《金融数据中心人工智能算力建设指引》.pdf

金融数据中心 人工智能算力建设指引 北京金融科技产业联盟 2023 年8 月 版权声明 本白皮书版权属于北京金融科技产业联盟，并受法律保护。 转载、编摘或利用其他方式使用本白皮书文字或观点的，应注明 来源。违反上述声明者，将被追究相关法律责任。 I 编制委员会 编委会成员： 王长江 聂丽琴 张海燕 编写组成员： 赵春华 王妍娟 葛金磊 张浩然 吴仲阳 宋 虎 余学山 白 阳 符海芳 李书建 黄志鹏 徐 旭 陆碧波 薛 亮 谭 翔 马庆杰 李 洁 郭 亮 王 月 吴 刚 郭江波 吴战立 雷昭燕 袁 智 王伟锋 李 培 彭 晋 李俊奎 杨海悌 俞颖熙 程归鹏 张贯忠 李鸿鹏 宋 飞 玄凌博 郑鹏飞 黎世勇 王云凤 编审： 黄本涛 周豫齐 王妍娟 张浩然 II 参编单位： 北京金融科技产业联盟秘书处 北京国家金融科技认证中心有限公司 中国工商银行股份有限公司 华为技术有限公司 浙江网商银行股份有限公司 中国信息通信研究院 腾讯云计算（北京）有限责任公司 新华三技术有限公司 蚂蚁科技集团股份有限公司 中科寒武纪科技股份有限公司 超聚变数字技术有限公司 北京百度网讯科技有限公司 III 前 言 人工智能基础设施作为“新基建”的重要组成部分，是数字 化走向智能化的核心力量，是金融机构智慧再造的关键载体。近 年来，我国发布多项政策文件，进一步明确人工智能的发展规划， 对人工智能算力建设指出方向。2021 年底，中国人民银行发布 《金融科技发展规划（2022—2025 年）》，提出抓住全球人工智能 发展新机遇，以人为本全面推进智能技术在金融领域深化应用， 着力打造场景感知、人机协同、跨界融合的智慧金融新业态，实 现金融服务全生命周期智能化。 人工智能算力数据中心是以数据中心为基础的人工智能基 础设施。具体来说，人工智能数据中心是在超算中心和云计算数 据中心大规模并行计算和数据处理的技术架构基础之上，通过大 数据和深度学习技术保障其高效、安全运营，以人工智能专用芯 片为计算算力底座，融合公共算力服务、数据开放共享、智能生 态建设、产业创新聚集“四位一体”的综合平台，可提供算力、 数据和算法等人工智能全栈能力，是当前人工智能快速发展和应 用所依托的新型算力基础设施。“数据、算法、算力、开放平台” 是人工智能基础设施的核心内容，其中算力包括AI 芯片、AI 平 台、智能计算中心等产品，提供高性能、低成本、绿色的计算能 力是算力建设的关键目标。 本报告阐述了国内外人工智能算力建设情况，梳理了当前金 IV 融数据中心人工智能算力建设面临的挑战，从整体上提出人工智 能算力数据中心的架构，围绕基建、硬件及软件基础设施给出了 人工智能算力建设指引，并进一步分析了传统与新型算力、数据 中心算力与边缘算力、算力与网络等关键技术的协同建设问题， 探索了人工智能算力数据中心绿色低碳运维模式，最后通过成功 案例展望未来，以期为金融机构数据中心建设人工智能算力基础 设施提供指引与参考。 关键词：人工智能、AI 算力、人工智能算力数据中心、AI 使 能软件、AI 开发框架 V 目 录 第一章 发展背景和研究目标 1 一、发展背景 1 （一）国家政策及“十四五”规划要求 1 （二）金融科技发展的基础支撑 4 （三）国内外当前AI 算力建设情况 4 二、研究目标 9 第二章 面临的挑战和难点 10 一、整体看 10 （一）数据中心AI 算力发展不均衡 10 （二）数据中心AI 计算能力不足 10 （三