內(nèi)蒙古自治區(qū)促進(jìn)通用人工智能發(fā)展若干措施-數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)電能利用效率（PUE）不高于1.2

（一）加快算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。加快推進(jìn)全國(guó)一體化大數(shù)據(jù)中心算力樞紐體系內(nèi)蒙古算力網(wǎng)絡(luò)樞紐節(jié)點(diǎn)建設(shè)，出臺(tái)《內(nèi)蒙古算力樞紐節(jié)點(diǎn)建設(shè)方案》，優(yōu)先保障數(shù)據(jù)中心的用能指標(biāo)，加快綠電、中水等配套建設(shè)和改造升級(jí)，推動(dòng)數(shù)據(jù)中心適度超前建設(shè)。推動(dòng)綠色節(jié)能算力基礎(chǔ)設(shè)施，新建大型數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)電能利用效率（PUE）不高于1.2，水資源利用效率（WUE）不高于1.2。大力引進(jìn)算力頭部企業(yè)落地布局重大項(xiàng)目和重大平臺(tái)，提升算力供給能力。

（二）提升算力統(tǒng)籌調(diào)度能力。超前布局基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)，加快400G全光網(wǎng)絡(luò)建設(shè)。擴(kuò)容呼和浩特國(guó)家級(jí)互聯(lián)網(wǎng)骨干直聯(lián)點(diǎn)，加快申報(bào)建設(shè)新型互聯(lián)網(wǎng)交換中心。加快區(qū)內(nèi)一體化算力網(wǎng)絡(luò)體系建設(shè)，逐步實(shí)現(xiàn)與環(huán)京算力調(diào)度網(wǎng)絡(luò)一體化。重點(diǎn)推進(jìn)和林格爾新區(qū)“多云”算力資源調(diào)度示范項(xiàng)目建設(shè)，探索和林格爾數(shù)據(jù)集群內(nèi)不同算力供應(yīng)主體之間算力自由調(diào)度。

（三）推進(jìn)算力資源協(xié)同利用。推進(jìn)跨區(qū)域算力協(xié)同，加強(qiáng)與京津冀、長(zhǎng)三角等區(qū)域的算力合作，實(shí)施供需對(duì)接行動(dòng)，打造大模型訓(xùn)練應(yīng)用東數(shù)西算、東數(shù)西訓(xùn)等典型場(chǎng)景，實(shí)施算力供需對(duì)接行動(dòng)。統(tǒng)籌全區(qū)算力能力，動(dòng)態(tài)調(diào)度全區(qū)通用算力、智算算力、超算算力資源，定期對(duì)外發(fā)布算力供給規(guī)模、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、軟硬件服務(wù)要求、優(yōu)惠策略等算力資訊。探索建設(shè)內(nèi)蒙古算力資源交易平臺(tái)。

（四）暢通基礎(chǔ)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集獲取渠道。鼓勵(lì)企業(yè)建設(shè)合規(guī)安全的中文、圖文對(duì)、音頻、視頻等大模型預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)料庫(kù)，充分利用現(xiàn)有開(kāi)源中文預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集、互聯(lián)網(wǎng)中文數(shù)據(jù)集、行業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)集。鼓勵(lì)通過(guò)國(guó)內(nèi)各大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)獲取數(shù)據(jù)，擴(kuò)展高質(zhì)量多模態(tài)數(shù)據(jù)來(lái)源。推動(dòng)企業(yè)、機(jī)構(gòu)及專(zhuān)家學(xué)者之間建立數(shù)據(jù)合作共享機(jī)制，探索商業(yè)化場(chǎng)景合作模式獲取數(shù)據(jù)。加快建設(shè)自治區(qū)數(shù)據(jù)交易中心，依托數(shù)據(jù)交易中心獲取數(shù)據(jù)。

（五）加快公共數(shù)據(jù)開(kāi)放和開(kāi)發(fā)利用。聚焦公共服務(wù)、政務(wù)服務(wù)、民生服務(wù)等領(lǐng)域，制定公共數(shù)據(jù)開(kāi)放標(biāo)準(zhǔn)、流程和計(jì)劃，推進(jìn)存量公共數(shù)據(jù)的收集、清洗、標(biāo)注和隱私安全處理，加快開(kāi)放步伐，做到應(yīng)開(kāi)盡開(kāi)。推動(dòng)增量公共數(shù)據(jù)及時(shí)開(kāi)放。推動(dòng)建設(shè)敏感公共數(shù)據(jù)集，建立敏感數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)利用政策標(biāo)準(zhǔn)，推動(dòng)敏感公共數(shù)據(jù)與大模型定向?qū)�接，�?gòu)建高質(zhì)量人工智能訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

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