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东数西算工程意义,东数西算是什么意思?

浏览量:7111 时间:2022-09-30 14:39:15 作者:加里

东数西算工程意义

东数西算工程意义


通过构建数据中心、云计算和大数据集成的超级计算能力网络系统,东西计算项目实现了东部计算能力需求与西部能源供应的联动部署,为数字化转型和社会民生提供了保障和服务。国家高性能计算网络建设以国家超级计算为枢纽节点,具有得天独厚的条件,在国家一体化计算网络布局中起着连接和统筹的作用。东西计算加实现国家数字经济发展和碳中和目标的重要措施,加快高性能计算中心实现云网络协调,提高计算服务质量和使用效率。

东数西算是什么意思?


东数西算是世纪工程,计算网络是国家新基础设施的骨架
随着我国现代工业的快速发展,互联网、制造业、服务业等行业数据的增加,一直在考验着国家信息基础设施的承载能力和调度能力。东西计算是一个基础设施项目,在全国范围内实现计算能力和应用资源的按需调度。是以计算能力中心、数据中心、高速网络为基础设施,以云计算、大数据、智能计算为核心技术构建的集成新型计算能力网络系统。中国东部地区数据生产大,数据密集,计算资源紧张,西部地区广阔,可再生资源比东部地区更丰富,充分利用西部地区计算资源有效实施东部地区有巨大的计算需求数据,可以更有效地支持国家层面,减少全社会能源消耗,更稳定地解决计算增长需求,实现绿色可持续发展。
新的基础设施已被证明是数字经济繁荣的基石。毫无疑问,城际高速铁路和城际轨道交通、新能源汽车充电桩、人工智能和工业互联网等领域的大部分新基础设施将在东部经济发达省份和地区进行。随着新基础设施的推进和规模效益的发挥,海量数据将在中国中部和东部地区密集产生,极大地促进了中部和东部地区计算能力需求的增长。从这个意义上说,东西计算将是中国推进新基础设施的有效保障,是基础设施的重要组成部分。其意义远远不止于数据中心和计算能力中心的建设,而是能够将现有和未来的数据中心和计算能力中心连接成一个网络,并将其建设成为国家新基础设施项目的骨架,更有效地连接全球计算、存储和网络资源,更合理地指导数据和应用的布局,以更多的绿色能耗费用来实现国家计算能力的规模和高可扩展性。
东西计算将是中国在世纪新基础设施的能源优化布局,是全国数据中心枢纽建设,数据迁移和计算平衡高速互联网,主体主要包括计算枢纽和计算网络建设,除了推动数据行业投资优化,也将在更大程度上实现数据行业的优化布局。
随着东西计算和多层次数据中心布局的逐步推进,国家高性能计算网络将成为支持东部数据向西部计算的重要基础设施。其组成将包括高速数据中心直接连接、云网络集成、高性能边缘接入网络和数据中心内部高速网络,需要加快云、云和数据中心、云和网络之间的资源联动,真正实现云网络集成。重点建设区域数据中心之间的按需弹性网络,优化网络结构,实现数据中心之间的带宽资源可以按时/按需调整,减少数据绕组的延迟。原则上,数据中心端到端单向网络的延迟可以控制在10毫秒内,这是保证网络实时性、实现全面云接入、提高跨区域计算能力调度水平的基本保证。
从字面上看,高性能计算力网络是计算力资源信息的分发网络,是计算力资源提供者与计算力消费者之间的高速互联平台。本质上,它需要高带宽和低延迟,并支持带宽的灵活分配。通过高速数据传输、共享和任务分配,可以实现合理的计算资源调度,从而降低能耗。这种以算为中心、以网络为基础的方式,将网络、云、数、智、安、边、端、链深度融合,提供一体化服务,实现从以网络为核心的信息交换到以计算能力为核心的信息数据处理的转变。
从国家层面和区域层面两个不同的角度可以分析国家高性能计算网络的定位。从国家层面看,数据中心内部网络、数据中心间网络和跨区域计算中心间网络以八个核心计算中心节点为核心。八个节点的布局建设,定位不同,作用也不同。贵州、内蒙古、甘肃、宁夏四个节点建设国家非实时计算能力保障基地,不断提高计算能力服务质量和利用效率,充分发挥其资源优势,巩固网络基础,积极承担全国背景加工、离线分析、存储备份等非实时计算能力需求。京津冀、长三角、广东、香港、澳门、成都、重庆四个节点应满足重大区域发展战略实施的需要,进一步协调城市及周边地区数据中心布局,实现大规模计算能力部署与土地、能源、水电等资源的协调和可持续性,优化数据中心供给结构,扩大计算能力增长空间。
在省、市一级,可以以国家超级计算中心、地方超级计算中心和大型计算能力中心为核心,首先建立超级计算中心与指定规模以上数据中心之间的星网络,面向大型AI时间需求不平衡的应用,如模型训练、反恐/应急等。,以及数据密集型和计算密集型的应用,如高分图像数据处理、超大型机械/流体仿真等。,建设计算能力网络基础设施按要求分配和灵活调整,通过集成云网络集成架构,实现基于骨干、城市网络资源层、计算路由层,建立多中心集成计算平台和计算服务层,实现数据密集和计算密集应用在计算网络环境中的适应和部署,满足传统高性能计算应用的灵活性和可扩展性需求。

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