面向车路协同的低时延异构计算数据中心研究

根据中国电信车路协同项目的研发实践,提出低时延异构计算数据中心架构,该架构采用数据中心最新一代硬件技术对各类云基础平台进行重构,可大幅降低业务处理延迟。此架构的实现以自主创新的CTPAI青狮赋能平台为基础,研发出体系化核心技术装备,包括基于TPCM的边缘计算服务器、基于DPU的路侧计算单元、基于PMEM的高速缓存池、基于异构AI芯片的智能计算平台、基于隐私计算的数据交换平台、基于RoCE的跨域数据调度网络、基于硬件加密的全闪分布式存储、基于超高密度机箱的对象存储和基于时空数据库的交通大数据平台。

AI使能的5G节能技术

随着5G商用的全面开展,5G无线站点数目急剧增加,5G核心网需分层部署在区域/省/地市数据中心,以及数据中心规模化发展,导致能耗问题日益凸显。基于全网能耗主要占比,调研5G接入网络、核心网络和数据中心的能源效率评估方法。介绍了AI使能的基站节能技术及试点应用方案、AI应用于5G核心网的节能方式、AI使能的数据中心节能技术和试点应用方案,探讨了节能技术的挑战和未来的研究方向。对整体通信系统节能技术的总结和展望,有助于提高对能源效率和绿色网络发展的认识。

边缘服务器技术研究

随着边缘计算产业的发展逐步从产业共识走向落地实践,多元的边缘应用场景对边缘服务器提出了新的挑战。边缘服务器作为边缘计算和边缘数据中心的主要计算载体,就近提供边缘智能服务,满足行业数字化在边缘人工智能、数据存储与优化、边缘网络、安全与隐私保护等方面的关键需求。本文分析了边缘计算的特点,重点对边缘服务器的物理规格、模块化配置、异构计算、液冷技术、安全保障等核心技术进行了分析,最后提出了边缘服务器管理、优化散热设计、融合边缘计算管理平台等未来发展趋势。

中国氢能产业有序发展面临的挑战与对策

对国内外氢能产业发展现状及相关政策进行了介绍,并详细综述了氢能的主要供应体系技术及其在工业、建筑、交通、储能领域中的应用。通过探讨氢能产业发展面临的挑战,深入分析了现阶段氢能顶层设计应把握的关键问题,并提出相应的政策建议,指出了我国氢能产业的未来开发前景。

基于模糊控制的IDC机房环境安全管理

随着中国电信云网融合以及数字化转型步伐加快,数据中心和IDC机房的规模不断扩大,机房基础设施的运行与维护的难度及工作量也随之加大,同时对维护人员的运维水平提出了更高的要求。为了实现网络设备安全、可靠运行,机房的环境必须保证恒温恒湿,空调系统需要全年7*24小时不间断工作。因此如何有效地确保机房环境始终安全可控和节能高效管理,已成为机房运维工作者面临的一大挑战。在这一背景下,北京电信网运部动力中心利用基于AI的智能模糊控制方法,对IDC机房环境运行参数进行分析和预测,制定和实施控制策略,实现机房环境的智能化、安全性和节能性的统一协同管理。根据对数据中心运营数据的验证结果,基于模糊控制的IDC机房环境安全管理对机房的环境参数控制,达到了预期效果,实现了机房安全管理的数字化升级,对类似的运营商数据中心安全管理,具有积极的参考意义。