9月17日，首届AIDC产业发展大会在上海召开，各界行业代表🤯共同探讨AI算力基础设施的未来发展。会议期间，华为集群计算总❤️经理朱照生、IT咨询与系统集成总经理张岳普、数据中心能源营销😘部部长马烨，正式发布了《AIDC机房参考设计白皮书》，为AI😎DC机房规划与建设提供了系统化的设计思路与建设方案的参考。 😢 据了解，随着人工智能技术深入各行各业，算力需求呈爆发式😉增长。AI算力设施加速向高密度、液冷化、集群化方向演进，带来⭐了更高的功率负载和更复杂的散热要求，也对传统数据中心的供配电🤩系统、建筑结构和网络设计提出了新的挑战。华为发布的白皮书深入😜解读了这些变化，针对未来AIDC机房建设的关键技术难题，提出😁了具有前瞻性的设计思路和落地建议。 白皮书系统分析了A😍I算力硬件设备走向超大集群的趋势，强调散热体系必须兼顾风冷与😉液冷的灵活适配。特别是液冷方案需要具备高度弹性和稳定性，应对😂机柜整体功率密度的显著提升。供配电部分则从颗粒度提升入手，推👏动单个房间及单栋楼供电的解耦设计，以驱动高效并可靠的电力供应😀体系建设。 在建筑结构规划上，《白皮书》指出，机房设计❤️必须预留充足的层高和承重余量，以适配不断增重的AI服务器及相🤩关设备，同时保障后续设备更新换代的灵活性。网络布线策略同样关😀键，需根据未来超大规模AI集群需求提前规划光纤容量与布局，保😢证带宽和时延指标满足业务增长预期。 此次白皮书还明确了😘多样化的机房交付模式，力求在保证质量的同时提升施工效率，推进🤯机房实现快速规模复制。包括“土建与大机电先行”、“土建+大小😢机电模块开发、框采先行”模式，支持智能算力中心的灵活部署和快💯速上线，满足不同业务场景的个性化需求。 AIDC机房不🙄仅代表技术升级，更体现了产业链的深度融合与协同创新。白皮书强🥳调，构建开放共享、标准统一的生态体系，是实现AI算力基础设施😆持续健康发展的关键。通过产学研用紧密合作，将技术能力转化为产🤯品和服务，加快推动行业标准落地，打造支撑数字经济的坚实底座。🙌 行业人士指出，对于推动我国智能算力基础设施的发展而言😊，这份白皮书不仅是一份技术指南，更是引领行业合作共赢、共筑未🤔来的重要蓝本。它赋能算力基础设施迈向更高效能和更大规模，拉近😊了智算中心规模化、工业化、标准化的距离，为AI时代的数据中心🙌建设注入持久动力。返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，😎研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队🥳主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😅推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到🤩学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出😡，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方🚀案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领🔥域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干😎预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会😀获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS😀eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我🤯验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🌟的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行👍评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😆Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🚀ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，😎尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在😅论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模❤️型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了🤔同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 😉划重点:返回搜狐，查看更多