào)度，在A中心算力波峰時(shí)，可以將排隊(duì)任務(wù)轉(zhuǎn)移到算力波谷的B中心計(jì)算，削峰填谷，多計(jì)算中心都可以保持算力高利用率，將計(jì)算中心的能耗充分利用起來，從全局和長遠(yuǎn)角度看，是進(jìn)一步提升電能利用率，降低碳排放的有效路徑。

國家“雙碳”目標(biāo)對計(jì)算中心能耗控制提出了更高的要求，多計(jì)算中心間聯(lián)網(wǎng)感知計(jì)算應(yīng)用所需算力資源，通過任務(wù)調(diào)度，在能效比的約束下作出算力調(diào)配的最優(yōu)決策，從全局視角看，可以獲得計(jì)算效率與能耗效率的最優(yōu)。

因此，算力網(wǎng)絡(luò)將成為人工智能計(jì)算中心下一步發(fā)展的新形態(tài)和新范式。人工智能超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的不斷涌現(xiàn)，基于大模型開發(fā)行業(yè)應(yīng)用賦能區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的需求激增，人工智能數(shù)據(jù)集等AI要素進(jìn)一步流動和共享，以及社會對計(jì)算中心不斷提升能耗控制水平的要求，促使人工智能計(jì)算中心之間開始連接。人工智能計(jì)算中心不再是獨(dú)立的系統(tǒng)，而是形成相互連接的算力網(wǎng)絡(luò)。地理分布的多個(gè)算力中心將連接在一起，為基于基礎(chǔ)模型開發(fā)新型分布式融合應(yīng)用提供支撐。算力網(wǎng)絡(luò)可以感知應(yīng)用所需算力與存儲資源，通過任務(wù)調(diào)度滿足業(yè)務(wù)需求，多個(gè)組織用戶在多個(gè)計(jì)算中心共享算力和數(shù)據(jù)，滿足復(fù)雜應(yīng)用對計(jì)算和數(shù)據(jù)處理的需求。