在双碳战略与新型电力系统建设驱动下,油气勘探、陆上/海上风电研发、电池材料研发、电网稳定仿真、储能安全模拟、风/光电功率预测等业务算力需求持续爆发。能源电力行业同时存在两类核心计算需求:一方面需要高性能计算支撑油藏模拟、风电整机气动仿真、电网电磁暂态、电池多物理场仿真;另一方面依靠智算算力实现智能巡检、负荷预测、源网荷储优化调度、电力市场交易。传统分开建设超算集群、AI集群模式难以适配仿真+人工智能融合的AI4S发展趋势,行业亟需一套可统一纳管异构资源、兼顾科学计算、工程仿真与大模型训练推理的一体化算力基础设施。

面临的挑战

算力割裂与资源浪费

超算与智算中心标准不统一、系统互不连通,导致大模型训练算力紧缺与传统超算机房闲置并存,综合利用率低下。

算力割裂与资源浪费

混合业务调度困难

科学计算任务(如油藏模拟、流体力学)与AI任务(如功率预测、故障诊断)对资源的占用特征不同,难以在同一集群中实现精准匹配与高效并行。

混合业务调度困难

安全可控要求高

能源电力属于关键基础设施,对国产化、自主可控要求极高,但现有商用算力平台难以满足完全自主可控的合规要求,存在核心数据泄露风险。

安全可控要求高

数据孤岛与流动困难

勘探数据、电网运行数据、气象数据等分散在不同系统中,缺乏统一的算力平台支撑数据的跨域流动与协同计算。

数据孤岛与流动困难

方案价值

01异构算力统一纳管,打通超算与智算壁垒

CHESS平台打破传统超算与智算分开建设的算力孤岛,支持CPU/GPU的协同管理,实现超算与智算两种异构算力的集中管理。

02双调度灵活伸缩,精准匹配多元场景

CHESS支持HPC/AI混合业务负载的智能自适配调度。无论是石油勘探的大规模数值运算、风电场的工程仿真,还是电网的AI智能巡检,均可通过灵活调度获得合理的资源分配。

03全栈自主可控,保障关键基础设施安全

CHESS平台采用全栈国产化技术架构,核心技术完全自主可控,已完成与国产化软硬件产品的深度适配,满足能源电力这一关键基础设施行业对信息安全的严苛要求。

04赋能能源电力行业AI4S全场景落地

支撑油气全波形反演、风机耦合仿真、电网稳定计算、储能热仿真、算电协同等场景,打通仿真计算与AI模型双向迭代,已在能源勘探、风/光/水电、电池研发等能源相关领域落地应用。

经典案例

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