提高算力基础设施能级实施方案

泓域文案/高效的文案创作平台提高算力基础设施能级实施方案目录TOC\o"1-4"\z\u一、前言 2二、优化算力基础设施布局 4三、打造多元算力供给体系 7四、推动算力标准体系建设 13五、提升公共算力服务水平 19六、总结 23

前言在全球范围内，许多国家已将算力基础设施建设作为国家战略的重要组成部分。中国政府在十四五规划中明确提出，要加快数字经济发展，提升算力支撑能力，建设全球领先的算力基础设施。这些政策的出台，不仅加速了算力基础设施的建设步伐，还推动了基础设施的优化升级，尤其是在数据中心、云计算平台和超级计算中心等领域的投资力度加大。近年来，各国政府对于算力基础设施的重视程度持续提升，政策支持力度加大。许多国家出台了促进数字经济和科技创新的相关政策，包括加强对高性能计算中心建设的财政投入、优化数据流通和算力资源配置的法律法规等。在国内，政府通过实施数字中国战略，推动5G、大数据、人工智能等基础设施建设，加速推动算力基础设施的发展。资本市场对算力产业的投入也不断增加，企业和机构积极布局算力相关领域，推动新技术的研究和产业化应用。在全球范围内，算力基础设施建设已经成为各国提升科技竞争力的重要战略。美国、欧洲和部分亚太国家在算力基础设施的投入上保持了较强的竞争力。尤其是美国，在全球云计算市场中占据主导地位，全球顶尖的云计算企业如亚马逊、微软、谷歌等都在积极布局算力资源的建设，推动高性能计算能力的提升。而在超算领域，欧美国家依旧保持领先地位，在全球超级计算机排名中占据了重要位置。与此相比，尽管我国在算力基础设施建设上取得了不小的成绩，但总体技术水平与国际领先水平依然存在差距，尤其是在云计算、人工智能等新兴领域的算力资源竞争中，我国面临着较大的压力。随着算力需求的不断扩展，市场上涌现出了众多提供算力服务的企业。在云计算、大数据、AI等行业巨头的推动下，算力服务不断向细分领域扩展，产品和服务日益多样化。无论是公有云、私有云，还是混合云、边缘计算等形式，算力服务已经不再是单一的资源提供，而是形成了包括算力调度、弹性扩展、数据存储和应用加速等综合服务解决方案。这一竞争态势将进一步促进算力基础设施的技术创新与服务升级。与此算力基础设施的高质量发展也为全球产业链的协同发展提供了新的机遇。随着跨国企业和科技巨头的合作不断深化，各国可以借助全球算力资源，推动全球范围内的技术进步与创新合作。例如，全球云计算服务平台和国际数据中心的建设，不仅为各国企业提供了高效的计算资源，也促进了全球范围内的数据共享与技术交流，推动了全球数字经济的融合发展。声明：本文内容来源于公开渠道或根据行业大模型生成，对文中内容的准确性不作任何保证。本文内容仅供参考，不构成相关领域的建议和依据。优化算力基础设施布局（一）提升区域算力布局的均衡性1、优化资源配置，避免单点过载现象目前，我国算力资源的布局集中于少数一线城市及部分经济发达地区，导致算力负载过于集中，部分区域算力资源紧张。通过优化布局，逐步将算力资源分散到二三线城市及中西部地区，可以有效降低核心地区的压力，同时促进区域经济的均衡发展。2、发展边缘计算提升偏远地区算力能力边缘计算作为一种新兴的计算模式，有助于将算力资源向网络边缘拓展，解决数据处理的时延问题，同时降低对中心数据中心的依赖。通过在交通、能源、医疗等领域加强边缘计算基础设施的建设，可以提升偏远地区的算力服务能力。3、政府政策引导优化区域布局政策层面需要通过财政补贴、税收优惠、土地使用等政策工具，引导企业在欠发达地区建设算力基础设施，减小区域发展差异。（二）提升算力资源的共享与协同效率1、建立跨区域数据中心协作机制随着云计算、大数据等技术的发展，算力的共享成为提升整体资源利用率的重要方式。通过建立跨区域、跨行业的计算资源调度平台，促进不同区域之间算力资源的协同，可以实现资源的动态调配，提升算力资源的整体效能。2、构建统一的算力资源管理平台建立基于云平台的算力资源管理体系，通过人工智能和大数据技术优化算力资源的分配、调度和监控，实现算力资源的智能化管理与调配。3、推动算力基础设施与产业链融合推动算力基础设施与产业链深度融合，将算力资源与各行业需求紧密对接，提升算力基础设施的服务效能和灵活性。例如，在金融、电商、制造等领域，定制化的算力服务可以提高算力利用率，满足行业特定需求。（三）增强算力基础设施的技术创新与基础设施可持续性1、加大绿色能源支持，提升算力设施绿色发展水平为了降低算力设施的碳排放，绿色能源的利用成为推动算力基础设施高质量发展的关键。加大对光伏、风能等可再生能源的投入，推广低能耗数据中心建设，可以有效降低算力基础设施对环境的负面影响，提升设施的可持续发展能力。2、推动新型硬件设施的研发与应用新型高效硬件设施的研发和应用是提升算力基础设施能级的核心之一。支持基于量子计算、光计算等前沿技术的硬件研发，以及定制化、高能效的芯片设计，能显著提升算力设施的计算性能和能效比。3、强化基础设施的智能化升级通过引入人工智能、自动化运维等技术，实现数据中心的智能化运营，不仅能够提升资源的调度效率，还能有效降低运营成本，提升算力设施的长期竞争力。（四）推动算力基础设施与数字经济深度融合1、加快5G与算力基础设施的结合5G技术能够为算力基础设施提供更强大的带宽和低时延支持，推动算力与网络基础设施的融合发展。通过布局更多5G基站并整合算力资源，能够为数字经济提供更强的支撑，推动产业的数字化转型。2、算力基础设施赋能智能制造智能制造需要大量算力支持，通过优化算力基础设施布局，使得制造企业可以接入高性能的计算平台进行智能设计、生产调度、质量监控等操作，提升整个制造产业的智能化水平和生产效率。3、支持数字金融等创新应用发展随着数字金融、区块链等技术的迅猛发展，对算力的需求不断增加。优化算力基础设施布局，能有效支持金融行业的技术创新，为数字货币交易、智能合约等新型应用提供高效、安全的计算服务。（五）完善政策保障体系1、建立长效机制支持算力基础设施的持续优化优化算力基础设施布局需要政策、资金和技术的多方面支持，通过立法和政策引导，建立起覆盖建设、运营、维护和升级等方面的长效保障机制。2、推动政企合作，共同推动布局优化政企合作能够有效集聚资源、共享技术，并通过政策支持、资金投入等方式，加速算力基础设施的布局优化。打造多元算力供给体系随着数字经济的快速发展和科技创新的不断推进，算力已经成为推动社会进步、产业升级和科技突破的核心要素之一。为了保障算力的高效、稳定、可持续供应，构建一个多元化、高质量的算力供给体系是提升国家竞争力和数字化转型水平的关键。多元算力供给体系不仅要求计算能力的数量和质量满足需求，还需实现资源的灵活调配、优化配置和跨区域协同，以支撑不同领域和行业对算力的多样化需求。在这一背景下，打造多元算力供给体系需要从多个维度入手，综合考虑技术、资源、市场和政策等因素，实现算力供给的高效、智能和可持续发展。（一）构建以云计算为核心的算力基础设施1、云计算平台的扩展与优化云计算作为当前算力供给的重要形态，已成为各行业数字化转型的基础设施。通过构建全球化、多区域的云计算数据中心，提供高效的计算资源、存储资源和网络资源，可以实现按需分配、弹性扩展，从而保障算力的高效供给。为了提升云计算平台的计算能力，需加强数据中心的基础设施建设，推动集群计算、大规模并行计算等技术的应用，同时提升云计算平台的容灾能力与冗余设计，以应对突发性需求或灾难性事件带来的挑战。2、边缘计算与云计算的协同发展随着物联网、人工智能等技术的发展，边缘计算逐渐成为补充云计算的重要组成部分。边缘计算通过在数据源附近进行数据处理，减轻中心数据中心的负担，并提高数据传输的效率和实时性。构建云边协同的算力供应体系，不仅可以有效提升算力资源的分配效率，还能降低延迟，优化用户体验。尤其是在智能制造、自动驾驶、智慧城市等领域，边缘计算的价值更加突出，推动云计算与边缘计算的融合将成为未来算力供给体系的重要发展方向。3、云计算与超算资源的互补超算资源在处理大规模数据、复杂算法和高性能计算任务中具有不可替代的优势。虽然云计算已经提供了灵活、弹性的算力服务，但面对一些计算密集型的科研任务或工业应用，仍然需要高性能的超级计算机提供支持。通过构建云与超算的资源共享和调度机制，使得云计算平台能够在必要时接入超算资源，实现算力供给的无缝衔接，可以为高精度、大规模计算任务提供强有力的支撑。（二）推动数据中心建设与优化1、绿色数据中心的建设随着算力需求的持续增长，数据中心的能源消耗和环境影响逐渐成为社会关注的焦点。因此，推动绿色数据中心的建设成为实现算力供给可持续发展的关键。绿色数据中心不仅要求使用节能环保的硬件设备，还需通过先进的冷却技术、能效管理和可再生能源的应用，最大限度地减少碳排放和能源浪费。此外，在数据中心的建设和运营过程中，应充分考虑区域气候特点，合理布局数据中心位置，以降低能源消耗和运营成本。2、分布式数据中心布局随着算力需求的多样化和分布化，传统集中式数据中心已经难以满足所有行业和地区的需求。分布式数据中心的建设将成为一种趋势，通过在不同区域建立多个小型数据中心，能够实现算力资源的本地化供给，提高数据处理效率，并降低传输延迟。分布式数据中心的布局需考虑当地的网络基础设施、电力资源、气候条件等因素，以确保数据中心的高效运行。3、智能化数据中心管理在数据中心建设和运营中，智能化管理系统的应用可以大幅提升资源利用效率和运维水平。通过引入人工智能、大数据分析、自动化运维等技术，数据中心可以实现自动化的故障检测、预警和修复，降低人工干预的需求，并提高运维效率。同时，智能化系统能够根据实时负载情况动态调整算力资源的分配，避免资源浪费，实现算力供给的最大化。（三）促进算力资源的共享与协同1、建设算力资源共享平台随着算力需求的不断变化，单一的算力供应模式已无法满足多样化和分散化的需求。因此，建设算力资源共享平台，推动云计算、超算、边缘计算等不同类型算力资源的开放和共享，成为提升算力供给体系效率的重要手段。通过平台化的方式，可以实现不同算力资源的快速调度与优化配置，降低算力使用的门槛，促进算力资源的普及和共享。政府、企业和科研机构可以通过平台实现跨部门、跨领域的资源合作，形成共赢的算力生态。2、支持企业与科研机构协同创新算力供给体系的高效运作离不开多方的协同合作。推动企业与科研机构的合作，支持企业在技术研发过程中共享算力资源，可以加速创新成果的转化和应用。在AI、量子计算、基因组学等前沿领域，算力需求通常极为庞大且复杂，单一的企业或机构难以承担。因此，政府和行业主管部门应鼓励跨界合作、数据共享和算力互通，提升整体算力供应能力，推动重大科技突破和产业进步。3、强化跨区域算力资源的协同调度我国地域辽阔，算力需求在不同地区存在差异。为了提高资源的利用效率，需加强跨区域的算力资源协同调度。通过建立跨区域的算力调度平台，能够根据各地区的算力需求、资源情况和负载水平，实现算力资源的动态分配与调整。尤其在灾难发生或突发事件中，跨区域算力协同调度可以迅速响应并提供必要的支持，保障算力资源的高效供应。（四）优化算力供给的技术创新和产业升级1、算力芯片与硬件创新算力的核心是计算硬件，尤其是处理器和芯片的发展将直接影响算力的供给能力。随着AI、大数据、5G等技术的迅速发展，传统的CPU已经无法满足日益增长的算力需求。加速AI处理、数据并行处理等领域的芯片创新，如GPU、TPU、FPGA等异构计算芯片，将成为提升算力供给能力的重要技术突破。加大对国内算力硬件研发的支持力度，推动芯片制造技术的自主可控，并鼓励产业界与科研机构的深度合作，提升我国算力产业的整体竞争力。2、量子计算的前瞻布局量子计算作为新一代计算技术，具有超越传统计算机的潜力，能够在处理某些复杂问题时展现出前所未有的计算能力。虽然量子计算目前仍处于实验阶段，但通过积极布局量子计算研究和应用，推动量子计算与经典计算的结合，有望在未来为算力供给体系注入新的活力。加大对量子计算技术的资金支持和政策引导，推动量子计算的技术突破和商业化进程。3、算力产业的协同发展算力供给体系的建设不仅依赖于技术创新，还需要推动算力产业的整体协同发展。通过促进算力产业链上下游企业的合作，推动数据中心建设、云计算平台、人工智能硬件、边缘计算设备等各环节的共同进步，可以实现算力供给能力的提升与产业的共赢。此外，优化相关政策，鼓励企业加大研发投入，提升算力产业的核心竞争力，推动我国算力基础设施向更加高效、智能、绿色的方向发展。通过上述多维度的努力，打造一个多元算力供给体系，既可以提高资源配置的效率，也能有效应对数字化转型过程中出现的各种挑战，为社会经济高质量发展提供强有力的算力支撑。推动算力标准体系建设为了推动算力基础设施的高质量发展，构建统一、全面、高效的算力标准体系至关重要。算力作为新型基础设施的重要组成部分，其技术、资源调度、服务能力等各方面都需要有明确的标准来规范和引导，以确保算力资源能够高效、安全、公平地使用，并推动数字经济、智能制造等领域的发展。因此，推动算力标准体系建设，不仅是保障算力资源合理配置、提高利用效率的必要举措，也是支撑创新和产业发展的关键环节。（一）构建统一的算力资源标准体系1、算力资源的定义与分类标准首先，构建一个清晰、全面的算力资源分类标准，是实现算力资源有效管理的基础。目前，算力资源的定义尚未统一，不同地区、不同产业、不同技术体系对算力资源的理解和使用有所差异。为了实现资源的高效配置，需要建立统一的算力资源分类标准，将算力资源按计算能力、存储能力、网络带宽等维度进行细化分类，明确每一类资源的基本特征和应用场景。这将为算力资源的共享、调度、交换以及价值评估提供重要依据。2、算力资源的计量与评估标准算力的计量与评估标准是算力资源管理的重要组成部分。当前，算力的衡量指标尚未统一，不同平台和应用场景下的算力计量方法差异较大。为了保证算力资源的公平调度和精准使用，应制定统一的算力计量标准，如计算力的测量单位（例如，FLOPS、TOPS等），以及存储和网络资源的量化标准。此外，还需要建立一套合理的算力评估体系，帮助用户和服务提供商准确评估算力资源的实际价值及性能表现，便于进行资源优化配置和投资决策。3、算力资源的互操作性标准随着云计算、大数据、人工智能等技术的广泛应用，算力资源的多样化和异构化趋势愈加明显。不同厂商、不同平台之间的算力资源互操作性问题日益突出。为了打破算力资源的孤岛化，提升资源的流动性和整合性，必须制定算力资源的互操作性标准。这包括统一的接口协议、数据交换格式、资源调度和管理机制等，确保不同算力平台之间能够实现无缝对接，提升算力资源的流动性和利用效率。（二）推动算力技术标准化1、算力硬件技术标准化算力硬件是支撑整个算力基础设施的核心组成部分。随着人工智能、机器学习等计算密集型应用的发展，对计算硬件的需求不断升级，尤其是高性能计算（HPC）、图形处理单元（GPU）、张量处理单元（TPU）等领域的技术标准亟待统一。推动算力硬件的标准化，首先要在硬件架构、接口协议、互联通信等方面制定统一标准。比如，处理器之间的兼容性、内存与计算单元之间的数据传输标准，以及硬件加速技术的集成标准，都是关键的技术标准。此外，算力硬件的节能、可靠性、可扩展性等方面也需要制定相应的行业标准，保障硬件设备的高效运行。2、算力软件技术标准化算力软件层面涵盖了操作系统、虚拟化技术、计算框架、编程语言等多个方面。在算力资源的管理和调度中，软件标准化是确保系统高效、稳定运行的基础。尤其是在云计算和边缘计算环境下，不同的算力平台和虚拟化技术之间的兼容性问题突出。需要制定统一的软件接口、虚拟化标准、容器化技术标准等，确保算力资源能够在不同的软件平台上顺利运行和调度。同时，算力平台上的应用服务（如人工智能、机器学习、数据分析等）需要有明确的技术标准来规范其执行环境、运行时资源的分配及调度方式，保证其能够在多平台、多场景中灵活运行。3、算力平台标准化算力平台是指承载算力资源的基础设施平台，如云计算平台、超算中心、数据中心等。在不同的算力平台上，如何实现资源的统一调度、优化配置，是提高算力资源利用率和服务质量的关键。为了推动算力平台的标准化建设，需要统一算力平台的体系架构、资源管理机制、服务接口等方面的技术标准，确保不同算力平台之间能够实现资源互通、数据共享及服务的无缝对接。这对于推动算力资源的跨平台共享和服务的灵活调度至关重要。（三）完善算力服务与安全标准体系1、算力服务的质量标准化算力作为一种服务形式，其质量标准直接影响到用户的使用体验和行业的整体效能。因此，制定统一的算力服务质量标准，成为提升算力基础设施服务水平的必要步骤。服务质量标准应涵盖响应时间、计算精度、服务可用性、资源弹性等多个方面，并结合不同行业的应用需求制定细化的标准。例如，人工智能训练任务需要高计算精度和大规模并行处理能力，而视频渲染则更注重高效能和快速响应。因此，算力服务的质量标准需要做到行业细分和多维度的考量。2、算力安全与隐私保护标准化随着算力资源的广泛应用，安全性问题逐渐成为行业发展的瓶颈。算力资源在提供计算和存储服务的过程中，涉及大量敏感数据的处理和传输，如何确保数据安全与隐私保护，成为技术标准化的一个重要方面。应制定统一的算力安全标准，涵盖数据加密、身份认证、访问控制、异常检测等安全机制，确保算力平台和资源调度过程中不发生数据泄露、篡改或恶意攻击等安全事件。此外，在算力平台的运营过程中，应确保数据所有权、隐私权等得到有效保护，保障用户在使用算力资源过程中的数据安全与合法权益。3、算力服务的合规性与监管标准随着算力基础设施的普及，行业对算力服务的合规性和监管提出了更高要求。算力服务需要符合国家及地方的法律法规要求，特别是在数据存储、跨境数据传输、能源消耗等方面的合规性。制定算力服务的合规性标准，能够有效指导企业在提供算力服务的同时，遵循相关法规，避免法律风险。同时，建立健全的算力服务监管体系，能够确保市场的规范运营，推动算力服务的健康发展。（四）推动国际标准化合作1、加强国际标准组织的参与与合作算力基础设施的高质量发展，不仅仅是国内问题，也需要在国际层面进行协作与对接。当前，全球多个国际标准化组织（如ISO、ITU、IEEE等）都在积极推动算力相关标准的制定与完善。因此，我国应加强与国际标准化组织的合作，积极参与国际算力标准的研究与制定。通过参与国际标准的制定，不仅能够提升我国在全球算力产业中的话语权，还能促进我国算力技术的创新与发展。2、推动跨国算力资源互联互通随着全球数字化进程的加快，算力资源的跨国共享和互联互通已成为国际合作的重要趋势。为了实现全球算力资源的优化配置，应推动跨国算力标准的对接与协调。这包括跨国算力资源的接入标准、互操作性标准、计费与结算标准等，通过国际间的标准化合作，逐步实现全球算力资源的共享与整合，推动全球算力产业的协同发展。3、加强算力生态圈的全球协作算力基础设施不仅是技术和资源的集合，还是一个复杂的生态系统，涉及到硬件厂商、软件开发商、云服务提供商、应用开发者等多个主体。为了推动全球算力产业的高质量发展，需要加强全球算力生态圈的协作与沟通，推动国际间在算力技术、服务模式、市场运营等方面的交流与合作，形成更加开放、共享、共赢的算力产业格局。推动算力标准体系建设是促进算力基础设施高质量发展的核心任务之一。通过统一算力资源、技术、服务、安全等方面的标准，能够提升算力基础设施的整体效能，保障算力资源的高效调度与利用，推动数字经济的繁荣发展。同时，通过加强国际标准化合作，还能为我国算力产业在全球竞争中赢得更多话语权和发展空间。提升公共算力服务水平随着数字经济的发展和人工智能、物联网等新兴技术的快速应用，算力基础设施已经成为推动社会经济发展的关键要素。提升公共算力服务水平，不仅是满足日益增长的算力需求的迫切要求，更是促进数据资源优化配置、推动数字转型、促进科技创新的重要保障。在这一背景下，提升公共算力服务水平的核心任务是通过优化算力资源配置、提高算力服务的智能化、网络化和普惠化水平，实现算力服务的高效、普及与智能发展。（一）加强公共算力基础设施建设1、构建现代化的算力服务平台提升公共算力服务水平的首要任务是建设具有高效能、高可靠性的算力基础设施。这包括推动大规模数据中心建设，升级现有设施，尤其是在关键区域和重点行业中提升算力承载能力。同时，推动数据中心的绿色低碳发展，建设低能耗、高效能的计算平台，使用可再生能源来降低碳排放，推进碳中和目标的实现。2、发展分布式算力网络除了传统的数据中心建设，未来算力服务的重点将转向分布式算力网络的发展。这种网络能够通过将算力资源分散在边缘节点上，提高算力调度的灵活性与效率，支持边缘计算和实时计算需求。在分布式算力的基础上，建立全网智能调度机制，能够有效应对不同行业和区域的算力需求波动，提高算力资源的利用效率，降低冗余和浪费。3、推动云计算与边缘计算深度融合云计算为公共算力基础设施提供了灵活、可扩展的资源池，而边缘计算能够在靠近数据产生源头的地方进行实时处理和计算，减少延迟并提升效率。通过推动云计算与边缘计算的深度融合，能够将算力资源最大化地配置到不同应用场景中，既能保障大规模数据处理的高效性，又能满足低延迟和高可靠性的需求。（二）提升公共算力服务的智能化水平1、引入人工智能优化算力调度随着AI技术的不断进步，人工智能在算力资源管理、调度与优化方面的潜力日益显现。通过引入智能算法，能够根据不同应用场景的实时需求和网络状态动态调整算力资源，最大化地提升资源利用率。同时，基于AI的预测模型可以提前预测算力需求波动，有助于提前进行资源规划和调度，从而提升整体系统的服务水平。2、推动自适应算力分配技术的应用在面对多样化的计算需求时，传统的静态算力分配方式往往无法有效应对大规模、多样化的任务负载。自适应算力分配技术通过实时感知任务需求，灵活调整资源分配，不仅能提高系统的响应速度，还能在高负载或突发情况下，快速有效地扩展算力，保障计算服务的连续性和稳定性。3、加强算力服务平台的智能化管理随着算力服务需求日益复杂，算力资源管理的智能化尤为重要。建设具有自学习能力的算力服务平台，能够通过历史数据积累和实时监控进行自我优化，减少人工干预，实现算力服务平台的自适应调整与自动化管理，提升整体服务水平。（三）优化公共算力服务的普惠性1、提高公共算力服务的可访问性提升公共算力服务的普惠性，首先要解决的是服务的可访问性问题。这要求打破地域、行业和技术壁垒，使中小企业、科研机构、地方政府等可以平等、方便地访问和使用算力资源。例如，通过建立开放的算力共享平台，降低使用门槛，提升用户对算力服务的认知与利用率，推动更多社会主体的广泛参与。2、推动算力服务价格的合理化当前，算力资源的成本仍然较高，特别是高性能计算和大规模数据处理的需求增加时，服务价格可能过高。为了解决这一问题，需要优化算力定价机制，推动价格体系的合理化。例如，建立更加透明的定价机制，采用按需计费、按量计费等灵活的定价方式，让不同规模的用户都能根据自身需求进行合理选择，降低使用成本。3、加大对中小企业的算力支持力度中小企业往往面临着技术能力和资金实力的双重挑战，缺乏足够的算力资源。政府和行业应通过政策支持、资金扶持和技术培训等方式，帮助中小企业充分利用公共算力资源，推动其在数字化转型和创新发展中取得优势。这不仅有助于提升中小企业的竞争力，也有利于形成更加健康、良性的数字经济生态。（四）提升公共算力服务的安全性1、加强数据隐私保护与安全审计算力服务涉及大量敏感数据的处理和存储，因此，数据安全和隐私保护是提升公共算力服务水平的关键环节。加强数据加密、身份认证、访问控制等技术手段，确保用户数据的隐私性和完整性。此外，定期开展安全审计，识别和修复潜在的安全漏洞，提升算力平台的抗攻击能力。2、建立多层次的安全防护体系为了保障算力服务的高安全性，必