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預期目標：到2025年,，訓練芯片支持FP16、FP32和混合精度（FP16/FP32）處理能力,，內(nèi)存容量達到128GB及以上,，單芯片F(xiàn)P16達到500 TFLOPS以上，支持結(jié)構(gòu)化稀疏后FP16算力達1 PFLOPS以上,。片間互聯(lián)帶寬達到300 GB/s以上,，支持智能服務器單機內(nèi)部全互聯(lián)。高效支持可信計算,、隱私計算或聯(lián)邦學習等功能,，提升基于硬件的安全性。

（二）智能算力集群

揭榜任務：攻克人工智能集群計算領域中總線互聯(lián),、RAS技術,、功耗散熱等瓶頸，加強智能服務器與智能芯片,、操作系統(tǒng),、開發(fā)框架、應用軟件的兼容適配,。建設大型智能算力集群,，通過液冷等方式滿足綠色化需求。開發(fā)配套云端運維管理和調(diào)度系統(tǒng),，滿足大規(guī)模人工智能訓練/推理要求。

預期目標：到2025年,，智能算力集群節(jié)點擴展規(guī)模不低于1024卡,，與國內(nèi)外主流人工智能軟硬件環(huán)境完成兼容適配；總體算力規(guī)模超過500 PFLOPS,，PUE不超過1.25,。開發(fā)支持低響應時延、動態(tài)擴展等特性的集群云端運維管理和調(diào)度系統(tǒng),，針對基于Transformer的重點模型具備分鐘級斷點續(xù)訓能力,。

（三）高質(zhì)量數(shù)據(jù)集

揭榜任務：建設大規(guī)模通用中文語料庫，加強主流中英文數(shù)據(jù)的清洗及過濾,，構(gòu)建標準化語料資源池,，整合文字,、圖片、音視頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)集,，并實現(xiàn)對外開放,。打造高質(zhì)量代碼、書籍,、人類反饋指令數(shù)據(jù),、科學文獻等專業(yè)知識數(shù)據(jù)集。面向工業(yè),、醫(yī)藥,、電信、金融,、教育等重點行業(yè)匯聚高質(zhì)量,、權威的行業(yè)訓練數(shù)據(jù)資源，賦能行業(yè)發(fā)展,。

預期目標：到2025年,，實現(xiàn)通用文本數(shù)據(jù)集規(guī)模總量達到10TB,、通用圖文數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)總量達到1億對,、通用音視頻數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)總量達到100TB。面向編程代碼,、科研文獻,、百科教材等專業(yè)知識，以及工業(yè),、醫(yī)藥,、電信、金融,、教育等重點行業(yè),，形成不少于3個高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，各數(shù)據(jù)集賦能10個及以上專用模型訓練或微調(diào),。

（四）人工智能風險管控軟件

揭榜任務：針對人工智能訓練數(shù)據(jù)投毒,、算法模型漏洞、敏感有害生成內(nèi)容等重點風險,，研發(fā)多維度一體化的人工智能風險管控軟件產(chǎn)品,。構(gòu)建人工智能安全風險測評數(shù)據(jù)集，提出相應安全風險的檢測,、防御方法,，支持人工智能應用服務、中間件與基礎依賴組件等對象的漏洞檢測與及時預警,，識別生成內(nèi)容潛在偏見歧視,、倫理,、違規(guī)違法等風險。

預期目標：到2025年,，構(gòu)建3個人工智能安全風險測評數(shù)據(jù)集,，覆蓋偏見歧視、違規(guī)違法,、惡意指令注入,、倫理等多維度安全風險，提出不少于10種面向人工智能數(shù)據(jù)安全風險的檢測,、防御方法,，組織不少于5個典型智能產(chǎn)品開展試點驗證工作。