算力服务行业报告：从“东数西算”到“东推西训”（36页）

做好算力感知、算力建模及算力评估成为产业及政策制定者关注的重点。算力 感知、建模、评估是解决当前算力资源闲置、算力成本较高、算力投资回报不 足的关键，同时由于算网资源的天然特点，在实际操纵中并不容易。算力调度 亦涉及跨区域、多层次、可视监测、智能运维等，需要各行业以及各级政府协 同。鉴于新一届政府将发展数字经济，推动算力建设提升到较高的战略高度， 未来相关产业及政策的催化预计也将更加密集。未来各种规模的企业获取来源 多样、需求匹配的算力将更加容易。各地方政府亦开始自发建设算力平台或调度中心，如北京算力互联互通验证平 台、上海市人工智能公共算力服务平台、粤港澳大湾区算力调度平台、甘肃算 力资源统一调度平台。 异构资源池实现跨厂商、跨架构、跨资源池调度，有效促进智算发展。跨厂商 是指不同厂商的异构资源池的算力动态感知与作业智能分发调度。因此，平台 将使得算力应用更加充分，实现西部算力使用的集约化。

服务器架构根据使用 场景不同而存在差异，且处在不断发展的过程中，导致新旧服务器架构的差 异，常见架构演进包括使用应用服务集群、数据库读写分离、反向代理和 CDN 加速，分布式数据库和服务等，实现跨架构的资源调度意义重大。同时，以 AI 训练为例，算力需求方可以在智算资源池上进行推理训练，在通用算力资源池 进行部署，发挥各类型算力的更大效用。受限于传输数据效率，绝大部分“热数据”仍只能就近处理。根据数据的调用 频率及时延要求，产业界通常将数据分为“热数据”和“冷数据”。所谓热数据 是指需要经常调用，对实时可快速获得性的要求较高，冷数据则反之。因此在 网络交换传输仍有待提升的情况下，热数据只能就近部署，当前大部分的热数 据仍主要集中在东部地区。 数据网络交换传输时延问题预计将进一步改善。随着通讯协议、标准、网络建 设进一步推进，数据网络交换的实时性预计仍有较大提升空间，算力市场供需 双方对未来实现更长距离的数据交换传输抱有较大期待。