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自从几年前，特斯拉筹建其独立的智算中心Dojo（道场）后 ，有志于智能驾驶乃至于次世代发展的车企 ，都已经讲目光投向该领域 。
在国内，去年8月，小鹏汽车在乌兰察布建成智算中心“扶摇 ”；今年1月初 ，长城汽车旗下毫末智行 ，宣布“雪湖·绿洲”智算中心投入使用。
至于其他的那些对手，也都在利用各种公云资源 ，跻身此赛道 。
尽管各家在发布设施前 ，都曾宣称其为“最强 ”，也实不知做成短视频送去抖音审 ，最后哪个才能过 。
但是有一点是可以肯定的 ，直到上月末乃至此时，吉利汽车集团在湖州长兴县部署的吉利星睿智算中心 ，在性能上于国内堪称首屈一指。
吉利星睿 ，湖州的新“特产 ”
今年2月末，笔者有幸受邀 ，前往湖州长兴县 ，参加吉利、阿里联合举办的，星睿智算中心启动活动。
为什么要选湖州长兴县，这是我在启程前曾经考虑过的问题 。毕竟就个人认知而言 ，在最近十几年间 ，这边都有一种，仿佛江浙沪的角落一般的味道 。
然而 ，当我驾车自沪渝高速南太湖互通闸道驶出时 ，立即就意识到，这个问题已经无需解答了。
彼时 ，一股强劲的东南风自侧后吹来 。其势之猛 ，使得车身都为之一晃 。散热历来是计算中心的重要问题之一。而如此大风，确实是建设计算中心的理想地点 。
吉利汽车位于长兴县的生产基地
环太湖地区多风 ，这几乎是江浙沪的常识 。每当一年气温转暖 ，以太湖为中心的冷高压逐渐生成，来自湖上的风开始不断向四周吹拂。
又加之长兴县东阙紧靠着地处太湖南岸平原中心位置的南云峰 ，这座海拔521.5米的太湖南岸最高峰挡住了相当一部分气流 ，迫使其向两侧吹拂 。
吉利星睿智算中心，就背靠着南云峰迎风面的西侧一座名曰凤山的小丘 。凭借孤山带来绕流效应，这里常年刮着大风 ，在江浙一带确实是部署计算中心的理想地点。
几年前 ，阿里集团在河北省张北县小二台镇建设阿里数据港张北数据中心，便是充分考虑了当地的多风以及低气温特点 。
尽管江浙地区由于纬度和气候问题 ，并不能指望有张北县低的平均气温状况 ，但环太湖地区常年吹拂的大风，对降低计算中心散热系统能耗 ，确实也有显著的作用 。
此外 ，这里毕竟是毗邻一 、二线中心城市。湖州市中心在30分钟车程之内，而往东3小时车程能进到上海市区 ，向着东南则2小时则可直奔杭州。
而面临产业升级压力 、GDP考核等问题的地方政府 ，对于吉利汽车集团愿意在生产基地之外，进一步在当地部署计算中心一事 ，自然是高度欢迎 。
所以在交付仪式当天 ，湖州当地众多市、县领导，也专程前来参会齐集一堂，其重视程度可见一斑 。
毕竟 ，这是联通 、北斗等国字头背景企业外 ，第一个部署在湖州境内的车企专属大规模计算设施。
吉利星睿智算数据中心的前身，是吉利控股集团在长兴县设立的企业级数据中心 ，主要任务是提供云容器服务 ，用于公司内部运营 。
比如网站 、OA办公软件，办公云等等 。2021年12月 ，吉利星睿智算中心正式立项 ，并且在2022年7月正式开始升级建设。
而为星睿智算中心提供建设与后续运维服务的，则是著名的云计算服务提供商 ，阿里云 。
吉利长兴数据中心 ，项目总投资约10亿元，占地总面积52.12亩 ，规划机柜5000架 ，星睿智算中心一期工程现已建成标准5kW机柜2520架 。
星睿智算中心的各项性能，在目前国内同类计算中心中处于领先地位——全系统云端总算力峰值每秒81亿亿次、最大通信网络传输速率为每秒800GB。
特别需要提一句的是，其存储带宽达到每秒4.5TB ，是业界普遍采用的以太网的400倍 。
目前 ，星睿智算中心还规划有二期工程 。一旦二期项目建成落地，即规划的5000个机柜全部部署到位 ，则系统总算力规模将突破EFLOPS ，达到惊人的120亿亿次。
作为智能汽车的云端支持系统，届时星睿智算中心可支撑的在线车辆并发数 ，达到350万规模 ，同时数据存储规模将达EB级别 。
智算中心的时代
在这里需要特别强调的是，吉利星睿这个“智算中心”的定位 。其有别于传统数据中心、超算中心。
智算中心是一个近两年来逐渐兴起的概念。
“智算” ，代表设施并非传统意义上 ，以通用处理器（CPU）为主的超级计算机设施 。其总算力中会有相当一部分由A.I芯片构成，专为人工智能项目服务的部分 。
所以 ，理解星睿重要性 ，乃至于智算中心价值的关键点在于，什么是A.I芯片。
众所周知，人工智能相关运算 ，有其特殊性 。无论是各种语音信号的识别 ，还是各类图形图像的判别，抑或是目前流行的 ，各种基于人工神经网络的深度学习训练 。计算机在运行这类任务时 ，通常面临着任务细碎烦琐，但并行任务数量巨大的问题。
在这类情况下 ，内核具有较强Control（控制器）以及算术逻辑单元（ALU）的CPU ，通常效率非常的差 。
之所以差，是因为A.I项目具有其特殊性 ，往往不存在复杂的运算任务 ，但一般会存在同时并行的海量的“小数据 ”需要进行运算 。这就意味着，CPU内少量高性能控制器+ALU的组合因为受制于数量 ，无法高效地并行处理这类由细碎项目组成的任务。
而所谓得A.I芯片在构造上 ，和CPU可以说是反其道而行之——芯片内部单个控制器以及ALU的面积都非常小，但总数却很多 。甚至一级缓存也被拆成小块，分别配给了各个控制器模块 。
这些显著区别于CPU的特性 ，使得其在处理A.I项目时 ，显得得心应手。举个简单的例子：汽车智能驾驶 。
汽车的智能驾驶功能的实现，通常仰赖于多种外部传感器对车辆周边以及自身态势的感知 。在自动驾驶域控制器的协调下 ，实现对当前场景的最优策略。
而在这一过程中 ，视觉传感器在回送图像信号时，系统会将视频信号拆解成帧来判读 ，以理解整幅图像各个区域图形的意义——或是交通标志 、或是行人 、或者是其他机动车辆等等。
这就意味着 ，系统会面临同时处理大量细小图像区块单独识别的问题 。
尽管每个图形都不复杂，但一张图往往由几十上百的对象构成 ，而每秒又有几十张的图像（视车载视觉传感器具体刷新率而定） 。
讲到这里相信许多人已经明白了 ，A.I芯片实际上就是一类特别优化过的图形处理器（GPU）。
毕竟，这类工作在很大程度上 ，也可以被视为另一种类型的大量图形处理任务 。而即便其执行的任务和图像无关 ，比如语音识别等，其同样面临着大量声波识别和滤除等复杂多线程问题 。
而各种基于神经网络的机器深度学习训练，同样需要面对复杂多线程问题。
理解了何为A.I芯片 ，自然也也就解决了对智算中心定位的认识 。
从现阶段产业发展的角度来看 ，人工智能有三大驱动力：数据、算法和算力，这些都与计算密切相关 。对于车企来说 ，想要在智能驾驶方面有所发展 ，海量的仿真 、巨量的数据收集是必不可少的。
在此大背景下，建设成规模的大型智算中心 ，显然能更快地完成自有模型以及算法的迭代和进化 。
在智能驾驶研发领域 ，如果采用传统的本地模型训练模式，完成一千个智驾模型训练 ，需要大约3个月 。而利用星睿智算中心充沛的A.I算力 ，同样的工作则只需要8个小时，研发效率提升达二百多倍。
当然 ，吉利星睿智算中心绝不是仅仅用于企业智能驾驶业务的推进 ，相关技术的研发 。其同样可以执行超算中心所具有的各项功能，例如支持汽车研发等等 。此外，吉利为用户提供的云端支持 ，也基于该中心。
作为“云 、数、智 ”一体化云计算平台 ，能够实现吉利控股集团体系下，含航空航天 、高清地图 、智慧能量、智慧动力 、智能架构 、智慧出行在内的全生态数据合规共享 ，为汽车生态链的全部环节（监测、运行 、OTA）提供研发和运营支撑。
此外 ，吉利还联合阿里，首创了算力智能跨池调度技术 ，计算资源相对中国头部公有云服务商现有技术提升至少20%资源利用率 ，进一步加速智驾模型研发及人工智能业务 。
当然我们也不能忘记的是，在这一切背后 ，阿里的身影 。上述提及的三家智算中心 ，除去字节跳动旗下火山引擎协助的雪湖·绿洲，星睿与扶摇 ，均出自阿里云的手笔。
实际上 ，那些暂时没有独立建设智算中心的主机厂，目前也大多在利用阿里云提供的公云，在进行着相似的工作 。
作为全球第三 ，亚太第一的云服务提供商 ，阿里云几乎可以说是为中国新一代智能汽车，搭建起了“产房” 。
在其中 ，以车企独立建设的智算中心的角度 ，星睿智算中心无疑是现阶段最强大者。
星睿智算中心内景然而在汽车智能和网联的这条赛道上，最终决胜的关键 ，并不是掌握了多么强大的工具 ，而在于车企如何利用手中的工具，打造出锁定胜局的产品 。
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