景德鎮一瓷杯攤位疑被遊客踢倒
2025-10-23 16:59 4,837次浏览北京8月11日電 (記者 夏賓)2025開放計算技術大會近日在北京舉行，大會聚焦在MoE(混合專家)大模型與AI智能體的技術發展趨勢下，如何以開放計算更好促進縱向擴展性能(Scale up)與橫向擴展效率(Scale out)的協同發展。 當前，模型算法開源、算力系統開放，已經成為AI時代一個主流趨勢，開源開放的全球化協作平臺正發揮越來越重要的作用，既能以系統化思維，通過提升單系統性能，滿足萬億參數大模型發展的需求；又能應對日益擴張的數據中心規模，通過全球產業鏈協作解決未來GW級AI數據中心面臨的系統性工程挑戰。 2025開放計算技術大會由開放計算社區OCP及開放標準組織OCTC(中國電子工業標準化技術協會開放計算標準工作委員會)聯合主辦，來自中國移動、字節跳動、阿里雲、三星、浪潮信息、清華大學、立訊技術等超千位知名學者、技術專家、應用開發者及廠商代表參與大會。 開源大模型正深刻重塑全球AI產業格局和發展路徑，與之伴生的是，公共雲平臺和模塊化AI基礎設施的普及，為開源模型的規模化落地和應用創新提供了至關重要的開放算力基礎。這種開源模型與開放算力的結合，會有效驅動海量長尾應用爆發，進一步加速AI普惠的實現。 OCP基金會高級總監Michael Schill表示，隨著AI日益成為社區成員關注的核心場景，OCP的工作重心正轉向AI主導，所有核心工作圍繞著AI開放系統(Open Systems for AI)戰略計劃展開，包括數據中心物理基礎設施、數據中心IT基礎設施和系統管理三個重點領域，並且發布了《可擴展基礎設施的藍圖》，這是AI開放系統戰略計劃當中的重要工作成果。 OCTC秘書長陳海認為，產業協同創新要從應用出發、從用戶思維出發，堅持標準引領產業發展，制定更切實落地的規範標準，推動和加速數據中心各領域的技術創新與成果普惠，讓更多的組織和個人從中獲益。 例如，面向多元計算資源組合和多應用場景的伺服器算力算效評估基準，就是通過系統評估伺服器整機的綜合算力與能效表現，為行業提供科學、可信的算力算效評估體系，為用戶伺服器架構選型和優化提供標準範式。 毋庸置疑，開放計算的興起與日益壯大，使得數據中心產業鏈的協同效應更緊密、融合創新能力更強，這一點對於飛速迭代的AI產業至關重要。 目前，MoE大模型的參數量仍在保持高速增長且迭代迅速，對單系統的算力密度與互聯速率提出極致要求，帶動了計算架構的變革。 OCTC輪值主席、中國移動通信有限公司研究院副院長段曉東指出，MoE大模型持續推高大算力，仍然是今天的時代主題，產業將會很快邁入以超節點這種網絡和算力、軟體和硬體全面協同優化的一個時代。 阿里雲基礎設施異構硬體和系統資深總監盧曉偉表示，超大規模MoE帶來了AI基礎設施的算力、互聯、能耗瓶頸，以及可靠性和穩定性的挑戰，需要為AI重構算力系統，Scale Up超節點架構將成為核心發展路徑。 三星電子副總裁、先行開發團隊負責人張實完表示，未來，超節點架構將會採用GPU發起式直連內存，通過GPU友好型介質與存儲，有效減少內存瓶頸，為大模型訓練推理提供強力支持。 字節跳動伺服器架構師高曉軍表示，當產業鏈各方以開放心態共建標準、共享技術、共拓場景，多樣性算力將不再是分散的「孤島」，而是互聯互通的「大陸」。 浪潮信息副總經理趙帥強調，開放計算社區的核心目標就是利用生態力量打破性能瓶頸，推動業務創新發展，這是一種系統化思維與應用價值導向。超節點架構本質上也是系統化思維的產物，它不是某一個點的突破，而是在現有技術、生態和成本約束下，從系統層面去打破晶片本身的性能邊界，最大化用戶價值。 作為社區的一員，浪潮信息後續將向社區成員開放自研的超節點架構設計以及PD分離框架，推動開放超節點架構的發展。 事實上，GW級AI數據中心對算力生態帶來的重要變革，已經推動了跨社區合作的進程加快。目前，OCP正在籌備成立「GW級開放智算中心OCP中國社區小組」，結合中國在能源、算力基礎設施與供應鏈方面的需求與優勢，推動AI開放系統戰略計劃在中國的落地。 同時，OCP也在同OCTC積極合作，探討將OCP領先的AI基礎設施技術架構、參考方案、前沿研究成果等在中國市場落地，在中國建立GW級AI數據中心的全球性標杆。(完)
據國家能源局數據顯示：2025年7月16日，全國最大電力負荷首次突破15億千瓦，達到15.06億千瓦，較去年最大負荷增加0.55億千瓦，刷新歷史紀錄。江蘇、浙江、廣東等多地負荷記錄被打破，迎峰度夏和能源保供進入關鍵階段。 極端高溫疊加產業復甦，用電負荷再創新高 近期，全國多地持續高溫，多省市氣溫超過40℃，疊加高溼度形成「桑拿天」，顯著推高商業和居民空調用電負荷，佔比高達48%。例如，7月某日，上海當天的空調用電量相當於三峽電站滿負荷發電4小時。 與此同時，產業復甦與新質生產力發展加速釋放電力需求。根據公開數據顯示，新能源汽車(比亞迪/寧德時代擴產)、光伏組件(隆基、晶科新基地投產)等高載能產業用電同比增12.3%；AI算力中心用電也持續攀升，如北京亦莊、上海臨港集群等園區單體負荷超過100萬千瓦，較2024年翻倍。 儘管面臨持續高負荷，今年全國電網運行總體平穩有序，大規模停電未再出現。這背後，除了發電與輸電能力的提升，更離不開用電側的智能化管理與柔性調節能力的提升，其中，一項關鍵技術正發揮著「隱形骨幹」作用——電力負荷辨識技術。 負荷預測與預警，電力保供的「先手棋」 每臺用電設備在運行時都會產生獨特的用電特徵，如電壓、有功功率波形、啟停電流等。負荷辨識技術則通過對用戶用電數據(如電壓、電流)的非侵入式採集與分析，結合智能算法，可分解和識別不同電器及其運行狀態、功率消耗等。 負荷辨識技術的應用可以幫助電網精準掌握用電結構和實時負荷分布，實現對負荷的預測預警，並作為電力系統規劃、運營和市場交易的基礎工具，在影響電力供需平衡、電價波動、資源優化和電網穩定性的領域發揮重要作用。在電力保供場景中，負荷辨識技術能夠有效輔助預測尖峰負荷與時段，從而輔助調度中心優化資源配置，制定柔性調節手段，提升電力系統在極端負荷條件下的響應能力和運行韌性。 同時，負荷辨識技術正逐步拓展至智慧城市治理、社區服務、商業綜合體能效管理等新興場景，為城市治理和企業運營提供精細化、智能化的能源管理工具。 行業認可：以創新實踐引領行業應用 近日，IDC發布《IDC PeerScape: 電力行業負荷辨識技術最佳實踐》報告。報告指出，負荷辨識技術與人工智慧、大數據等前沿技術融合日益緊密，已成為推動電力行業變革與發展的核心驅動力之一。報告研究和收錄了志翔科技、國網新疆公司等在該技術上的最佳實踐案例，對具體場景和應用如城市老舊社區電動車充電隱患治理、廣域網負荷監測、校園用電安全等，進行了挑戰分析、技術應用解讀和項目成效總結。 IDC中國高級研究經理李鑫表示，電力負荷辨識技術正從單一監測工具向能源管理核心基礎設施躍遷，短期增速將超 35%。並建議技術廠商優先布局「硬體輕量化+雲端智能分析」雙輪驅動模式，增加跨場景複製能力，構築競爭壁壘。 作為入選報告最佳實踐案例的企業之一，志翔科技自2023年起即開展電力負荷辨識技術的多場景創新探索，推動該技術從電網側向城市治理和民生服務延伸。此次入選IDC最佳實踐報告的電動自行車入戶充電監測系統正是該技術在社區管理側提升基層治理智能化水平的應用。而在電力企業側，志翔科技已為多地電網公司部署空調負荷監測與柔性調控方案，通過精準識別用電設備及其運行負荷狀態，提升預測與應對能力，助力電力資源科學調配。 未來，志翔科技將持續深化負荷辨識技術的研發與應用，助力構建安全、高效、智能的電力系統，為國家電力安全保供和智慧城市建設貢獻「志翔方案」。
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