【北京金融科技产业联盟】金融数据中心人工智能算力建设指引_68页_2mb

金融数据中心人工智能算力建设指引

一、发展背景与研究目标

1. 政策背景

   • 国家级人工智能战略：2017年《新一代人工智能发展规划》
   • “新基建”建设：2020年将数据中心纳入新型基础设施
   • 金融行业响应：银保监会推动AI在金融领域的广泛应用

2. 技术背景

   • AI算力核心要素：数据、算法、算力、开放平台
   • 全球算力规模：2020年达429EFlops，预计2025年超3300EFlops
   • 金融行业应用：覆盖风险控制、智能营销、量化交易等十大场景

3. 研究目标

   • 编写《金融数据中心人工智能算力数据中心建设指引》报告
   • 为金融机构提供建设参考，后续编制相关标准规范

二、面临挑战与难点

1. 总体挑战

   • 算力资源不均衡：“东数西算”工程解决区域差异
   • 算力供给不足：提升算力潜能与网络架构
   • 连接协同能力弱：建立统一资源协同体系
   • 算力调度不灵活：需求响应延迟导致资源浪费

2. 分层问题

   • L0层：数据中心选址问题
   • L1层：能耗及供电问题
   • L2层：AI算力底座设备能耗高
   • L3层：AI应用场景需求多样化和适配复杂

三、建设指引

1. 架构设计

   • 5层体系：硬件层（L2）、软件层（L3），并包含L0-L1、L2、L3层整合要求
   • 关键技术：算力底座、AI开发框架、使能软件平台

2. 硬件基础设施

   • AI芯片选择：需满足算力性能、高速互联、模块化需求
   • 服务器配置：训练推理专用配置，支持多GPU资源调度

3. 软件基础设施

   • 芯片使能软件：CUDA/CANN等优化库，支持算子开发
   • AI开发框架：兼容主流框架，支持分布式计算

4. 算力协同机制

   • 传统与新型算力协同：异构算力一体化调度
   • 数据中心与边缘算力协同：“端边云”三级体系
   • 算力与网络协同：高速广域网架构建设

四、成功案例与未来展望

1. 成功案例

   • 中国工商银行：100G RoCE网络+中高算力GPU集群，提升模型训练效率
   • 蚂蚁集团：端云协同风控系统，实现隐私保护下的计算
   • 网商银行：卫星遥感AI平台，提高农村金融AI算力利用率

2. 未来趋势

   • 技术演进：单体数据中心大型化，异构算力融合增强
   • 金融价值：低代码AI平台、绿色算力建设、普惠金融深化
   • 政策支持：国家算力枢纽节点建设，促进金融AI规模化发展