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1、ICS 35.240.01CCS L 61DB23黑龙江省地方标准DB23/T 35122023大数据中心算力评估规范2023-07-05 发布2023-08-04 实施黑龙江省市场监督管理局发 布DB23/T 35122023I前言本文件按照GB/T 1.12020标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则的规定起草。请注意本文件的某些内容可能涉及专利，本文件的发布机构不承担识别专利的责任。本文件由黑龙江省互联网信息办公室提出并归口。本文件起草单位：黑龙江省大数据产业协会、哈尔滨鹏博普华科技发展有限责任公司、黑龙江省交投信息科技有限责任公司、黑龙江护理高等专科学校、哈尔滨财富通科技发
2、展有限公司、黑龙江亿林网络股份有限公司、黑龙江省网络空间研究中心、哈尔滨智路科技开发有限公司、黑龙江省交投千方科技有限公司、哈尔滨工业大学软件工程股份有限公司、哈尔滨双创网络孵化器服务有限公司。本文件主要起草人：石见昕、杨明、盛晟、赵达阳、孙传友、孙甲子、李璐昆、纪云龙、肖鸿江、宋成龙、王保龙、李冰冷、叶爽、李文才、乔凤仪、冯冬鑫、姜子寒、王唯合。DB23/T 351220231大数据中心算力评估规范1范围本文件规定了大数据中心算力评估方法。本文件适用于大数据中心算力评估、并为大数据系统研发、测试、生产、应用提供数据参考，同时可作为大数据中心能力的评价依据。2规范性引用文件下列文件中的内容通过
3、文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB 40879-2021数据中心能效限定值及能效等级GB 50174-2017数据中心设计规范GB 50462-2015数据中心基础设施施工及验收规范3术语和定义GB 40879-2021、GB 50174-2017、GB 50462-2015界定的以及下列术语和定义适用于本文件。3.1算力是指某一运算精度下的计算速度，单位是FLOPS。3.2数据中心算力是数据中心的服务器通过对数据进行处理后实现结果输出的一种能力。3.3通用算力
4、由CPU为代表的通用计算能力，本文使用平均单机架“每秒浮点运算次数”来评估数据中心的通用算力，单位采用TFLOPS（FP64，双精度浮点算力）。3.4智能算力由GPU、AI芯片为代表的智能计算能力，本文使用平均单机架“浮点运算次数”来评估数据中心的智能算力，单位采用TFLOPs（FP32/FP16，单精度/半精度浮点算力）。3.5算效能力为数据中心算力与所有IT设备功耗的比值，是同时考虑数据中心计算性能与功率的一种效率。DB23/T 3512202323.6存储能力采用存储容量（TB）和每秒读写次数（Input/Output Operations Per Second，IOPS）来衡量存储的能
5、力。3.7网络能力采用网络带宽速度来衡量网络的性能，单位为Gbit/s，即每秒传输的比特位数。4大数据中心算力评估方法4.1大数据中心算力“五力”模型选取五个指标对数据中心算力进行评估，分别为：通用算力、智能算力、算效能力、网络能力、存储能力。大数据中心算力（Computational Power，CP）的模型，其中CP=f（通用算力，智能算力，算效能力，存储能力，网络能力）见图1。图 1大数据中心算力图4.2大数据中心算力指标分级标准大数据中心算力分项指标分级标准见表1。DB23/T 351220233表 1大数据中心算力分项指标分级标准编号等级 1等级 2等级 3等级 4等级 5通用算力/
6、TFLOPS0100（不含）100200（不含）200500（不含）5001000（不含）1000 以上智能算力/TFLOPs01000（不含）10001500（不含）15002500（不含）25005000（不含）5000 以上算效能力/GFL0PS/W010（不含）1020（不含）2030（不含）3050（不含）50 以上网络能力/Gbit/S01（不含）110（不含）10100（不含）1001000（不含）1000 以上存储能力/KIOPS01（不含）110（不含）10100（不含）1001000（不含）1000 以上4.3星级标准参照表根据大数据中心分项指标约束，建立大数据中心最优组合
7、星级标准参照表见表2。表 2大数据中心最优组合星级标准参照表数据中心通用算力智能算力算效能力网络能力存储能力星级DC1等级 1等级 1等级 1等级 1等级 1DC2等级 2等级 2等级 2等级 2等级 2DC3等级 3等级 3等级 3等级 3等级 3DC4等级 4等级 4等级 4等级 4等级 4DC5等级 5等级 5等级 5等级 5等级 5注：“DC”代表评测的数据中心，星级越高越好，五星为最高。数值为表1中的等级。4.4大数据中心算力综合指标评估方法 TOPSIS4.4.1评估方法 TOPSISTOPSIS 是一种常用的综合评价方法，其能充分利用原始数据的信息，其结果能精确地反映各评价方案之
8、间的差距。4.4.2使用 TOPSIS 评估法计算TOPSIS 评估法见附录A。4.4.3综合指标星级评定对应表综合指标星级评定对应表见表3。DB23/T 351220234表 3综合指标星级评定对应表相对对应度TOPSIS 计算结果与星级评定对应表值范围00.25（不含）0.250.50（不含）0.500.70（不含）0.700.85（不含）0.851.00等级注：星级越高越好，五星为最高。5大数据中心算力评估程序大数据中心算力评估程序见附录B。DB23/T 351220235AB（资料性）C数据中心算力评估程附录A（资料性）大数据中心算力综合指标TOPSIS评估法大数据中心算力综合指标 T
9、OPSIS 评估法TOPSIS 是一种常用的综合评价方法，其能充分利用原始数据的信息，其结果能精确地反映各评价方案之间的差距。当已知 n 个样本和 m 个指标的数据时，需要进行评价决策时我们就可以采用 TOPSIS法来分析解决。具体算法见图 A.1。标引序号说明：ih正理想解的欧式距离；ih负理想解的欧式距离；分项指标；分项值 1-5；iQ相对接近度。DB23/T 351220236图 A.1TOPSIS 评估法示例：步骤一理清指标的数据类型四种指标类型，先将已知的指标确定其类型即可，具体指标类型有以下四种：极大型:数值越大越好；极小型:数值越小越好区间型:数值在一定范围内最好；中间型:接近中
10、间数值最好大数据中心的指标类型都为数值越大越好，因此数据类型选择为极大型。步骤二将指标数据正向化确定指标类型之后，接着我们将对应的数据进行正向化即可，换算方法如下：因为大数据中心分项评估指标为极大型不需要换算，所有此步骤可省略。步骤三将正向化后的数据进行标准化指标的不一致，其对应的数据单位也不一样，将数据标准化可以消除量纲的影响，具体数学表达式如下：即：每一个元素除以根号下对应列的所有元素平方和大数据中心的综合指标计算，采用的是大数据中心分项指标的等级数据，已经是标准化数据，可直接使用。步骤四 计算每一个样本的得分第一步：计算最大值最小值向量对于 n*5 的矩阵（n 个样本，5 个指标），我们
11、先找出每一列的最大值得出一个行向量 5，然后找出每一列的最小值得出一个行向量 1。在大数据中心算力评估中，为避免不同的样本组合参照不同，在充分调研的基础上选择最大值和最小值，其各项指标都在其区间内。选定评估范围 确定最大值与最小值。本标准使用大数据中心分项指标全为 5 为最大值，以数据中心各分项指标全为 1 作为最小值。第二步：计算样本与最大值最小值的距离定义第 i（i=1.n）个样本与最大值（最小值）的距离：DB23/T 351220237第三步：计算综合得分DB23/T 351220238是否AD附录B（资料性）大数据中心算力评估程序B.1评估申报流程图评估申报流程图见图B.1。大数据中心
12、算力评估申报数据中心评审部门专家组备注图 B.1评估申报流程图准备提交申请材料审核是否通过完整性检查补充完善评审现场调查审核备案后公示发放证书结束评估结果确认DB23/T 351220239B.2申报程序提交材料预审评审公示发证，具体内容如下：a)提交材料：申报单位遵循自愿申请的原则，按照要求填报申报材料，并将申报材料提交；b)预审：受理申报单位提交的申请材料并进行预审，对材料不全或存在问题的申报材料，向申报单位反馈后，由申报单位补充完善；c)评审：组织人员对申报材料进行评审，并到企业现场进行现场调查核实。根据评估结果出具评估意见表。阶段汇总后组织专家进行评估结果确认；d)公示：评估结果进行备案后公示；e)发证：公示期后 7 个工作日发放证书。B.3提供材料需提供材料包括但不限于以下材料：a)大数据中心算力评估申请表；b)大数据中心算力评估委托书；c)大数据中心算力评估公开承诺书；d)大数据中心基本信息登记表（IDC 牌照、场所、所属机构等数据中心介绍材料）；e)大数据中心上年度运行评审报告；f)大数据中心算力评估数据采集明细表。DB23/T 3512202310参考文献1计算中心有效算力评测体系白皮书2中国算力白皮书（2022年）3算力五力模型:一种衡量算力的综合方法4数据中心算力评估：现状与机遇