AI for Science需要创新智算中心建设模式
基于人工智能从海量数据中挖掘数据内在联系的强大学习和分析能力，AI for Science在假说的提出、实验的设计、数据的收集与分析等各个科研环节，都呈现出越来越重要的价值。目前，AI for Science已经成为全球人工智能创新前沿，在数学、物理、化学、天文、生物等学科中取得了重要成果。
AI for Science需要大量的算力特别是AI算力作为支撑，但由于传统机柜在供电、散热等方面的限制，使得AI算力大规模部署需要占用更多的空间，消耗更多的额外电力，无论对于新建智算中心，还是传统数据中心升级为智算中心，都会增加高昂的建设成本，需要更具创新的智算中心建设模式。以实验室为例，其于2024年6月启动设备搬迁，预计2024年底全面投入使用，因此对配套建设的智算中心，在时效性、占地空间、弹性扩展等方面都提出了诸多要求：
快速交付+高密部署，确保智算中心与实验室同步投运：客户要求智算中心与实验室同步投入运营，整个规划设计、实施部署和运营调试的时间，需要压缩在4个月内完成。同时，由于智算中心预留场地面积相对狭小，需要高密计算技术确保算力平台性能和未来扩容需求。
分布式计算+弹性扩展，支撑当下及未来算力需求：实验室的高端装备制造科研过程需要大量计算密集型软件来辅助，以完成结构、材料、流体、传热等领域的仿真模拟，因此对大规模并行计算的要求极高，同时算力平台需要具备充足弹性扩展能力，以满足实验室未来3-5年的科研项目增长需求。
基于人工智能从海量数据中挖掘数据内在联系的强大学习和分析能力，AI for Science在假说的提出、实验的设计、数据的收集与分析等各个科研环节，都呈现出越来越重要的价值。目前，AI for Science已经成为全球人工智能创新前沿，在数学、物理、化学、天文、生物等学科中取得了重要成果。
AI for Science需要大量的算力特别是AI算力作为支撑，但由于传统机柜在供电、散热等方面的限制，使得AI算力大规模部署需要占用更多的空间，消耗更多的额外电力，无论对于新建智算中心，还是传统数据中心升级为智算中心，都会增加高昂的建设成本，需要更具创新的智算中心建设模式。以实验室为例，其于2024年6月启动设备搬迁，预计2024年底全面投入使用，因此对配套建设的智算中心，在时效性、占地空间、弹性扩展等方面都提出了诸多要求：
快速交付+高密部署，确保智算中心与实验室同步投运：客户要求智算中心与实验室同步投入运营，整个规划设计、实施部署和运营调试的时间，需要压缩在4个月内完成。同时，由于智算中心预留场地面积相对狭小，需要高密计算技术确保算力平台性能和未来扩容需求。
分布式计算+弹性扩展，支撑当下及未来算力需求：实验室的高端装备制造科研过程需要大量计算密集型软件来辅助，以完成结构、材料、流体、传热等领域的仿真模拟，因此对大规模并行计算的要求极高，同时算力平台需要具备充足弹性扩展能力，以满足实验室未来3-5年的科研项目增长需求。
