数据中心算力技术要求和测评方法.docx

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数据中心算力技术要求和测评方法

1范围

本文件规定了面向数据中心算力全生命周期，覆盖算力接入、算力度量、算力调度、算力运营等的技术要求以及算力测评方法。

本文件适用于数据中心规划、设计、建设、运维等环节。

2规范性引用文件

下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件。仅该日期对应的版本适用于本文件，不注日期的引用文件，其必威体育精装版版本(包括所有的修改单)适用于本文件。

GB/T43331-2023互联网数据中心(IDC)技术和分级要求

3术语和定义

下列术语和定义适用于本文件

3.1

数据中心datacenter

由计算机场地(机房),其他基础设施、信息系统软硬件、信息资源(数据)和人员以及相应的规章制度组成的实体。

[来源：GB43331-2023,定义3.1]

3.2

算力computationalpower

服务器对数据进行处理并实现结果输出的一种能力，是衡量设备或系统计算能力的一个综合指标，数值越大代表综合计算能力越强，包含以CPU为代表的通用计算能力和以GPU为代表的高性能算力。

3.3

算效computationalofficiency

数据中心算力与功率的比值，即“数据中心单位功率所产生的算力”,是同时考虑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。

3.4

算力度量hashratemeasurement

对不同计算类型的异构算力资源进行统一抽象描述，实现异构物理资源的统一资源描述，形成算力能力模板，为算力路由、算力设备管理、算力计费等提供标准的算力度量规则。

3.5

算力调度computationalpowerscheduling

通过对不同业务的算力资源和算力需求进行匹配，使合理的算力去处理相应数据的一种方式。算力调度是高效利用算力资源的关键。

3.6

算力服务computationalpowerservices

以多样性算力为基础，以算力网络为连接，以供给有效算力为目标的算力产业新领域，根据业务需求，算力服务需满足绿色、共享、智能、可信等特征才能更好地支撑算力的典型应用场景。

3.7

算力管理computationalpowermanagement

包含算力设备的注册、OAM(操作维护管理)、运营等。统一的管理面可以对网络和算力进行管理和监测，并可生成算力服务合约以及计费策略，以实现对算力的统一运营。

4缩略语

下列缩略语适用于本文件

AI:人工智能(artificialintelligence)

ASIC:专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit)

CE:算效(computationalefficiency)

CP:算力(computationalpower)

CPM:算力管理(computationalpowermanagement)

FPGA:现场可编程门阵列(fieldprogrammablegatearray)

HPC:高性能计算(highperfornancecomputing)

HPL:高性能浮点运算(highperfornaneelinpack)

GPU:图形处理器(graphicsprocessingunit)

HM:算力度量(hashratemeasurenent)

NPU:神经网络处理器(NeuralnetworkProcessingUnit)

SLA:服务等级协议(service-levelagreement)

5数据中心算力接入

5.1算力资源的感知

算力资源的感知主要指对数据中心物理设备算力能力的感知与抽象，便于上层应用对数据中心计算与存储等算力资源的统一协调调度，对分布式，动态的数据中心算力资源进行多维度的抽象，使得用户进行按需实时调用，快速实现业务部署。算力资源的感知与抽象应满足以下要求。

a)对多种不同计算、存储、网络资源的感知。如CPU、GPU、FPGA、ASIC等：

b)对不同维度的算力资源进行感知，如计算能力(算力)与功耗水平(算效):

c)对异构物理算力资源建立统一的算力资源描述模型，根据不同需求与应用的算力指标，与该算力资源模型进行映射，