智能计算

随着我国数字经济规模总量的不断攀升，实体经济、数字经济和信息服务的深度融合正加速产业数字化和数字产业化变革。算力作为承载信息数据的重要基础设施，已成为全社会数字化转型的重要基石。根据中国信息通信研究院最新发布的《中国算力发展指数白皮书（2023年）》显示，至2023年我国智能算力规模达到178.5EFlops，增速为72%，在我国算力占比达59%，成为算力快速增长的驱动力；据IDC等机构预测，至2025年，新增数据量180ZB，其中80%的增长来自于文本、图片、语音、视频等非结构化的数据。随着人工智能、元宇宙、高性能计算等领域的发展，激发了更多智能数据处理的需求和场景，对新型智能算力的需求激增。本研究围绕典型智能计算应用对异构算力的协同及调度需求，研究泛在异构算力参与训练或推理过程的协同需求、调度需求，研究泛在异构算力参与训练或推理过程的协同需求，包括异构算力类型、规模要求、性能要求、网络要求、数据传输要求等，分析异构算力协同的应用场景等特点，考虑同数据中心、跨数据中心、跨云边端多级、池化和非池化异构算力并存等各种场景下，算力协同的需求及可行性。研究分析异构算力资源分类整合、池化重构和智能分配等技术方案。研究分布式异构算力资源管理技术方案，包括管理跨数据中心、边缘及端侧的GPU、FPGA等异构算力设备，已虚拟化或池化的异构硬件，研究对异构算力资源进行标识和监控的方案，对算力进行细力度切分供给的技术方案，研究对计算任务进行异构算力匹配和调度的技术方案。包括如何匹配差异化的计算任务到相应的异构算力节点，如何支持异构算力资源高效和细粒度分配，基于应用场景的负载差异性，建立面向多样化异构算力资源和上层多场景需求的多元异构算力统一调度架构，统一资源实时感知，抽象资源响应和应用调度。研究分布式AI框架支持分布式异构算力的管理和调度技术方案。

发展数字经济是把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择,在数字化、智能化时代，算力就是数字经济发展的核心生产力，智能算力就是创新力。当前人工智能正向多场景、规模化、融合度高的阶段发展，数据量急剧增长，算法模型愈加复杂，应用不断延伸这对智能算力的发展提出了更高要求。放眼世界，很多国家都在积极开发和部署智能算力资源，以塑造未来发展优势。在这样的背景形势下，新华三集团联合中国信息通信研究院，共同编制了《2023智能算力发展白皮书》，希望与业界同仁共同推进我国智能算力高质量发展。白皮书提出了智能算力内涵定义，对当前全球及我国智能算力的总体情况、智能算力应用及技术发展现状进行系统性梳理。同时，深入分析了智能算力发展面临的挑战，并提出解决方案。最后白皮书展望智能算力未来发展趋势，并提出下一步发展建议。

首选用一个例子界定了人工智能场景选择的原则。其次，他表示电力人工智能取得突破性进展面临瓶颈，如何选择合适的电力人工智能应用场景至关重要。梳理出配电网计算任务与困难，认为依据大数据记录网络，构建计算封闭系统，实现系统运行态计算是配用电人工智能计算场景的关键。然后，分别做了AI配电网动态参数辨别和AI配电网动态拓扑辨别，最后重点介绍了AI配电网状态计算。

支撑万物互联智慧社会的新型计算理论方法、架构体系和技术能力的总称，其技术目标是实现高算力、高能效、强智能、强安全。

国家将时空信息列为重要新型基础设施，时空信息服务已成为驱动能源行业数字化转型的关键支撑。本报告以新型时空信息基础设施—中国版数字地球开放地球引擎（OGE）为驱动，介绍以此构建的“北斗定位—时空数据—时空计算—时空AI”一体化的能源时空信息基础设施，阐述其“全域立方组织、开放地球引擎、时空嵌入表达、协同智能计算、服务体系标准”的技术发展。在此基础上，结合能源行业需求，介绍OGE在能源绿色低碳发展、一体化运输调度等场景中的应用实践。最后，对时空信息服务与能源信息化融合的技术趋势进行总结展望。

汇报无人机技术在变电巡检场景中的应用现状，深入剖析当前在实际部署应用中面临的技术瓶颈、设备管理与安全风险。基于典型案例与行业实践，探讨无人机巡检智能化升级、复杂环境安全飞行、多设备协同作业等关键技术的解决方案与应用成效。同时，结合无人机技术演进趋势，从感知能力、自主决策、智能计算等方面，展望未来变电站智能巡检中无人机技术的发展方向。

国家将时空信息列为重要新型基础设施，时空信息服务已成为驱动能源行业数字化转型的关键支撑。本报告以新型时空信息基础设施—中国版数字地球开放地球引擎（OGE）为驱动，介绍以此构建的“北斗定位—时空数据—时空计算—时空AI”一体化的能源时空信息基础设施，阐述其“全域立方组织、开放地球引擎、时空嵌入表达、协同智能计算、服务体系标准”的技术发展。在此基础上，结合能源行业需求，介绍OGE在能源绿色低碳发展、一体化运输调度等场景中的应用实践。最后，对时空信息服务与能源信息化融合的技术趋势进行总结展望。

本白皮书将从AI业务发展的历程出发，深入研究大模型对网络能力的需求，分析当前网络与业务需求的差距，并探索网络技术发展趋势以弥补这一差距。我们希望，通过本白皮书的研究和分析，为未来面向AI大模型的智能计算中心网络发展提供有益的参考和启示。

随着我国“双碳”目标所驱动的新型电力系统的建设和应用，以高比例可再生能源和高电力电子化等为特征的电力系统展现出前所未有的复杂动态特性，给电力系统安全稳定运行提出新的挑战。电力系统智能计算利用新一代人工智能技术，尤其是大模型技术、预训练技术等，实现了物理模型、数据驱动模型、知识模型的融合，形成了一种新型的电力系统计算分析方法。为此，综述和展望了电力系统智能计算方法和技术在新型电力系统分析、优化、运行、调度、控制等方面的应用。 方法 首先，阐述了电力系统智能计算的概念和关键技术；然后，以电力系统时序预测、安全域优化、多能微网协同优化等关键领域的智能化处理为例阐述了其技术路线；最后，展望了其应用前景。 结论 智能化算法在多个评估指标上优于传统方法，显著提高了电力系统的预测精度和控制效率，验证了智能计算在电力系统计算分析中的应用潜力，为新型电力系统提供了一种有效的智能化技术路线，对于电力系统的智能化发展具有重要意义。

拟增设电力先进计算分委会，分委会将致力于探讨先进计算技术在电力及能源行业的应用和演进，推进数智化坚强电网建设。分委会秘书处设在国网智能电网研究院有限公司，现面向电力行业征集分委会成员，欢迎申报！