数据港出席CDCC2024数据中心标准大会，探讨AI时代智算中心建设发展
自动驾驶技术的飞速发展，离不开机器视觉这一核心技术的支撑。机器视觉通过摄像头捕捉道路信息，结合先进的算法处理，使车辆能够“看懂”复杂的交通环境，实现安全、高效的自动驾驶。本文将深入探讨机器视觉在自动驾驶中的关键技术、应用挑战及未来发展方向。
11月20日，由CDCC主办的“2024数据中心标准大会”在北京国家会议中心隆重举行。大会以“AI之光 照耀未来”为主题，汇聚了来自数据中心领域的众多专家学者、企业代表和行业精英，共同探讨AI时代数据中心的建设运营、技术创新、绿色节能等前沿话题。
随着人工智能技术的快速发展，智算中心已成为AI时代重要的计算力生产中心。然而为了满足人工智能应用的复杂需求，智算中心从规划设计阶段就应充分考虑资源的优化利用、技术的变革创新以及环境的持续保护，从而推动数据中心行业的健康可持续发展。
603881/ >数据港（603881）华东及华南技术总监张辉在演讲中从历史发展、广义内涵及狭义定义三个视角对算力进行了阐述，并提到智算中心的规划设计需重点关注供电、制冷、网络和空间四大关键因素。
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在供电规划方面
随着效率提升遭遇瓶颈，成本优化已成为核心考量。通过不同供电方式、供电架构以及供电设备的选择策略，可以实现数据中心的整体成本优化及电费节省。
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在制冷规划方面
液冷和风冷是当前两种主流制冷方式，液冷应用在智算中心中的应用将越来越普及，而风冷则在中期仍为主流，特别是在结合地方气候禀赋的情况下，PUE可做到更低水平。
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在网络规划方面
工作网、管理网以及特定用途网络的设置至关重要。RDMA（Remote Direct Memory Access）技术的应用，能显著提高系统吞吐量，降低系统网络通信延迟，节省大量CPU和内存资源。IB网络和RoCE网络的规划选择也至关重要，设计规划还要充分考虑布线距离对网络成本的影响。
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在空间规划方面
芯片及服务器技术的发展速度、制冷形式的差异以及网络的优化差异等因素，都会影响到空间设计效果。单靠空间的灵活性无法满足实际需要，必须结合确定的制冷形式、网络组网架构以及服务器电源冗余形式来进行综合规划。
张辉提到，未来智算中心将呈现集群化、密集化和国产化的三大发展趋势。集群化方面，国内已建成和在建的智算中心数量超过250个，大部分位于“东数西算”八大枢纽内，形成分层次、分类别的布局策略；密集化方面，随着芯片技术的快速发展和ASIC芯片的研发，设备用电密度提高，液冷将大规模普及，空间布局将更为紧凑，网络布线成本也将降低；国产化方面，在AI时代，智算中心的国产化进程将加速，这将有助于提升我国在全球数据中心行业的竞争力。
智算中心，作为新一轮科技革命和产业变革的重要基础设施，在推动人工智能技术发展、支撑数字化转型、促进产业升级创新、提升国家科技竞争力以及推动经济社会发展等方面具有重要作用。数据港作为国内第三方数据中心代表型企业，未来在智算中心的建设规划上，将重点关注高效、绿色、安全、可持续发展等环节，加强与合作伙伴的紧密合作，通过资源共享和优势互补，不断提升技术能力和服务水平，为用户提供更加优质、高效、安全的算力服务，推动中国智算产业的高质量发展。
关于数据港
上海数据港股份有限公司（股票简称：数据港，股票代码：603881）是上海市静安区国资委投资控股的国有数据中心企业，成立于2009年11月，作为国内领先的第三方数据中心服务提供商，数据港十多年来持续为世界级互联网公司提供专业的数据中心服务。今天中国家喻户晓的互联网应用品牌大多由数据港建设的数据中心参与运营，其中包括支付宝、阿里云、天猫、淘宝、网易游戏等等。
2017年2月，数据港成功登陆A股主板市场，成为国内为数不多的在上交所主板IPO上市的数据中心企业。目前，公司已实现京津冀、长三角、粤港澳大湾区等“东数西算”核心区域的战略布局，多项核心技术指标比肩亚马逊、谷歌、微软等全球科技产业巨头，全面支撑中国数字经济的高质量发展。