了解智算中心之前，需要先了解什么是智能算力，也就是智算，小编以前整理过，点击可直接查看
如果想要知道智算中心怎么构成，有什么用途，以及如何管理和利用好智算中心，看懂这张图，非常有必要 
技术层面：像OpenStack、K8S、Hadoop、TensorFlow等面向云计算、大数据、人工智能等场景的开源基础软件，已经成为了智算中心软件平台的事实标准，超过80%的企业都在其数据中心中应用了开源软件技术。 软件层面：通过软件定义，在可重构的硬件资源池基础上，通过灵活的组织，将不同的资源池组成专业的服务器、存储、网络系统，并实现资源的高效管理和调度以及数据在池化资源的灵动流转 硬件层面：通过硬件重构实现资源池化。例如CPU与GPU、FPGA、xPU等各种加速器将更加紧密结合，利用全互联的新型超高速内外部互连技术，实现异构计算芯片的融合；与此同时，计算资源可以根据业务场景实现灵活调度；NVMe，SSD，HDD等异构存储介质则通过高速互连形成存储资源。
智算中心是什么？ 智算中心是面向人工智能技术研发与应用的基础设施，它以融合架构计算系统为平台,以数据为资源,能够以强大算力驱动AI模型对数据进行深度加工,源源不断产生各种智慧计算服务,并通过网络以云服务形式供应给组织及个人。 
ingFang SC";color: rgb(34, 34, 34);line-height: 26px;word-break: break-word;"> 智算中心和通用数据中心虽然都是现代计算基础设施的重要组成部分，但它们各自针对的应用场景和服务对象有所不同。智算中心更多地关注于支持AI技术的发展，而通用数据中心则提供更为广泛的信息服务。随着技术的发展，智算中心的重要性日益凸显，它们在处理大规模AI计算任务方面展现出了独特的优势。
划重点：其实就是GPU
智算中心目前最通俗的说法，其实就是需要GPU算力的服务器集群来部署，那什么是GPU呢？与CPU有啥区别？
1、算力底座技术门槛提高 
2、AI发展逐步收敛，生态走向聚合 ingFang SC";font-weight: bold;color: rgb(35, 77, 205);line-height: 20px;">智算卡脖子现状1、成本高：智算中心投资成本高，动辄几个亿的投资，一台H800的8卡服务器300万，而收益率不高等 2、芯片工艺受限：A100，H100，B200等高端智算芯片对华禁售，高端芯片工艺长期被卡。华为、龙芯、寒武纪、曙光、沐曦、海光等企业进入实体清单，但国内芯片制造的先进工艺受限。 3、CUDA生态垄断：英伟达CUDA生态完备，已形成了事实上的垄断。国内生态孱弱，且企业之间山头林立，无法形成合力。 ingFang SC";font-weight: bold;color: rgb(35, 77, 205);line-height: 20px;">国内算力规划政策现状1、2023年4月《上海市推进算力资源统一调度指导意见》 到2023年，可调度智能算力达到1000 PFLOPS(FP16)以上;到2025年，本市数据中心算力超过18000 PFLOPS(FP32) 2、2023年10月《算力基础设施高质量发展行动计划》 到 2025 年，计算力方面，全国算力规模超过300 EFLOPS，智能算力占比达到 35%，东西部算力平衡协调发展。 3、2023年12月《深圳市算力基础设施高质量发展行动计划》 到2025年，通用算力达到14EFLOPS(FP32)，智能算力达到25EFLOPS(FP16)，超算算力达到2EFLOPS(FP64)
从头部AI厂商布局来看，英伟达竞争者AMD选择兼容CUDA+自研原生“两条腿”并行，英伟达客户谷歌、Meta、亚马逊等均已推出自己的AI芯片。我们认为，国产GPU在起步阶段兼容CUDA生态更容易发展，易于生存。在美国技术封锁的大背景之下，“AI信创”为国产算力芯片提供了市场窗口，远期国产GPU还是需要发展原生生态。 ingFang SC";font-weight: 400;color: rgb(111, 111, 111);line-height: 20px;">
ingFang SC";font-weight: 400;color: rgb(111, 111, 111);line-height: 20px;">新一代人工智能作为科技发展的驱动力量，需要平衡算力设施和算法的发展。一方面，强大的算力是训练和运行复杂AI模型的基础，因此，建设高效的算力基础设施是必不可少的。另一方面，优秀的算法可以提高计算效率，解决实际问题，推动产业升级。ingFang SC";line-height: 26px;word-break: break-word;">
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统一资源管理技术，实现对 GPU、CPU、HPC 等多元算力资源的一体化调度，灵活进行资源切分及分发，显著降低了硬件采购和维护成本，能够更专注于核心业务的开展。 采用先进的智能监控与运维体系，实现监控数据分析、故障预测与自我修复，从根本上简化了数据中心运维的复杂性。同时也借助领先能耗优化技术，达成严格的环保标准，践行绿色可持续的IT发展理念。
提供完备的运营能力，涵盖资源权限划分、商品管理，订单管理，用户权限管控、费用明细追踪、发票账单管理等全流程环节，极大地提升了企业的财务管理效率与服务水平。
面对不同类型的 AI 芯片及服务器厂商、模型厂商、应用厂商等参与的 AI 解决方案市场中，如何跨越各厂商间的技术壁垒，实现无缝衔接与互操作性，打破技术孤岛效应，对于构建开放、共享的智算生态环境至关重要。
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