AIDC基础设施建设白皮书(2024年)

基础设施建设习近平总书记指出，要加快新型基础设施建设，推动数字经济和实体经济融合发展。随着数字经济时代全面开启，算力正以一种新的生产力形式，为各行各业的数字化转型注入新动能，成为经济社会高质量发展的重要驱动力。算力基础设施作为算力的主要载体，是支撑数字经济发展的重要资源和基础设施，对于实现数字化转型、培育未来产业，以及形成经济发展新动能等方面具有重要AIDC的建设得到了国家层面的明确支持与指导。2020年，国家发改委将智能2021年，国家相继发布了多项规划，包括《新型数据中心发展三年行动计划强调了系统优化算力基础设施布局的重要性，促进了东西部算力的高效互补与随着政策支持力度的加强以及人工智能技术的迅速发展，对算力的需求持续增长，AIDC的建设变得尤为关键。AIDC不仅提供强大的计算能力，还支持数据已成为推动数字经济和智能化升级的关键力量，也是实现国家人工智能战略和CONTENTS0809131620263136384748484950515253575759AIDC概述AIDC定义AIDC建设背景AIDC建设分析建设原则建设方式应用场景AIDC基础设施AIDC建设概述通用计算设备信创计算设备存储设备网络设备基础设施绿色与节能软件设施概述AIDC安全设计物理安全网络安全数据安全与隐私保护业务连续性与灾难恢复案例分析与最佳实践西云案例介绍最佳实践分享总结与建议建设AIDC的重要性基础设施供应商的发展策略参考AIDC概述AIDC定义AIDC（ArtifcialIntelligenceDataCenter即人工智能数据中心，是指集成了高性能计算能力、大数据处理能力、AIDC建设背景AIDC的建设是应对当前及未来计算需求的关键举措，对于推动科技进步、经济增长和社会发展具有重要作用。随着技_政策背景政府为支持AIDC的建设和运营，出台了一系列政策，涉合其他五个部门印发了《算力基础设施高质量发展行动计划》，旨在推_技术背景础设施，其建设显得尤为迫切。人工智能技术的演进正从单模态智能向多模态融合迈进，AIDC在这一过程中扮演着核基础设施建设算力经济的兴起和人工智能技术的融合创新，使AIDC成为新基建的热点。AIDC的建设不仅满足了日益增长的人工智能算力需求，而且在促进AI产业化、赋能产业AI化、支持治理智能化等方面发挥了重要作用。AIDC的发展正在逐步_应用背景AIDC的创新发展对推动人工智能及相关产业的快速增长具有显著影响，成为经济增长的新引擎。据《智能计算中心创智慧城市建设、科学研究以及传统产业的数字化和智能化升级，都对数据分析和智能决策支持提出了更高要求。AIDCAIDC建设分析基础设施建设AIDC致力于通过降低AI应用成本、提升算力效率，型升级，以及数字经济与传统产业的深度融合，全面AIDC致力于通过降低AI应用成本、提升算力效率，型升级，以及数字经济与传统产业的深度融合，全面激发经济的智能活力。AIDC以5G、工业互联网、云计算、人工智能等技术的应用需求为牵引，整合多元AIDC坚持绿色发展理念，推广绿色技术和产品，采用清洁能源，并致力于提高能源利用效率。AIDC在推进发展的同时，也高度重视安全保障，通过强化网络和数据的安全管理体系，构建全面且稳固的安全防电一样，提供公共的算力、数据和算法服务。在建设产业布局、市场发展和气候环境等因素，对国家枢纽节点、省内数据中心、边缘数据中心、老旧数据中心及海外数据中心进行分类引导，以形成数据中心的梯基于AI模型提供高强度的数据处理和智能构建技术领先、可持续迭代升级的高性能、高可靠的12345678项目规划与可行性研究：开展市场调研以评估需求和潜在用户群体；明确AIDC的目标与功能，包括所需的资金筹集与投资结构确定：依据项目需求确定资金来源，可能包括政府资助、企业投资、银行贷款等；制定设备采购与安装：根据设计规范采购所需的高性能计算设备、存储系统、网络设备等；执行硬件和软件系统运营准备与人员培训：组建运营团队，制定运营策略和管理流程；对运营人员开展专业培训，以确保AIDC正式运营与持续改进：AIDC正式投入运营，提供计算服务；定期评估服务效果，并根据技术进步和市场变完成这些步骤需要跨学科的专业知识，涉及计算机科学基础设施建设算法交易：AIDC可以支持资本市场的高频和算法交易策略的开发与执行。机器学习使交易系统客户服务：AIDC可以支持智能客服系统的构建，实现全天候客户服务，通过自然语言处理技术AIDC基础设施基础设施建设到AIDC建设概述 电子商务农业智慧化数据开放共享平台多模态行业应用行业平台视频运营运营服务平台深度学习框架与库模型训练模型推理开发工具运维运维监控管理平台算力调度集群存储监控管理A推理A推理服务器Al训练服务器设施绿色化信创非信创智能存储智能网络图3-1AIDC架构图PART3AIDC基础设施 AIDC逻辑拓扑集群使用者管理节点通用计算资源池集群管理者集群管理者 异构计算资源池异构计算资源池分布式存储资源池管理网络计算网络分布式存储资源池管理网络计算网络存储网络图3-2AIDC逻辑拓扑图基础设施建设分布式存储资源池负责存储和管理大量的数据资源，为智算任务提供必要的数据支持。通用计或者IB网络来实现低延时、无丢包的高性能网络通信，从而保障AI集群的高效率运行。运维管理中心则负责对整个此外，AIDC的逻辑拓扑还可能包括其他辅助组件，如安全管理模块、网络管理模块等，这些模块共同提升AIDC的安_AIDC评价指标注：PUE值越接近1，表示AIDC的能源效率越高注：WUE数值越小，代表AIDC耗水量越低注：CUE数值越小，代表AIDC碳排放强度越低计算公式为：CP=CPU算力+GPU算力注：数值越大代表综合计算能力越强注：数值越高，单位能源输出训练越高这些指标共同构成了一个全面的评估框架，用于评价AIDC在能源基础设施建设_AIDC计算设备需求服务器用于训练各种AI模型，包括深度学习、机器学习和传统算法模型。这些模型可以应用于图像识别、语音识别、模型推理（Inference）模型推理（Inference）_AIDC计算设备选型原则AIDC扮演着智能算力的物理载体角色，需要高性能的服务器来处理海量数据，对其底层硬件设备的方方面面提出了极先进的CPU基础算力，而且其内置的AI加速技术更是能够大幅度提高AI的计算效率。不但如此，先异构加速芯片是AI训练推理的核心算力来源，常见的异构加速芯片有GPU、FPGA、超大规模的AI训练，即便是PCIeGen5的带宽也略扩展性也是一款AI设备的重要要素，在AI训练推理中涉及多个节点并行时需要通过网络展插槽，基于现在主流的网络设计，需要在满足满配8张GPU的情况下综上所述，AIDC对服务器计算设备的选择要求非常高，其高性能、高扩展和高功率散热方案等要求不仅反映了当前技术发展的趋势，也体现了对未来计算需求的预测和准备。基础设施建设到 对卡与卡、节点与节点之间的通讯性能提出了极高的要求以满足AI训练中不同类型的并行计算的要求,通用计算训练节点可选用高性能AI训练服务器,如超云R8868G13服务器(外观如Rapids系列处理器,具备32条内存插槽支持DDR5内存,最大支持10个热插拔和1个M.2SATASSD。实现整机内部的全闪连接,大大提升数据交换速率。该服务器支持极致的扩展性,可配置8张NDRIB卡,实现R8428A14服务器(外观如图3-4所示)。它是针对AI市场推出的一款高性能GPU服务器,采个计算核心,支持24条DDR54800MHZ内存,支持集群优化设计,具备高性能,高可靠和易维图3-3R8868G13产品外观图图3-4R8428A14产品外观图_AIDC信创计算设备需求随着国家自主创新战略的深入推进，信息技术应用创新及其国产选择恰当的信创计算设备对于确保信息安全和提升计算性能至关重要。对于构成AIDC核心算力的AI训练和推理服务核心技术自主可控：AIDC计算设备应优先考虑技术路线的先进性与自主性，以规避人工智能发展中可能出现的技术瓶颈。应采用技术领先且自主可控的解决方案，基于具有自主研发能力和自主知识产训练性能行业领先：选用行业内领先的人工智能计算芯片，配备高计算低碳节能高能效比：优先选择高能效比的芯片以及高效的风冷或液冷散热系_AIDC信创计算设备选型基础设施建设国产AI加速卡厂商近年来持续发力，在该领域取得了快速进展，相关产品陆续发布，覆盖了训练和推理的需求，其中既有基于通用GPU架构的加速卡，也有基于ASIC架构的NPU加速卡，呈现构的加速卡GPGPU是图形处理单元（GPU）的一种，对于CUDA等主流软件生态具有较好为加速机器学习算法，尤其是深度学习模型的推理和训练而设计的处理器，它的出现极大地提高了深度当前国产NPU加速卡在产品性能和软件生态等方面与国际领先水平存在着一定的差距，但随着新一轮人工智能算力升AIDC训练型服务器专门用于人工智能模型的训练，它通常具备强大的计算能力和大量存储空间，以支持机器学习算法在大量数据上进行学习和优化。这种服务器的设计旨在提供高效、稳定和可扩展的训练环境，以满散热和稳定性：散热和稳定性：高性能计算设备会产生大量的热量，因此，训练型服务器需要有高效的散热系统来保持设备在合适AIDC推理型AI服务器专门为运行人工智能推理任务而设计和优化。推理任务是指使用已经训练好的AI模型对新数据做出预测或决策的过程。这些服务器通常配备了高性能的中央处理_AIDC信创计算设备解决方案理器，支持64个计算核心，最高主频可达2.7GHz，能够最大限度地提高多线程应用的并发执行能力；搭载8张高端），基础设施建设_AIDC存储需求同时具备存储海量数据的能力、弹性扩展的能力，为AI大模型的数据收集提供了有力支持。网络上收集的原始数据通常需要经过数据预处理，这包括多格式、多协议数据的清洗、去重、过滤和加工，以便用于AI模型训练。在数据采集阶段，采用文件系统的方式实现数据清洗，使用POSIX方式访问存储可以提供高效的访问速度，从而提升数据清洗的在数据共享/交互阶段，通过支持多种协议之间的转换，如POSIX、HDFS、CSI等，实现对存进行快速共享和访问。采用软件定义系统，可以实现数据卸载技术，从而实在模型训练阶段，通常使用文件系统来存储模型训练所需的数据。为了降低IO路径损耗，可以改写存储引擎，并配合基础设施建设训练能够回退到之前的还原点而不是初始点，需要使用检_AIDC存储选型设计AIDC的存储作为整个系统的重要部分，其高可靠性的要求成为至关重要的考量。其中分为数据安全性及系统稳定性两用性，以保证业务连续性，因此，对象存储的稳定性直接影响系统的连续性。AIGC数据处理各阶段安全性及系统稳定海量存储：纠删码/副本；安全程度不同，数使用VIP，节点损坏后，可以有效保证系统使用对象存储，文件系统/对象存储多种协议使用分布式存储/集中式存储实现数据分层存经济性需从三个方面来考虑：首先建立对象存储过程中的初期投入费用，其投资的保护。在追求存储、容灾系统具有高性能的同时，必须审慎考虑投资的过程中，需考虑未来的升级能力，并确保项目经验丰富、服务水平可中但价格相对较高。光类存储采用物理刻录方式存储数据在数据归档阶段，需要将海量原始数据、处理过程数将温数据转化为热数据的需求。AIDC的存储设备的分层存储解决方案，可以有效解决热、温存储的自动分层技术，该基础设施建设先进性。高性能分布式存储方案不仅要满足当前系统的需要外,还应为未来的业务量发展和在以往的存储使用中，扩容和扩展一直是难点，对存储的扩容和性能扩展的需求日益增强。同时，需考虑到在扩展时保证业务连续性。最终，使存储扩展变成一项简单工作，并避开高峰期，有效提升业务系统的效率。从ChatGPT到Sora，新一代人工智能的蓬勃发展，数据爆炸性增长，使存储的存力核心基础设施价值凸显。存储的弹性扩展能力是AIDC存储采用去中心化设计，大幅简化了分布式存储系统管理的复杂度，同时显著提升了高可用性(HA)、容量PART3AIDC基础设施A性能A性能集中式架构—70%—70%集中式架构—70%—70%容量容量图3-7容量与性能横向扩展能力示意图足未来发展的需求。 接口层接口层硬件层硬件层图3-8CS13000集群存储系统架构图-24-基础设施建设硬件层包括存储硬件和网络设备，存储节点采用标准X86架构平台，并能对不同的存储设备进行池化管理。通过高速通过存储池虚拟化技术，将集群中所有存储节点的硬盘空间融合成统一命名空间。件元数据的属性(owner、ctime、mtime、path、name、访问热度等)，将文件的数据放置在统一存储空间的不同的协议接口层是指CS13000与前端应用软件之间进行数据通信的接口。CS13000支持POSIX、CIFS、NFS、FTP、CS13000针对新一代应用高并发的特点，采用带外模式的大规模开放集群存储架构，通过多端口千兆、万兆和Infniband网络互连前端应用节点和后端存储及元数据节点，实现存储设备性能输出的最大化。带外模式的应用，消除了元数据通路与数据通路的相互干扰。元数据服务器和存储服_AIDC网络需求为了最大化分布式训练的效能，就需要构建出一个计算能力和显存能力超大的集群墙这两个主要挑战。而联接这个超级集群的高性能网络直接决定了智算节点间的通信效率，吐量和性能。要让整个智算集群获得高的吞吐低延时：低延时：由于通讯延时的存在，分布式训练系统的整体算力并不在加速比，且加速比小于1。通讯延时是指单次计算中不同卡之间的通讯导致的数据通讯延迟，因此降低卡间通信高带宽：高带宽：在AI大模型训练场景下，机内与机外的集合通信操作会产生大量的通信数据量。流水线并行、数据并行及张量并行模式需要不同的通信操作，这要求网络具有单端口高带宽、节点间可用链路数量多以及网络总带宽高等特点。AIDC中的计算节点每完成一次计算需要快速的在节点间同步，以便进行下一轮计算，在同步完成前，计算任务处于等待状态，不会进入下一轮计算。如果带宽不够大，梯度传输就会变慢，造成卡间通信时长变长，进高稳定：高稳定：随着AI模型越来越大，AI的计算量也越来越大，一个大规模的训练通常会持续数周甚至数月，大量的数据需要通过网络进行传输和处理，如果网络不稳定，就可能导致数据传输过程中出现中数据分析和计算结果的准确性，因此对网络稳定性有着极高的要求，网络稳定性是保障数据传输的完整性、准确性易扩展：易扩展：随着AI并行技术的不断完善和提升，大规模的AI训练中会的快速发展，对智算集群也提出了高扩展性的要求，这就对应的需要智算网络具有良好的扩展基础设施建设_AIDC的网络选型当前AIDC的大规模网络架构主要有两种，一种是InfniBand网络，一种是RoCInfniBandInfniBand网络InfniBand网络自从诞生以来就专注于高性能领域，当前市场主流的IB技术为400Gbps的N原生无损网络:原生无损网络:InfniBand网络采用基于creditRoCE（RDMAoverConvergedEthernet）是在InfniBandTradeAssociation（IBTA）标准中定允许通过以太网络使用RDMA（RemoteDirectMemoryAccess，远程直接访问内存）。简而言之，它可以看作是生态开放：生态开放：RoCE生态基于成熟的以太网技术体系，业界支持厂商众多。相比于IInfniBandInfniBand和RoCE网络对比表3-4InfniBand和RoCE网络解决方案特点对比表InfniBandRoCE高低好好具体到实际业务层面，InfniBand方案一般业务性能方面，由于InfniBand的端到端时延小于RoCEv2，所以基于InfniBand构建的网络在应用层业务性能方面业务成本方面，InfniBand的成本要高于RoCEv_AIDC的网络设计方案面对AIDC对网络的高要求，通常情况下独立建一高带宽设计：当前大模型AI训练中会涉及大量的数据交互，对带宽有着极高的要求。目前智算服务器主流配置是配置8张GPU，并预留一定数量的PCIe插槽用于网络设备，视智算集群的网络需求会配置4同编号的GPU间可借助NCCL通信库中的RailLocal技术，可以充分利用主机内GPU间的NVSwitch的带宽，基于基础设施建设_土建基础设施AIDC聚焦土建、机房布局和机电配套等数据中心基础设施。机房建设基础设施层应符合现行GB50174相关规定。系灵活拓展、快速交付和安全可靠的原则；考虑系统的通常，楼板的承重要求会根据机房的规模和设备的重量来确定。机房的承重不在机房中，为了便于布线和散热，会采用架空地板系统。架空地板的承重能力、架空高度需要满足机房使用要求。2(根据机柜的摆放密度确定荷载值)3、如某些改造建筑层高无法满足时，自然环境满足_供电及配电AIDC用电量激增，现有电网的容量受到限制，数据中心的选址必须进一步靠近具有充足电量的能源中心才能成立。传统上，柴油发电机用于在市电中断时保持数据中心的正常运行时间。由于监管收紧，业对碳排放负责，减少化石燃料的使用已成为广泛讨论的话题，目前的核电作为一种低碳、高能量密度的能源形式，理论上可以为数据中心提供稳运行时也产生大量的余热资源，通过冷热电三联供，可以在提高能源转可能也不再会是问题。但将数据中心与核电站直接联系在一起存在一些实际AIDC机房对数据中心的建设提出了越来越高的要求，数据机房供电负荷的加大、安全级别的提高都对数据中心供电设备提出了越来越高的要求。智能小母线系统在数据中心中逐渐取代传统的列头柜，用于机房的末端配电,个机柜内的PDU，更适用于单柜功率高或液冷机柜项目。智能小母线系统采用树干式的供配电系统，每列机柜都通过基础设施建设到 图3-13传统机房气流组织示意图图3-14封闭通道模块化机房气流组织示意图(图片来源于网络)(图片来源于网络)-33-_预制化交付不同等级微模块机房在建设时，可以满足各种规模和场景的数据在厂内进行算力设备预先集成和验证，并与数据中心基础设施设备进行兼容性互适，那么将减少数倍基础设施建设筑工艺设计开始，提高基础设施设计可用性；为数据中心统一管理预留条件。项目整体建设模式采用预制化建设，预制产品可以达到快速部署，工厂级质量控制和降低成本。主体结构采用了相对快速的钢结构房屋，其它配套设施均按项目中天云数据中心科技，以工厂预制模块化和数据中心自然冷却为支点，成功地开发并实施了装配式数据中心(空地上解决方案和建筑内解决方案)、底座式预制数据中心、箱体式数据中心系列等预制模块化数据中心产品。其中装配式空地解决方案通过了全球权威论证机构UptimeInstitute的Tier-在支持现有业务需求的同时，还可在未来不断灵活扩展以容纳新的业务需求，算力规模增长的同时，算力能耗总量也在快速攀升。国际能源机构(IEA)的数据显示，2022年全球数据中心用电量为中国信息通信研究院）。目前，国家发改委联合网信办、工信部、能_节能技术与应用在AIDC基础设施建设中应当积极进行新型节能技术探索与应用，通过创新节能技术与应用营成本，AIDC作为新型基础设施，其散热和节能技术尤为关键，以适应不断增长的算力需求，助力于国家对于绿色发又可分为物理储电和化学储电。储能技术的发展与利用，弥补了太阳能、风能等间歇能源的不足。UPS使用高频机替电流小于5%，前置发电机的容量理论上和UPS功率相同，大大缩减了投资和占地面积等。高压直流（HVDC）代替基础设施建设越大。需要提高供电的电压等级来满足容量需求。这时我们需要通过降压变压器将中高压电源降压到AC380V，再由着芯片集成度增加，服务器整机功率密度逐步AIDC散热技术。AIDC在选择合适的散热技术时，需要综合考虑散热效率、成本、运维难度、环境适应性以及环保要直接新风自然冷却AHU方案，降低常规制冷系统的能耗，减少碳排放。液冷技高功率密度的AIDC。冷板式液冷：通过在服务器节点内部使用冷却液直接吸收热量，然后通过外部的散热系统将热量_资源管理与监控计算能力作为支撑。为了提升训练速度，我们常将大型模型的训练任务拆分算。然而，这种做法不仅导致了集群成本的显著上升，还对整个系持续承受巨大的计算压力，故障发生的概率会显著增加，导致整体和集群空转，从而造成大量的时间和算力浪费。同时我们在对GPU训练集群的监测中发现，一个月内单卡的故障率达效的数据访问服务。由于存储系统的复杂性和分布式特性，以及训练业务的多体来说，存储问题可能包括性能瓶颈、数据损坏、容量不足等，这些问基础设施建设资源管理挑战：随着技术的不断进步和模型复杂度的提升，AIDC需要处理的数据量和计算任可能出现资源浪费的情况。AIDC的资源管理涉及到多种硬件和软件资源的协调与配合，还需要考虑如何降低能耗和成本。随着计算任务的增加，AIDC的能耗和运营成本也在不断上升。如何通过优化资AIDC资源监控管理系统为集群管理人员提供物理设备、集群资源、数据流及计算任务的全方位监控与管理功能。针对一体化综合监控技术，监控各种计算资源，包括CPU、GPU、TPU等，以及存储和网络资源的使用情况。平台实时收基础设施建设到GPU指标监控图3-18云迹智算平台GPU监控界面图42—在AI模型训练中，日志分析是一个关键过程，日志采集将训练过程中的重要事件和错误信息等包含模型的详细信息，如模型名称、训练开始和结束时间、训练过程中的多源日志收集长期存储与归档策略强大的搜索引擎支持多源日志收集长期存储与归档策略强大的搜索引擎支持灵活的过滤条件设置系统日志，xiD错误运行日志、错误日志日志收集与存储日志搜索与过滤日志分析与报表日志分析工具报表生成与制定GPU相关日志日志告警与通知基于告警的规则设多渠道通知机制安全与隐私保护数据加密传输权限管理与访问控制故障诊断与问题定位日志收集与存储日志搜索与过滤日志分析与报表日志分析工具报表生成与制定GPU相关日志日志告警与通知基于告警的规则设多渠道通知机制安全与隐私保护数据加密传输权限管理与访问控制故障诊断与问题定位日志异常检测故障定位与分析实时日志采集实时日志流采集关键指标监控日志可视化展示日志可视化展示图表、统计图展示仪表盘设计与定制基础设施建设到环境问题应用层问题环境问题应用层问题GPU层问题GPU层问题性能问题性能问题网络层问题网络层问题网络问题网络问题通信层问题通信层问题图3-20云迹智算平台故障定位示意图训练故障自愈-43-44—随着模型参数量的增加和训练复杂性的提高，所需AIDC资源监控管理是智算数据中心和云计算环境中的关键组成部分，它们确保了系统的高效运行通过实时监控应用和基础设施性能，系统能迅速识别并响应潜在问题，减少故障时间。这一机制_资源调度与运营训练的资源利用率是一个收益极大的途径。算力调度平台能够整合不同来源、类型和架构的45—基础设施建设k8s通过自动化的方式简化了部署、监控和管k8s通过自动化的方式简化了部署、监控和管AI应用通常对资源有高需求，特别是在训练阶负载的需求动态分配和扩展资源，提高了资源工具和支持，以支持这些大型模型的部署和管k8s能够管理和调度异构类型的计算资源，包并提供故障容错能力。通过详尽的统计报表展示集群资源和作业处理情况，并集群物理资源监控与告警可部署监控系统（如Prometheus、Grafana）实时监控资源性能瓶颈时，系统自动触发告警通知。并提供作业状态追踪和日志管理功能帮助用户分析和优化资源使用。自动运维服务通过脚本或自动化工具（如Ansible、Chef、Puppet）减少人工干预，46—网络、磁盘、加速卡健康状态及性能情况的报警设置，支持用户自定义报报警通知模板；平台支持用户自定义报表数据的获取统超云AI平台支持各种灵活的调度算法，十几种调度模式能够满足不同场景需求。基于平台工程理念的算力服务化能力包括支持将普通算力、超算、智算统一计量计费，费用化管理，算力AIDC安全设计—47—48—AIDC的物理安全是指保护AIDC免受自然灾害、人为破坏、盗窃和其他物理性威胁，确保AIDC的基础设施、硬件、设施安全：设施安全：包括防火、防水、防盗、防电磁干扰等。使用电磁屏蔽材料，保护设备免受外部电磁干扰。安装自动灭环境控制：环境控制：确保恒温、恒湿，以及良好的通风和散热系统。安装温湿度传感器、烟雾探测器、水浸探测器等，实时AIDC的建设和运营成本高昂，物理安全措施有助于保护这些投资，避免因安全事件导致的财产损失，减少或避免因服务中断而造成的经济损失和信誉损害。同时物理安全措施可以增强客户对企业的信任，客户更愿意将数据和业务托付给那些能够确保其信息安全的AIDC。AIDC的物理安全是确保业务稳定、数据保护和遵守法规的关键，对于任何依赖49—基础设施建设AIDC的数据安全与隐私保护指的是确保存储在数据中心中的数据不被未授权访问、泄露、篡改或破坏的措施，同时保全可以增强客户对AIDC的信任，促进客户忠诚AIDC的业务连续性是指AIDC在面临各种潜在的威胁和风险时，能够维持关键业务功能正常运行的能力。这包括了对硬件故障、人为错误、网络攻击、自然灾害等可能导致业务中断的事件的预防和重的数据丢失或系统损坏的情况下，能够迅速恢复数据和系统功能，以最小化业务中业务影响分析：业务影响分析：评估潜在风险对业务的影响程度，确定业务关键功能和恢复时间目标，同时识别和分析可能对数据备份和冗余组件：数据备份和冗余组件：定期备份数据，并将备份数据存储在安全的地方。部署冗余的硬件、网络和电源系统，确保关键业务功能在灾难发生时能够持续运行，有助于企业在面临灾难时保持收入流，减少因服失。在灾难发生时迅速恢复服务能够提高客户满意度，增强客户对AIDC的信任和宁夏AIDC项目占地70亩，建筑面积近2.8万平方米，包含三栋高规格自然风冷高密度机房，采用多种创新技术，专建设了丹摩智算平台（https://da丹摩智算平台计算节点提供十余种高性能计算卡，可提供140PFLOPS的GPU算力以及超10万个CPU计算核心。发访问，确保多个节点能够高效地读取和写入数据，而不会造成性能瓶颈。并且丹摩智算平台是宁夏首个采用全自然风冷技术的30KW机柜人工智能数据中心，利用新风来消除数据中心的余热。配置新风DX型AHU及相关管路设备、风道等设备均为工厂预制，现场施工周期大大缩短，工厂预制产品级管理，质量更可控。所有风口增加过滤，进入机房增设门厅，采用双层隔离防灰系统；机房内添设24h空气颗粒检测，并设置报警及处理机制。所有机柜包括网络等机柜设置应急新风制冷，网络机房增设应急TF风机及配套风阀。30KW高功率密基