开篇场景：一座“数字工厂”的流水线
如果把算力中心比作一座超级工厂：
计算单元 就像工厂里的工人，负责核心生产；
存储系统 就像仓库，提供原料和半成品；
网络系统 就像运输管道，把原料和成品在各环节之间快速流转。
三者缺一不可，任何一环掉链子，整个工厂都会瘫痪。
这，就是算力中心的三大基石架构。
一、计算层：CPU + GPU + NPU 的协奏曲
CPU（大脑/指挥官）
优点：逻辑处理强，能调度全局。
缺点：并行能力不足。
作用：调度任务、控制流程、做预处理。
GPU（主力军/士兵）
优点：上千个核心并行，擅长矩阵运算。
缺点：不擅长复杂逻辑。
作用：AI训练、科学计算、渲染。
NPU/TPU（特种兵）
优点：为AI推理优化，能效比高。
缺点：通用性不足。
作用：AI推理、边缘计算、语音/图像识别。
计算层是算力中心的“发动机”。
二、存储层：数据就是“燃料”
高速缓存（Cache/内存）
保证计算单元不“饿肚子”。
数据能否快速送达，直接决定GPU是否能跑满。
分布式存储
把成千上万块硬盘组织成一个“超级仓库”。
HDFS、Ceph 等方案常见。
冷热分层
热数据放在SSD（快但贵）；
冷数据放在HDD（便宜但慢）。
存储层是算力中心的“粮仓”。
三、网络层：算力的“血管”
高速互联
GPU之间要高速通信（如深度学习中的梯度同步）。
技术：InfiniBand、RDMA、CXL。
数据传输
东数西算工程需要跨省算力调度。
技术：骨干光纤网络、低时延传输协议。
调度系统
Kubernetes、Slurm、云原生算力调度平台。
决定资源如何分配、如何避免拥塞。
网络层是算力中心的“交通网”。
四、三者协同的案例：AI大模型训练
以 GPT 模型训练为例：
计算层：上万张 GPU 并行处理矩阵计算；
存储层：TB/PB级训练数据需要随时读取；
网络层：跨GPU节点要快速交换参数（AllReduce操作）。
如果存储不够快 → GPU闲置 → 算力浪费；
如果网络延迟高 → 同步失败 → 模型训练崩溃。
这就是为什么 算力中心拼的不是单一硬件，而是全栈协同。
中国联通算力网络架构
中国电信云网融合目标技术架构
华为架构
分层示意图
算力感知网络
算力状态感知与通告
CFN技术架构
CFN广义上有时候会被用来指代整个算力网络。但是，在这里，CFN是一种分布式路由协议，在不同边缘云之间，按需进行着算力的调度和均衡。
算力交易
算力云网融合架构
五、结束语
算力中心就像一座数字化的“钢铁工厂”：
计算层是炉火熊熊的熔炉；
存储层是源源不断的矿石；
网络层是纵横交错的运输线。
三者相互配合，才让算力从“冷冰冰的芯片”变成“驱动社会的引擎”。
一句话总结：
算力中心不是单卡的堆叠，而是计算、存储、网络的系统性工程。
下一讲，我们将走进算力中心背后最隐蔽的挑战：能耗与冷却，为什么算力中心是“耗电怪兽”？