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預(yù)期目標：到2025年,，訓(xùn)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(wù)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(xué)習(xí)等功能，提升基于硬件的安全性,。

（二）智能算力集群

揭榜任務(wù)：攻克人工智能集群計算領(lǐng)域中總線互聯(lián),、RAS技術(shù)、功耗散熱等瓶頸,，加強智能服務(wù)器與智能芯片、操作系統(tǒng),、開發(fā)框架,、應(yīng)用軟件的兼容適配。建設(shè)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(xùn)練/推理要求,。

預(yù)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(yīng)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(xùn)能力。

（三）高質(zhì)量數(shù)據(jù)集

揭榜任務(wù)：建設(shè)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(xué)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(quán)威的行業(yè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)資源,，賦能行業(yè)發(fā)展,。

預(yù)期目標：到2025年，實現(xiàn)通用文本數(shù)據(jù)集規(guī)?？偭窟_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(xùn)練或微調(diào),。

（四）人工智能風(fēng)險管控軟件

揭榜任務(wù)：針對人工智能訓(xùn)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(fēng)險,，研發(fā)多維度一體化的人工智能風(fēng)險管控軟件產(chǎn)品。構(gòu)建人工智能安全風(fēng)險測評數(shù)據(jù)集,，提出相應(yīng)安全風(fēng)險的檢測,、防御方法，支持人工智能應(yīng)用服務(wù),、中間件與基礎(chǔ)依賴組件等對象的漏洞檢測與及時預(yù)警,，識別生成內(nèi)容潛在偏見歧視、倫理,、違規(guī)違法等風(fēng)險,。

預(yù)期目標：到2025年，構(gòu)建3個人工智能安全風(fēng)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(fēng)險,，提出不少于10種面向人工智能數(shù)據(jù)安全風(fēng)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,。