《金融数据中心人工智能算力建设指引》-68页_1mb

金融数据中心人工智能算力建设指引

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• 标题：金融数据中心人工智能算力建设指引
• 发布机构：北京金融科技产业联盟
• 发布时间：2023年8月

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前言

• 人工智能基础设施定位：
  • "新基建"重要组成部分，金融智慧再造的关键载体
  • 核心要素：“数据、算法、算力、开放平台”，其中算力建设目标为高性能、低成本、绿色
• 政策背景：
  • 人工智能上升为国家战略，算力需求快速增长
  • 金融业AI已广泛应用于反欺诈、风险控制等领域
• 研究目标：
  • 制定算力建设指引，推动金融机构AI算力基础设施规范发展
  • 促进行业标准制定，规范金融数据中心AI布局

第一章 发展背景与研究目标/第二章 面临挑战

核心论点

• 政策驱动：国家连续发布AI相关政策，加速金融智能化进程
• 金融需求：数据量激增与算法复杂化推动AI算力投资持续增长
• 挑战重点：
- 区域算力资源分布不均（东数西算）
- 计算能力供应不足
- 连接、调度与协同能力待强化

第三章 建设指引

总体架构（AI算力数据中心）

• 四层模型：
  • 基建基础设施（空间、电力、IT环境等）
  • 硬件基础设施（AI芯片、服务器、计算网）
  • 软件基础设施（开发框架、使能软件、行业算法）
  • 行业应用层（如智能风控、客服等）

关键分层要求：

1. 基建基础设施（L0-L1）
   • 实施绿色数据中心选址，支持PUE标准

第四章 建设协同

协同重点：

• 传统与新型算力协同

  • 建立异构算力体系（推理算力、训练算力、超算等）
  • 通过“液冷+能耗管理”优化数据中心物理设施

• 小结：通过广域算力网络实现跨区域资源协调，打造端-边-云智能体系。

• 网络技术要点：

  • SRv6、RoCE、iFIT、Telemetry 等技术创新提升带宽和延时能力

第五章 运维与节能

运维管理要求：

• 组织体系：明确数据中心运维分工（IT管理、基础设施、物业等）

第六章 成功案例与展望

典型案例：

1. 工商银行：构建高性能AI算力集群，模型训练效率提升70%
2. 蚂蚁集团：端云协同风险控制系统，实现AI逻辑下沉
3. 网商银行：卫星遥感AI调度，优化农村金融服务

未来趋势预测：

• 单体数据中心继续规模化增长
• 异构算力融合深化，形成“GPU+FPGA+ASIC”混合体系

尾部信息

• 关键词：人工智能、AI算力、智能计算中心、绿色数据中心、云边协同
• 参考文献：包含政策、标准与研究报告共计10项