4月20日，国家发改委公布了“新基建”的基本内容，详细阐释了信息基础设施框架，5G、工业互联网、AI、云等新一代ICT技术都涵盖其中，并首次提及了“智能计算中心”为代表的算力基础设施。伴随着“新基建”政策的落实，中国向智慧社会的升级将进一步加快。

  “新基建”的浪潮涌动下，以银行为主的金融机构在AI、、云、大数据等方面投资不断加大，以此来推动业务的智慧转型，多数银行科技投入在总营收的占比超过2%。据悉，2020年中国银行业的IT投资额预计将达到1351亿元，其中约有50%用来采购服务器、存储等数据中心设备，会带来数据中心规模的不断膨胀，降低科技资金的投资回报率和IT系统的整体可靠性。因此，在建设智慧金融的同时，金融机构需要系统规划数据中心如何构建和升级。

  日前，中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东提出，“智算中心”将成为智慧时代的新型基础设施，是智慧时代的动力源。

  智算中心，智慧时代的基础设施

  王恩东表示，“智算中心”是智慧时代最主要的计算力生产中心和供应中心，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向组织及个人进行供应。智算中心将成为智慧时代的基础设施。智算中心之于智慧社会，就像水利、交通之于农业社会，铁公基、电网之于工业社会。

  这次疫情充分显示了现代ICT技术的巨大价值，世界各国的智慧转型将会进一步加快，人类会更早迈入智慧时代。王恩东表示，智慧时代计算力就是生产力，智慧计算改造升级了生产力三要素，最终驱动了人类社会的转型升级。智慧计算将劳动者由人变成了人加上人工智能，劳动者可以呈现指数增长;智慧计算将数据变成了一种新的生产资料，从有形到无形，生生不息，越用越多;智慧计算将计算力驱动的信息化设备变成了生产工具，也是指数增长，生产力得到了前所未有的解放。

  计算力在智慧时代的核心地位，决定了智慧时代的核心基础设施必然是计算力的生产中心。

  计算是在发展的，从最初的数值计算逐渐演变为科学计算、关键计算和智慧计算。每种计算都有相应的算力中心去支撑。承载科学计算的算力中心是超算中心。承载当前企业应用、政府应用和个人应用的算力中心是数量众多的各类数据中心。当前人工智能计算需求正呈指数级增长，未来在社会总计算需求中将占据80%以上，承载这种需求的就是AI算力中心，就是智算中心。

  智算中心筑基新基建，须满足三大要求

  智算中心要成为新基建，必须满足以下三个基本要求：开放标准、集约高效和普适普惠。

  开放标准，要求智算中心从硬件到软件、从芯片到架构、从建设模式到应用服务都应该是开放的、标准的。

  集约高效，要求智算中心的建设要有超大规模，要采用领先的技术，保证自身的先进性。

  普适普惠，则要求智算中心发挥基础设施的社会价值，服务大众。

  开源开放让构建智算中心成为可能

  目前ICT产业开放的边界已经越来越广阔，这为智算中心的开放标准提供了坚实的基础。

  代表数据中心最高发展水平的顶级互联网数据中心已经大规模部署了OCP、ODCC开放计算服务器，通信、金融、能源等关键领域的TOP企业也纷纷加入这些开源组织并在数据中心建设中加以实践。

  开放计算给这些用户带来了巨大的价值，浪潮一个客户在某个大型数据中心使用开放计算技术后，节约电力 30%，系统故障率降低 90%，投资收益提高33%，并且运维效率提升3倍以上，交付速度可达到每天1万台。

  基于融合架构体系，智算中心实现集约高效

  融合架构代表着数据中心体系结构的未来发展方向。现在融合架构正处于3.0阶段，也就是通过连接、池化和重构的技术，实现不同计算资源的协同能力，通过软件定义实现业务自动感知和资源自动重构，使计算的性能和效率大幅度的提升。

  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。

  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。当AI与软件定义结合后，将赋予了软件定义更高级的含义。从业务上，实现了基于业务特征感知的智能资源调度，让合适的资源在合适的位置去执行合适的任务，就像一般人常说的让合适的人去干合适的事一样。

  软件定义一个典型的趋势是软硬件协同设计，由专用芯片、FPGA处理更多的业务负载，由软件进行更智能化的管理和调度。例如，基于FPGA和NVMe组成资源池，以硬件辅助虚拟化的方式为虚拟机实例提供接近硬件性能的计算、存储、网络功能，性能损失从传统软件模拟方式的50%降低到1%左右，相同条件下可以百倍加速AI作业效率。

  目前，中国金融行业的科技投资仍然偏低。智慧金融的建设将不仅仅是一个单纯的科技问题，而是关系每个金融机构长远发展的问题。伴随着智慧金融的提速，各机构的IT投资规模会保持稳定增长，IT基础架构的膨胀将是长期需要面对的问题。相信随着“智算中心”的普及，数字科技对金融业态的赋能价值将进一步得到释放。