新疆喀什智算中心建设项目项目建设方案
思瀚产业研究院    2025-04-09

一、项目业务需求及规模分析

近 5 年来，我国算力规模的平均年增长率为 46%，对我国经济社会和产业能级发展的动力支撑作用不断增强。2021 年，我国智能算力规模达 104EFlops，基础算力规模达 95EFlops，超算算力规模约为3EFlops。

从应用领域来看，我国的算力应用领域由早期的互联网行业逐渐扩展。尤其扩展到工业、教育、医学研究等领域，成为各传统产业智能化改造和数字化转型的重要支撑，算力正全面赋能生产、运营、管理、融资等各个领域的创新发展。

（1）算力大规模应用在工业领域。伴随人工智能技术在工业领域的应用逐渐深入，工业智能制造已实现制造过程的智能化和自动化。据统计，我国工业制造的算力支出占全球算力总支出的 12%，机器人领域的算力支出已超全球算力总支出的 60%。

在工业生产过程中，智能设备和传感器能够实时收集和监测生产数据，为设备状态监测、故障预测和生产参数调整等自动化控制提供了基础，实现了对生产过程的实时调整和优化。这种实时控制和优化需要大量的算力来处理和分析庞大的数据集，确保生产过程更具精确性和高效性。因此，足够的算力支持是实现工业生产过程中自动化控制的关键要素之一。

在工业领域，图像识别和视觉检测技术被广泛应用于生产管理及生产线的自动化和质量控制过程中，机器视觉系统通过深度学习等算法对庞大数据量进行训练，从而能够精准识别目标对象。例如，识别 500 万张人脸图像需 0.04EFlops 算力。

（2）教育领域是算力发挥作用的另一潜在领域。综合来看，教育领域对算力的需求主要分布在研究实验、智能学习、交互式学习等方面。①在研究实验领域，大数据智能、类脑智能计算和量子智能计算等基础理论研究对算力资源提出巨大需求。其中，维持类脑计算在33新疆鹄特智算中心建设项目节能报告

超算平台运行需要 1EFlops，相当于 1.6 万片 CPU 核处理器的计算能力。②在智能学习领域，大型开放式网络课程（MOOC）等智能化教育云平台涉及视频压缩、解压缩算法、带宽管理和网络传输优化等多项技术的融合应用，这些技术手段均需要稳定且庞大的算力支撑，确保学生和教师之间的实时交流。③ 在交互式学习领域，算力具有强大的计算机系统，可以支持构建虚拟实验并模拟学习环境。华为《智能世界 2030》报告指出，三维建模的算力需求较以往传统建模技术增加 100 倍，仅华为云技术运行一次三维建模就需约 0.011EFlops 的算力。

（3）医学成为算力应用的又一潜在领域。当前，人工智能技术已经被医疗机构和生命科学组织广泛接受。计算机视觉和图像处理技术被用于分析和解释医学影像，如 X 光照射、电子计算机断层扫描和基因组分析等。

医学影像通常需要进行图像预处理以改善图像质量并减少噪声，涉及去噪、伪影去除、几何校正和图像增强等步骤。通过 X 光照射无创成像需要使用 24576 个 GPU，算力达到 0.065 EFlops。在基因组分析研究中，大规模基因组数据的处理和分析需要使用高性能计算集群或分布式计算系统。这些复杂任务多基于 GPU 的基因组学分析软件，如 BWA-MEM 算法、GATK 工具包和 STAR 软件等的支持，运行 1 万次基因组学分析软件就需约 0.01 EFlops 的计算能力。

随着数字经济发展，人工智能和产业数字化等多样化的算力需求场景不断涌现。在大数据、人工智能、云计算等新一代信息技术的驱动下，智能算力发展迅猛，预计到 2030 年，全球由人工智能发展带来的算力需求将在 2020 年的人工智能算力需求基础上增长 500 倍，超过 1.05×10 5EFlops。

我国算力需求总体呈爆炸式增长趋势，高能耗问题较为突出。不仅如此，我国算力发展还面临资源供需失衡、协同使用效率不足等方面问题，这些都制约了算力的绿色低碳转型。算力发展面临的问题具体包括 3 个方面。

（1）整体布局较分散，集约化水平不高。尽管各行业数据中心不断涌现，算力规模爆发式增长，但各单位间缺乏有效联通，导致“数据中心孤岛”“云孤岛”等现象频频出现，算力资源利用率低。此外，单体数据中心整体规模偏小，规模受限，后期扩容难，面临利用率低（如数据中心平均利用率不足 60%，算力利用率仅 30%）、能耗高（平均 PUE >1.5）迁移成本增加等问题。

（2）资源分配不均衡，供需两端不匹配。当前，我国算力资源整体呈现“东部不足、西部过剩”的不均衡局面。数据中心的规模通常通过标准机架数量来衡量，一般情况下，机架数越多，数据中心的算力规模也就越大。尽管东西部用机架数的比例约为 7∶3，东部地区的算力资源远比西部地区丰富；但由于算力需求多集中在创新能力强的东部地区，东部地区仍面临算力资源紧张的问题。如北京、上海、广州和深圳等一线城市面临算力资源短缺压力，平均缺口率达 25%。中西部地区能源充裕但算力资源产能过剩，西部地区产能过剩现象尤为突出，供给量超出需求量 15%以上。

（3）缺乏算力设施协同共享机制。“东数西算”工程全面启动后，各算力枢纽节点、数据中心集群加大投资建设力度，有效提升了数字基础设施的整体水平，进一步优化了数据处理和存储的效率。但缺少任务协同和资源共享机制，导致算力节点通过网络灵活高效调配算力资源的能力不足，算力设施“忙闲不均”，极大制约了能源效率的提升。

中国数据中心产业发展联盟统计数据显示，我国西部的数据中心资源整体空置率超过 50%，部分地区机房上架率不足 10%。算力基础设施多采用电力供能，即使算力资源未被充分利用，为确保数据安全和设备稳定，算力基础设施仍需持续运转，产生无效的能源消耗。为有效缓解东部地区算力资源紧张的问题，满足未来日益增长的算力市场需求，计划建设“智算中心建设项目”，同时就地消纳临近的“中核莎车县 100 万千瓦光伏治沙项目”所发电量，有效利用绿色电能。

二、建筑工程建设方案

本项目规划建设用地面积 82221.08 ㎡（约 123.33 亩），规划总建筑面积 41386.50 ㎡。拟建主厂房 8 个，其中 4 栋厂房为单层，建筑面积均为 2535.00 ㎡，共计 10140 ㎡，其余 4 栋厂房为单层，建筑面积均为 2500.00 ㎡，共计 10000 ㎡；仓库/检修车间，单层，建筑面积 1134.00 ㎡；综合办公楼，3 层，建筑面积 2430 ㎡；宿舍楼 3 层，建筑面积 2268 ㎡；门卫室，单层，建筑面积 10 ㎡；泵房 8 个，单层，建筑面积均为 84 ㎡，共计 672 ㎡；除盐水站，单层，建筑面积 112.5㎡；建设 2 个供电系统（变电站），各占地面积 7310 ㎡，共计 14620㎡。

三、项目 IT 系统建设方案

根据项目总体规划，本项目总共规划建设 1600 台整机柜服务器，一个整机柜服务器内部配置 36 台服务器，整机柜服务器算力为 2.5P，总算力约 4000P，用于建设云化超算中心。云化超算中心通过统一运营门户，提供算力、算法和人工智能应用于一体的超算服务能力，同时建设多个行业超算平台，全方位满足用户的多角度需求。主要应用领域有工程计算、影视游戏制作、无人驾驶、数字教育、医学应用等。

四.项目制冷方案

本项目机柜采用背板式冷却方案，机柜以水为冷却液在冷却背板内部的管道中循环流动，吸收服务器散发的热量。采用混合冷却系统，冬季为干式冷却，以闭式循环方式利用空冷器通过空气与金属管道的直接接触进行热交换，热量通过管道壁传导至空气，再由风扇或自然风带走；夏季为干式冷却+湿式冷却（蒸发冷却），结合换热器和外循环湿冷塔进行降温，通过换热器将内闭干式冷却系统的循环水热量进一步传导至外循环水系统，经换热器加热的热水在湿冷塔中与空气接触，部分水蒸发为水蒸气，吸收大量热量，从而降低水温。

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