上海市智算中心建设导则（2025年版）.docx

1、上海市智算中心建设导则（2025年版）2025年1月目录引言IV1总贝U11.1 总体要求11.2 适用范围21.3 符合性说明22体系架构33引用文件34术语和定义54.1 智算中心ArtifiCialIntelligenceDataCenter54.2 边缘智算中心EdgeArtificialIntelligenceDataCenter54.3 AI月艮务器ArtifiCialIntelligenceServer54.4 AI力口速卡ArtifiCialIntelligenceAcceleratingCard54.5 AI力口速模组ArtifiCialIntelligenceAcceler

2、atingModule54.6 训练Training54.7 推理InferenCe54.8 机器学习MachineLearning64.9 深度学习DeePLearning64.10 自然语言处理NatUraILangUagePrOCeSSing(NLP)64.11 计算机视觉COmPUterViSion(CV)64.12 IT设备ITEquipment64.13 智算中心基础设施管理系统ArtifiCialIntelligenceDataCenterInfrastructureManagement.64.14 主机房COmPUterROom74.15 不间断电源系统UninterrUPti

3、blePOWerSyStem(UPS)74.16 布线CabIillg74.17 算效ComputationalEfficiency(CE)74.18 水资源使用效率WaterUSageEffeCtiVeneSS(WUE)74.19 电能利用效率POWerUSageEffeetiVeneSS(PUE)74.20 碳利用效率CarbonUSageEffeCtiVeneSS(CUE)74.21 机架设计总功率TotaIDeSignPoWerCaPaCityOfRaCk84.22 平均机架设计功率AVerageRaCkDeSignPOWer84.23 IT设备上架率ITEquipmentRackUt

4、ilizationRate(Rackon)84.24 平均机架运行功率AVerageRackOperatingPower(PraCk)84.25 碳排放强度CarbOnlntenSity84.26 用电强度POWerlntenSity84.27 分布式供能系统DiStribUtedEnergySystem95缩略语96规划与选址106.1 空间布局106.2 选址要求106.4 其他要求127建筑与配套127.1 建筑与结构127.2 供配电137.3 暖通空调137.4 机架与布线147.5 安防与消防157.6 智能化系统167.7 给水排水168规模与功能178.1 规模178.2 功能

5、189AI基础设施架构189.1 AI硬件层189.2 AI平台层219.3 AI软件层2210集约高效2210.1 资源调度与管理2310.2 计算能力2410.3 存储与处理2610.4 网络传输2711安全可靠2811.1 安全要求2811.2 可靠性要求3012绿色节能3212.1 等级要求3212.2 绿色清洁能源3212.3 先进节能技术3313论证、评估与监测3513.1 一般要求3513.2 综合评估评价体系架构3613.3 指标要求3713.4 监测配套3814边缘智算中心3814.1一般要求3814.2技术要求38附录A智算中心PUE测量方法40A.1概述40A.2基准PU

6、E指标的计算公式40A.3基准PUE的测量参数及测量点41A.4综合PUE指标的计算公式44A.5综合PuE的测量参数及测量点47A.6能耗的间接测量和估算48A.7测量周期和频率49A.8测量设备和系统50A.9能效数据信息备注要求50附录B智算中心WUE测量方法528.1 WUE指标的计算公式528.2 WUE指标的测量参数及测量点52附录C智算中心CUE指标的核算方法53C.lCUE指标的计算公式53C.2核算步骤53C.3核算方法54引言为进一步贯彻落实国家加快推进新型基础设施，赋能新型工业化，推动新质生产力发展的重要指示精神，根据工业和信息化部等部门联合印发的算力基础设施高质量发展行

7、动计划、关于推动新型信息基础设施协调发展有关事项的通知和国家发展改革委等部门联合印发的关于深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见、数据中心绿色低碳发展专项行动计划，落实上海市进一步推进新型基础设施建设行动方案（2023-2026年）要求，构建新型智能算力生态体系，加快推进本市智能算力信息基础设施建设发展，形成本市智能算力高质量发展格局，助力上海打造国际数字经济标杆城市，特制定上海市智算中心建设导则（2025年版）（以下简称导则）。本导则共分14章，总则部分阐述了总体要求、适用范围、符合性说明等，术语和定义部分汇总了主要的专用术语，并进行定义或说明。其余部分对本市智算中心建设

8、的规划与选址、建筑与配套、规模与功能、Al基础设施架构、集约高效、安全可靠、绿色节能，以及论证、评估与监测和边缘智算中心等方面进行了规范。本导则执行过程中如有意见和建议，请寄送上海市经济和信息化委员会（世博村路300号5号楼1003室，邮编200125）,以便今后修订时参考。本导则由上海市经济和信息化委员会组织编制，中国信息通信研究院具体承担。解释权归上海市经济和信息化委员会。上海市智算中心建设导则（2025年版）1总则1.1总体要求统筹智算中心的规模、布局、用能，构建以多元异构、集约高效、安全可靠、绿色节能为特征的智能算力基础设施产业体系，为推动经济高质量发展、提升城市能级和核心竞争力提供坚

9、实有力的信息基础设施支撑。在本市建设智算中心应满足以下要求：1、应用需求方面：重点推动人工智能大模型和区块链等创新应用，支撑万亿级参数大模型训练和推理需求，优先满足中小企业、科学研究等人工智能计算需求，在“5+6”垂直领域（智能终端、科学智能、在线新经济、自动驾驶、具身智能、金融、教育、医疗、文化传媒、智能制造、城市治理等），加速大模型新技术、新产品落地应用与迭代，聚焦计算功能、服务提升城市能级和核心竞争力的高端应用服务导向，深化推进本市智算中心健康有序发展，更好满足“十五五”期间持续增长的智能算力需求。2、选址布局方面：本市新建智算中心原则上应在本市外环以外区域，既有工业区、发电厂区优先，采

10、用先进节能技术集约建设，并兼顾区域经济密度要求；本市中环以内区域禁止新建智算中心，中环及外环之间区域严格限制建设智算中心；边缘智算中心的选址应靠近应用场景。3、资历资质方面：具备国家或本市颁发的数据中心运营许可，有专业的管理和运营团队，在本市有长期稳定服务能力。4、设计指标方面：新建大型智算中心项目平均机架设计功率不低于12kW,机架设计总功率应不低于24MW。将基准PUE作为新建智算中心的准入要求，将综合PUE作为运营期评价的指标，基准PUE严格控制不超过1.25,综合PUE准入值和先进值分别不高于1.22和1.18。边缘智算中心平均机架设计功率不低于6kW,机架设计总功率应控制在1.2MW

11、内，基准PUE应不高于1.4。5、评估监测方面：报建主体应于立项前做好项目论证，并按本导则要求开展自评估。投入运行前应完成能效监测配套设施建设，并对接本市数据中心能效监测管理平台。6、用电、碳排放强度方面:新建智算中心单位营收或增加值用电量、碳排放强度应符合本市相关要求。7、满足本导则提出的其他要求。1.2 适用范围本导则规定，智算中心，即人工智能计算中心，是基于人工智能理论，采用人工智能计算架构，提供人工智能应用所需算力服务、数据服务和算法服务的一类算力基础设施，通过算力的生产、聚合、调度和释放，高效支撑数据开放共享、智能生态建设、产业创新聚集，有力促进Al产业化、产业Al化及政府治理智能化

12、在本市范围内建设智算中心，包含资产自用和托管两种业务场景，原则上应按本导则要求执行。建设金融等特殊智算中心应参照本导则执行。建设边缘智算中心参照本导则第十四章的要求，管理办法参照本市相关政策要求。1.3 符合性说明在本市建设智算中心除应符合本导则外，还应符合现行国家、行业和上海市相关标准和法律法规的规定。2体系架构本导则规定了上海市智算中心建设的规划与选址、建筑与配套、规模与功能、AI基础设施架构、集约高效、安全可靠、绿色节能，以及论证、评估与监测和边缘智算中心等各方面的具体要求。Al基础设施架构集约高效绿色节能安全可靠规模与功能建筑与配套边缘智算中心论证、评估与监测规划与选址图1体系架构3

13、引用文件GB/T9813.3计算机通用规范第3部分：服务器GB/T14295空气过滤器GB20052电力变压器能效限定值及能效等级GB/T22239信息安全技术网络安全等级保护基本要求GB30000化学品分类和标签规范GB/T33136信息技术服务数据中心服务能力成熟度模型GB/T35273信息安全技术个人信息安全规范GB/T39786信息安全技术信息系统密码应用基本要求GB40879数据中心能效限定值及能效等级GB/T43331互联网数据中心（IDC）技术和分级要求GB43630塔式和机架式服务器能效限定值及能效等级GB50016建筑设计防火规范GB/T50050工业循环冷却水处理设计规范G

14、B50084自动喷水灭火系统设计规范GB50174数据中心设计规范GB50222建筑内部装修设计防火规范GB50311综合布线系统工程设计规范GB50348安全防范工程技术标准GB50370气体灭火系统设计规范GB50736民用建筑供暖通风与空气调节设计规范GB50898细水雾灭火系统技术规范GB51245工业建筑节能设计统一标准YD/T2441互联网数据中心技术及分级分类标准YD/T2584互联网数据中心（IDC）安全防护要求DB31/T1395绿色数据中心评价导则T/CCSA463智能计算中心总体技术要求T/CECA-G0284服务器和数据存储设备能效“领跑者”评价要求银监办发201011

15、4号商业银行数据中心监管指引发改环资2024970号数据中心绿色低碳发展专项行动计划沪府发201851号上海市产业地图沪府发（2023）51号上海市进一步推进新型基础设施建设行动方案（2023-2026年）4术语和定义4.1 智算中心ArtifiCialIntelligenceDataCenter指人工智能计算中心，是基于人工智能理论，采用人工智能计算架构,提供人工智能应用所需算力服务、数据服务和算法服务的一类算力基础设施。4.2 边缘智算中心EdgeArtificialIntelligenceDataCenter指位于网络边缘，介于用户端和集中式云智算中心之间，旨在减少数据传输距离和时间，提

16、高数据处理速度和效率，具有规模小、部署位置灵活、计算和存储能力本地化等特点的新型的智算中心形式。4.3 AI服务器ArtifiCialIntelligenceServer指信息系统中能够为人工智能应用提供高效能计算处理能力的服务器。4.4 AI力口速卡ArtifiCialIntelligenceAcceleratingCard指专为人工智能计算设计、符合Al服务器硬件接口的扩展加速设备。4.5 AI加速模组ArtifiCialIntelligenceAcceleratingModule指专为固定领域人工智能计算设计，部署在边缘计算场景中的扩展加速部件。4.6 训练Training指利用数据，基

17、于机器学习算法，建立或改进机器学习模型参数的过程。4.7 推理InferenCe指计算机根据已知信息进行分析、分类或诊断，做出假设，解决问题或者给出推断的过程。人工智能领域的推理包括逻辑推理、机器学习推理等。4.8 机器学习MachineLearning指通过计算技术优化模型参数的过程，使模型的行为反映数据或经验。4.9 深度学习DeepLearning指通过训练具有许多隐藏层的神经网络来创建丰富层次表示的方法，是机器学习的一个分支。4.10 自然语言处理NatUralLangUageProCeSSing(NLP)指人与计算机之间用自然语言进行有效通信的过程，是计算机科学领域与人工智能领域中的

18、一个重要方向。4.11 计算机视觉ComputerVision(CV)指计算机从图像、视频和其他视觉输入中获取有意义的信息，并根据该信息采取行动或提供建议的能力，是人工智能领域的一个重要分支。4.12 IT设备Equipment指智算中心中的计算、存储、网络等不同类型的设备，用于承载在智算中心中运行的应用系统，并为用户提供信息处理和存储、通讯等服务，同时支撑智算中心的监控管理、运行维护及算力输出。4.13 智算中心基础设施管理系统ArtificialIntelligenceDataCenterInfrastructureManagement指将IT(信息技术)和设备管理结合起来对智算中心关键设

19、备进行集中监控、容量规划等集中管理的系统。通过软件、硬件和传感器等，该系统提供一个独立的管理平台，对智算中心IT设备和基础设施进行实时监控和管理。4.14 主机房COmPUterROOm指用于数据处理设备安装和运行的建筑空间，包括服务器机房、网络机房等功能区域。4.15 不间断电源系统UninteITUPtiblePowerSystem(UPS)指的是由变流器、开关和储能装置组合构成的系统，在输入电源正常或故障时输出交流或直流电能，在一段时间内维持对负载供电的连续性。4.16 布线Cabling指能够支持电子信息设备相连的各种缆线、跳线、接插软线和连接器件组成的系统。4.17 MComputa

20、tionalEfficiency(CE)指智算中心算力与功率的比值，即“智算中心每瓦功率所产生的算力”，是同时考虑智算中心计算性能与功率的一种效率。数值越大，代表单位功率的算力越强，效能越高。4.18 水资源使用效率WaterUSageEffeCtiVeneSS(WUE)指智算中心水资源全年消耗量(本导则中扣除智算中心全年中水消耗量)与智算中心IT设备全年消耗电量的比值，单位是L/kWh。4.19 电能利用效率POWerUSageEffeCtiVeneSS(PUE)指智算中心全年消耗电量与智算中心IT设备全年消耗电量的比值，无单位。4.20 碳利用效率CarbonUSageEffeCtiVen

21、eSS(CUE)指智算中心C02总排放量与IT负载能源消耗的比值，单位是kg/kWh。CUE数值越小，代表智算中心碳排放强度越低。4.21 机架设计总功率TOtalDesignPowerCapacityofRack指智算中心IT设备的设计总功率，单位是MW。4.22 平均机架设计功率AVerageRackDesignPower指机架设计总功率除以总机架数，单位是kW。4.23 IT设备上架率ITEquipmentRackUtilizationRate(Rackon)指已上电标准机架数与已完成基础机电配置标准机架数的比值。假设已上电标准机架数为X,已完成基础机电配置标准机架数为Y,那么，IT设备

22、上架率为：Rackon=(X/Y)*100%o4.24 平均机架运行功率AVerageRackOperatingPower(PraCk)指实际已运行机架的平均功率。假设实际运行的机架中，M个机架的实际运行功率为AkW,N个机架的实际运行功率为BkW,那么，平均机架运行功率为：PraCk=(M*A+N*B)/(M+N)(kW)4.25 碳排放强度CarbonIntensity指智算中心的碳排放与营收或增加值的比值，单位是tCO2万元。碳排放强度的核算方法由相关主管部门另行发布。4.26 用电强度POWerIntensity指智算中心的用电量与营收或增加值的比值，单位是万kWh/万元。用电强度的核

23、算方法由相关主管部门另行发布。4.27 分布式供能系统DiStribUtedEnergySystem指在用户现场或靠近用电现场配置较小的发电供电系统（如太阳能、风能等），以满足特定用户的需求，支持现存配电网的经济运行。5缩略语AI人工智能ArtificialintelligenceAPI应用程序编程接口ApplicationProgrammingInterfaceCFD计算流体动力学ComputationalfluiddynamicsCPU中央处理器CentralprocessingunitCUE碳利用效率CarbonusageeffectivenessFP1616位半精度浮点数16bitsh

24、alf-precisionfloatingpointFP3232位单精度浮点数32bitssingle-precisionfloatingpointGPU图形处理器GraphicsprocessingunitGWP全球增温潜势GlobalwarmingpotentialINT44位八分之一精度整型4bitsone-eighth-precisionintegerINT88位四分之一精度整型8bitsquarter-precisionintegerIOPS每秒读写次数Input/OutputoperationspersecondIPMI智能平台管理接口Intelligentplatformmana

25、gementinterfaceIT信息技术InformationtechnologyLED发光二极管LightemittingdiodeODP臭氧层破坏潜能值OzonedepletionpotentialPUE电能利用效率PowerusageeffectivenessRDMA远程直接内存访问RemotedirectmemoryaccessSDK软件开发工具包SoftwaredevelopmentkitSNMP简单网络管理协议SimplenetworkmanagementprotocolSOC片上系统SystemonachipUPS不间断电源系统Uninterruptiblepowersyste

26、mVLAN虚拟局域网VirtuallocalareanetworkWUE水资源使用效率Waterusageeffectiveness6规划与选址6.1空间布局本市建设智算中心，原则上在空间上分为适建区、禁止区、限制区。1.1.1 适建区为本市外环以外区域，既有工业区、发电厂区优先。布局应符合城市总体规划和区域功能定位，与产业发展形态相结合，有效发挥信息基础设施支撑作用。1.1.2 禁止区为本市中环以内区域。在禁止区内不得新建智算中心。1.1.3 限制区为适建区和禁止区之外的区域。限制区内严格限制建设智算中心。1.1.4 新建大型和超大型智算中心应优先布局在全国一体化算力网络国家枢纽节点一长三角

27、生态绿色一体化发展示范区数据中心集群范围内。6.2 选址要求本市建设智算中心，选址基础条件应符合以下要求：6.2.1 应综合考虑市电接入的可靠性和扩展性，宜优先利用现有供电资源。宜靠近IlOkV及以上等级且配置冗余度高的电源点。宜引入一类市电，市电供电平均每月停电次数不应大于1次，平均每次故障时间不大于0.5小时。6.2.2 应靠近干线通信线路，宜具备三路由及以上接入条件。6.2.3 宜在直线距离300米范围有相应水源，水源应充足以满足智算中心冷却用水需求；宜从两个稳定可靠的独立水源各自引入一路供水，以确保用水安全。6.2.4 应远离水灾隐患区域，在园区内选址时，智算中心不应设置在园区低洼处。

28、新建智算中心首层建筑完成面宜高出当地洪水百年重现期水位线LOm以上。6.2.5 应远离人口稠密区域，避免噪音对居民区的不良影响。6.2.6 应避免有害气体、粉尘、振动、电磁干扰等源头，机房位置与地铁、铁路等线路、加油站和石油库等的距离具体要求如下：表1选址距离要求场所名称距离距离地铁、铁路等线路不宜小于100m距离加油站/加气站不宜小于40Om距离一级石油库不宜小于50Om距离五级石油库不宜小于25Om6.3 报建主体本市建设智算中心，报建主体资格和资质应符合以下要求：6.3.1 应具备国家或本市主管部门颁发的运营许可，股权结构清晰，不存在违法失信行为。鼓励基础电信运营商、数据中心专业运营商、

29、专业云服务商申报。6.3.2 应具备智算中心运维和营运的团队，主要技术人员应具备相关资格证书。6.3.3 应在本市具有长期稳定优秀运营和社会化服务能力，数据中心服务能力成熟度水平高，未发生过重大安全事故。6.3.4 同一主体或相关主体前期批复数据中心/智算中心项目两年内IT设备上架率达到75%及以上的，给予支持；同一主体或相关主体前期批复数据中心/智算中心项目两年内IT设备上架率低于75%,原则上不予考虑。6.4 其他要求建设智算中心的用电强度、碳排放强度应符合本市相关要求。7建筑与配套7.1 建筑与结构本市建设智算中心，建筑应符合以下要求：7.1.1 建筑和结构设计应符合现行国家标准GB50

30、174数据中心设计规范的有关规定。结构设计还应满足中华人民共和国防震减灾法、建设工程抗震管理条例、上海市建设工程抗震设防管理办法等国家、本市法律法规要求。7.1.2 工艺设备及配套机电设备安装区域的结构设计应满足充分考虑地震作用的设备运行所需荷载要求，运输通道应满足充分考虑地震作用的运输荷载要求，否则应采取加固措施。核心机房区的荷载应根据机柜的摆放密度确定，满足设备安装要求。7.1.3 主机房货运电梯入口净高宜不小于2500mm,电梯宽度不小于1800mm,承重不小于3000kg。7.1.4 主机房内部各类通信设备布局在预留发展空间的前提下应相对集中。7.1.5 主机房高度宜根据机柜、布线等确

31、定，新建机房净高不宜低于4mo7.1.6 主机房建筑内不应设置员工宿舍。7.1.7 机房室内装修材料的选用应符合GB50222建筑内部装修设计防火规范关于防火性能的要求。7.1.8 主机房应选用气密性好、不起尘、易清洁、符合环保要求、在温度和湿度变化作用下变形小、具有表面静电耗散性能的装修材料，不应使用强吸湿性材料及未经表面改性处理的高分子绝缘材料作为面层。7.2 供配电本市建设智算中心，机房供配电应符合以下要求：7.2.1 不间断电源系统的可靠性应满足实际业务需求，宜为不间断电源系统提供双路供电电源。7.2.2 宜自建或接入分布式供能系统。7.2.3 供配电系统应为智算中心电子信息系统的可扩

32、展性预留备用容量，保障在未来扩容或升级时，避免对供配电系统进行大规模改造或增容。7.3 暖通空调本市建设智算中心，制冷与通风应符合以下要求：7.3.1 制冷系统和末端空气调节系统的设计应符合运行可靠、经济适用、节能和环保的要求。7.3.2 分期建设的智算中心，制冷系统和末端空气调节系统应具备可扩展性。7.3.3 空调制冷设备应选用配置变频、变容量冷却设备，冷却系统能效比应满足PUE指标控制的要求。7.3.4 主机房区的新风系统应加装不低于GB/T14295空气过滤器规定的粗效2类空气过滤器。宜进行防腐过滤，符合GB50174数据中心设计规范第746规定的过滤装置的要求。7.3.5 空调制冷剂宜

33、使用臭氧层破坏潜能值（ODP）为0且全球升温潜势（GWP）较低的产品；冷却液应采用GB30000化学品分类和标签规范中规定不需警示标签的类型。7.3.6 智算中心的空气调节系统设计应满足设备运行工艺需求，不同功能区域的空气调节系统设计可按GB50174数据中心设计规范相关规定确定。7.3.7 智算中心与其它功能用房共建于同一建筑内时应设置独立的空气调节系统。7.3.8 采用冷却塔散热的智算中心空气调节系统应设置满足连续供冷运行需求的冷却水补水和储存设施。7.3.9 采用冷冻水空气调节系统的智算中心有连续供冷要求的或计算节点设备有失电后延时冷却需求时应设置蓄冷设施，蓄冷时间应满足设备的冷却要求。

34、7.3.10 液冷智算中心冷却液为氟化液或醇类水溶液等挥发性物质的机房宜设置独立的送、排风系统。7.3.11 当核心机房区内的管道夹层和核心机房区是两个独立的封闭空间时，核心机房区和管道夹层应分别设置送、排风系统。7.3.12 液冷系统的冷却液不应直接排放。7.4 机架与布线本市建设智算中心，机架与布线应符合以下要求：7.4.1 应符合现行国家标准GB50174数据中心设计规范、GB50311综合布线系统工程设计规范的有关规定。7.4.2 对设计功率12kW以上的机架宜采用就近的供配电部署方式。宜优先采用蓄电池供电以外的方式就近供电，若使用蓄电池就近供电应安装电池失效报警装置。7.4.3 机架

35、高度、宽度和深度宜按列统一并进行色彩管理。7.4.4 机房线缆布放宜选择开放式线架采用上走线方式，强电、弱电、光纤、铜缆宜分别布线。7.4.5 当为满足机电管线安装及维护需要设置技术夹层和技术夹道时，建筑设计应满足各种设备和管线的安装维护要求，当管线需穿越楼层时，宜设置技术竖井。7.4.6 智算中心布线系统与网络系统架构密切相关，设计时应根据网络架构确定布线系统。7.4.7 为防止电磁场对布线系统的干扰，避免通过布线系统对外泄漏重要信息，宜采用屏蔽布线系统、光缆布线系统或采取其他电磁干扰防护措施（如建筑屏蔽）。当采用屏蔽布线系统时，宜保证链路或信道的全程屏蔽和屏蔽层可靠接地。7.5 安防与消防

36、本市建设智算中心，安防和消防应符合以下要求：7.5.1 安全防范应符合GB50348安全防范工程技术规范第5.1节“通用型公共建筑安全防范工程设计”中的“一般规定”和“先进型安防工程设计”的技术要求。7.5.2 出入口控制系统、入侵报警系统宜与视频监控联动，当检测到非法入侵时，可联动相应区域摄像机并录像。7.5.3 视频监控应实现无盲区监控。7.5.4 智算中心不同耐火等级建筑相应构件的燃烧性能和耐火极限不宜低于GB50016建筑设计防火规范中5.1.2规定的一级。7.6 智能化系统本市建设智算中心，智能化系统应符合以下要求：7.6.1 智能化系统应包括安全防范系统、环境和设备监控系统、建筑设

37、备监控系统、火灾自动报警系统等，宜包括信息引导及发布系统及智算中心基础设施管理系统。7.6.2 宜配置变配电监测管理系统，变配电监测管理系统宜具有电能质量监测分析、电气设备状态、智算中心电能分布、能效计算等数据分析功能。7.6.3 宜配置分项计量能耗监测系统，对智算中心各项能耗数据进行实时采集、处理和分析。7.6.4 智能化系统应具有先进性、可靠性、安全性、集成性、可扩展性，并应支持后期建设的升级改造和新系统的接入。7.6.5 智能化系统宜集中设置在总控中心内。为了提高供电电源的可靠性，各系统宜采用独立的UPS电源。当采用集中UPS电源供电时，应采用单独回路为各系统配电。7.6.6 智能化系统

38、应支持各种传输网络和多级管理。7.6.7 智能化系统应具备显示、记录、控制、报警、提示、时钟同步及趋势分析功能，宜通过集成平台形式统一监视、管理及展示。7.6.8 智能化系统采用的操作系统、数据库管理系统、网络通信协议应采用通用的系统和协议。7.6.9 智能化系统应支持WebSerViCeAPI、SNMP等行业通用的标准化协议，开放数据供第三方系统调用与使用。7.7 给水排水本市建设智算中心，给排水应符合以下要求：7.7.1 机房内不应有与主机房内设备无关的给排水管道穿过主机房，相关给排水管道不应布置在电子信息设备的上方。7.7.2 采用水冷冷水机组的冷源系统应设置冷却水补水储存装置，储存时间

39、不应低于当地应急水车抵达现场的时间。当不能确定应急水车抵达现场的时间时，智算中心可按12小时储水。7.7.3 给排水系统设计应满足智算中心设备运行工艺需求，可按GB50174数据中心设计规范和GB50736民用建筑供暖通风与空气调节设计规范的相关规定确定。7.7.4 智算中心循环冷却水处理宜符合GB/T50050工业循环冷却水处理设计规范的相关规定，冷却水宜采用物理或化学技术进行处理：采用化学药剂处理的冷却水排污水及冷却系统清洗废水不得直排屋面或者雨水管网，应纳入污水管网或经污水处理装置处理后达标排放。7.7.5 智算中心的冷却水、冷冻水和给排水管道应采取防渗漏、保温和防结露措施。7.7.6

40、机房内安装有自动喷水灭火设施、空调机、加湿器和水管的房间，地面应设置挡水和排水设施，相关给排水管道不应布置在智算设备的上方。7.7.7 进入机房的给水管应加装阀门，穿过机房的给排水管道应暗敷或采取防漏保护的套管，管道穿过机房墙壁和楼板处应设置套管，管道与套管之间应采取密封措施。8规模与功能8.1规模本市建设智算中心，规模应符合以下要求：8.1.1 新建大型智算中心项目平均机架设计功率应不低于12kW08.1.2 新建大型智算中心项目机架设计总功率应不低于24MWo8.2功能本市建设智算中心，功能应符合以下要求：8.2.1 聚焦计算功能、服务提升城市能级和核心竞争力的高端应用服务导向，深化推进本

41、市智算中心健康有序发展，满足“十五五”期间持续增长的智能算力需求。8.2.2 重点推动人工智能大模型和区块链等创新应用，支撑万亿级参数大模型训练和推理需求，优先满足中小企业、科学研究等人工智能计算需求。8.2.3 重点支撑在“5+6”垂直领域（智能终端、科学智能、在线新经济、自动驾驶、具身智能等五个重点领域，以及金融、教育、医疗、文化传媒、智能制造、城市治理等六个重点行业），加速大模型新技术、新产品落地应用与迭代。8.2.4 其他有助于提升城市能级和核心竞争力的重大项目应用。9Al基础设施架构9.1 AI硬件层宜采用自主可控的Al训练及推理加速卡、Al服务器、高性能存储和智算网络等相关设备。9

42、1.1 AI加速器a） Al训练及推理加速卡1）宜支持内存错误修复；2）应至少支持乘加运算加速；3）应能与至少一种深度学习或机器学习框架配套运行；4）应能执行至少一种场景模型的训练及推理，包含但不限于计算机视觉、自然语言处理、声音处理等。b） Al加速模组1）应含有至少1个人工智能加速处理器，支持乘加运算加速；2）应支持至少一种计算精度，满足高精度计算需求；3）应能执行至少一种场景模型的推理，包含但不限于计算机视觉、自然语言处理、声音处理等。9.1.2 AI服务器a） Al训练服务器1）应符合GB/T9813.3计算机通用规范第3部分：服务器中1.4- 4.11的规定；2）应支持至少一种深度

43、学习或机器学习训练框架；3）应能执行至少一种场景模型的训练，包含但不限于计算机视觉、自然语言处理、声音处理等。b） Al推理服务器1）应符合GB/T9813.3计算机通用规范第3部分：服务器中444.il的规定；2）应支持至少一种深度学习或机器学习推理框架；3）应能执行至少一种场景模型的推理，包含但不限于计算机视觉、自然语言处理、声音处理等。9.1.3 存储设备a）应支持Al全生命周期数据存储，如原始数据、数据集、模型训练和推理数据等；b）应支持采用元数据的管理方式，进行数据分层管理；c）应支持多种不同的存储类型，如对象存储、文件存储和块存储等；d）应具备冗余存储能力，并支持容量扩展功能；e）

44、应支持主流的数据存储和传输协议；f）宜具备高IOPS处理能力，支持RDMA技术，同时实现高聚合带宽；g）宜支持可视化WEB管理界面和数据传输工具；h）宜支持智能计算中心内全闪、混闪、冷存等不同存储池间形成统一命名空间和实现数据流动。9.1.4 网络设备a）智算中心网络系统应根据用户需求和人工智能技术发展进行规划和设计，可采用IP网络或其它网络；b）智算中心机房的核心网络设备应采用容错配置，并具有可扩展性，相互备用的核心网络设备宜布置在不同的物理隔间内；c）宜采用智能无损网络等新技术。在大规模训练应用场景下，应采用智能无损网络等新技术；d）智算中心内部面向不同用户的机架间以及不同机楼间，宜具备高

45、速网络连接和内部网络管理的能力。9.1.5 高性能网卡a）宜支持大带宽并具备高可靠性，保证长时间稳定运行；b）宜支持多租户网络隔离，确保各用户间的数据传输安全且互不干扰；c）宜具备加密和防火墙功能，保护网络安全和数据隐私；d）宜支持智能化的网络管理工具，实时监控网络状态，提供故障诊断和修复功能；e）宜兼容不同的网络环境和操作系统。9.2 AI平台层9.2.1 专用操作系统a）应与智算中心的硬件设备兼容，包括对加速器、存储器等硬件的原生支持；b）宜具备对智算中心计算、存储、网络资源池的统一高效调度管理功能；c）宜支持模块化设计，能够根据智算中心的需求灵活添加或移除功能；d）应对身份鉴别、网络安全保护、资源利用、用户登录访问控制提供安全策略配置功能；宜具备高级的安全特性，包括隔离机制和加密措施。9.2.2 算法开发框架a）宜提供标准的算法开发接口；b）宜允许开发者自定义适应不同Al应用场景的网络结构、层和参数;c）应支持主流算法方向，包括计算机视觉、语音交互、自然语言处理等；d）宜支持超大规模图像生成模型、大规模文本生成模型、大规模声音生成模型等；e）应支持多种算法的训练和测试，如计算机视觉、语音交互、自然语言处理等；f）应具备对接开源领域预训练模型的能力。9.2.3 AI模型库a）宜支持多种计算机视觉算法、多种语音交互算法、多种自然语言处理算法的训练和测试；b）宜提供多个计算机