【农业银行数据中心总经理佟梅】农业银行智算中心建设与运营实践

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（来源：中国金融电脑）

随着人工智能技术的快速发展，银行业智能应用场景持续深化拓展，急需构建高可靠、高性能的新一代智算底座。农业银行数据中心积极落实新质生产力发展要求，加速构建安全、高效、智能、绿色的智算中心，以算力基础设施升级助力全行数智化转型，为金融业智算中心建设提供参考与借鉴。

在国家“东数西算”工程、“人工智能+”行动等政策的推动下，农业银行数据中心前瞻布局人工智能新基建，深入推进“一体协同、多元异构”的融合算力架构，为智慧银行建设提供安全可靠的算力底座。

1.优化算力基础设施布局

根据国家“东数西算”战略部署，农业银行数据中心深入研判业务发展需求、技术演进趋势及灾备体系布局，率先启动内蒙古数据中心建设工程，构建形成多地多中心、集团一体化的新基建布局，实现基础设施高可用和机房充足供给，为全行数智化转型提供坚实的基础设施保障；同时，通过优化算力资源跨区域调度机制，将大数据、人工智能等高能耗应用向西部低成本地区迁移，有效支撑东部地区数据处理需求，实现算力资源与能源供给的最优配置。

2.部署多元异构智能算力

面对大模型时代金融场景的复杂算力需求，农业银行数据中心构建了“异构兼容、多元并存、平滑演进”的智算底座，实现从底层芯片、硬件设备、操作系统到上层管理平台的全栈自主可控。智算底座通过分层架构设计，打造了灵活适配不同场景的算力供给能力：通用计算层以CPU为核心，承担业务逻辑处理及数据处理等任务；智能加速层采用GPU与NPU的异构组合实现能效比最优，其中，GPU通过混合精度计算支持大模型优化的高并发需求，NPU则针对金融领域特定算法进行推理加速；统一抽象层通过容器化与虚拟化技术，屏蔽底层硬件差异，为上层应用提供标准化算力接口，支持“一次开发、多端部署”的敏捷开发模式。

3.构建高效智算体系架构

面向新型算力服务的架构创新需求，农业银行数据中心深度整合AI芯片、集群计算框架、算法模型矩阵，构建“云+AI”深度融合的智算架构，实现算力网络智能化升级。该架构自底向上分为四层：基础设施层采用xPU集群支撑并行计算，依托RoCE技术构建低延迟高吞吐网络，借助统一存储系统实现集中式与分布式存储资源的一体化管理，构建了算网存一体化的AI基础设施，保障算力、网络、数据的高效协同；资源服务层通过敏捷的算力资源调度、统一的数据资源供给、快速迭代的模型矩阵，为AI开发提供全要素支撑；智算平台层整合算法、框架、工具、组件，依托平台与租户协同模式，提供开箱即用的AI模型服务，支持智能体等新技术应用，提升应用的快速部署与规模化推广能力；应用服务层聚焦场景化落地，系统化打造信贷、风控、渠道、运营、投顾、营销、运维、办公八大领域智慧应用，实现“人工智能+”的全面赋能与深度应用。

二、云化能力支撑：

强化智算资源敏捷供给

面对智算需求激增与精益化管理的双重挑战，农业银行数据中心以算网协同、云化管理、生态协同为三大核心支柱，构建全栈式智能算力底座，通过高速互联网络、资源弹性调度与技术生态共建，实现智算资源的敏捷供给与集约化利用。

1.算网协同，实现高速可靠互联

高速可靠的算力网络是智算集群化与大规模并行运算的核心支撑。农业银行数据中心采用跨节点高速互联、动态负载均衡、分层存储优化等关键技术，保障数据在计算节点间实现低时延、高吞吐的无损网络传输；构建跨地域高速互联网络，通过云网一体化架构，统一调度计算、网络及存储资源，实现千卡集群的高速互联，支撑多类型、多尺寸、多模态模型的稳定运行。

2.云化管理，高效保障业务需求

AI算力需求的指数级增长，对智算资源的敏捷供给与集约化管理提出更高要求。农业银行数据中心基于智算云平台构建统一AI算力池，整合xPU异构硬件资源，打破硬件资源孤岛，实现集中化管理；通过内核级虚拟化技术革新算力分配模式，实现算力与显存资源的细粒度划分，支持“一卡多用”与业务敏捷部署；依托智能调度系统实现负载均衡、资源超配与混部、弹性伸缩及跨节点聚合，通过多任务峰谷互补与动态资源供给，提升智能算力的灵活性、利用率及集约化水平，全面构建资源高效利用、业务敏捷响应的智能算力供给架构。

3.生态协同，驱动技术升级创新

面对人工智能技术快速迭代的特性，农业银行数据中心秉持“以用促建、共建共享”理念，构建良性循环的智算生态协同机制，推动技术迭代与场景应用深度融合。一是联合芯片厂商、云计算企业及科研机构共建实验室，攻关大规模推理模型性能优化技术，推进大模型与智算硬件的协同优化，通过算子优化和编译加速提升兼容性，进一步压降智算应用的训推成本；二是积极参与金融行业算力、AI安全及绿色计算等标准的制定，在行业生态共建中及时把握监管要求与技术趋势，明确技术演进方向，为智算中心发展提供规范指引；三是深度融入开源生态，积极贡献金融场景工具与插件，同时吸收社区先进成果反哺内部技术迭代，减少重复研发，加速技术转化。

三、智算运维转型：

AI赋能运维模式升级

面对算力资源规模扩张与异构环境运维的挑战，农业银行数据中心积极通过AI赋能，构建智能化运维体系，突破传统运维在复杂环境中的能力瓶颈，持续提升智算底座的安全韧性，实现算力全生命周期精准管控。

1.打造“通算+智算”融合的运维体系

农业银行数据中心基于现有的通用算力运维体系，通过架构解耦与能力复用，升级构建了“通算+智算”的融合运维框架。该框架以“监—管—控—配—析”五位一体联动闭环为核心，从应用系统与基础设施两个维度，打造横向跨层、纵向穿透的全栈可观测能力，实现算力资源“一张图”全景可视；同时整合多维度诊断工具链，打造“一套工具”精准定位故障根源。在运维纵深层面，该框架实现对“通算+智算”的全链路智能感知与“事前—事中—事后”的全周期运营管理，并持续通过常态化实战演练，锤炼技术运营和应急响应能力。

2.AI赋能生产运维模式创新

农业银行数据中心以数据要素为核心、AI技术为引擎，创新构建多位一体的智能运维体系。一是运用智能体构建一体化智能巡检平台，实现系统健康状况的自动化、精准化评估，筑牢安全生产事前防线；二是构建AI算法驱动的无阈值智能监控系统，基于企业级知识库打造“AI运维助手”，实现风险精准发现与处置方案智能推荐，形成“感知—分析—决策”的响应闭环，有效筑牢安全生产事中防线；三是融合大模型与强化学习技术，构建变更风险智能评估与全流程防控机制，实现变更风险隐患的精准识别，推动风险管控模式从被动响应向主动防御跃迁。

3.网络安全智慧运营提质增效

农业银行数据中心秉持“以AI对抗AI”的建设思路，构建“智能防御+攻防协同”双轮驱动的运营体系，实现“监测—分析—响应—优化”全流程智慧化升级。在资产漏洞监测方面，利用大模型泛化能力，动态测绘全网资产并智能评估漏洞优先级，强化风险识别能力。在安全态势分析方面，融合多模态分析技术，构建攻击链路知识图谱，实现攻击行为精准识别与快速溯源；打造智能实时邮件检测系统，结合自然语言处理与视觉识别技术，有效拦截恶意邮件。在安全防护响应方面，打造智能告警处置引擎，通过动态决策机制实现典型攻击场景的自动化响应。在攻防实战优化方面，开发AI渗透测试平台，通过实战化渗透提前加固薄弱环节，加速防御机制进化，形成攻防协同的新型安全范式。

面对算力需求爆发式增长与智算成本高昂的突出矛盾，农业银行数据中心秉持绿色集约原则，系统化提升智算资源利用效率，加速机房基础设施节能降碳转型，助力智算中心降本增效。

1.三维协同提升智算资源利用效率

面向算力供需的主要矛盾，农业银行数据中心从“策略优化、架构创新、监测赋能”三大维度协同发力，实现资源利用效率的显著提升。在策略优化方面，制定分层模型使用策略，根据业务场景需求，动态选择适配的模型参数量级，实现大/小模型与轻量级/复杂场景的精准适配，避免算力资源错配。在架构创新方面，采用PD分离部署模式，突破传统架构资源耦合瓶颈，将提示词处理与文本生成解耦运行，显著提升系统响应速度与资源利用效率。在监测赋能方面，构建全链路FinOps成本治理体系，通过覆盖“作业级—应用级—租户级”的多层级监控看板，实现算力消耗可视化管控，智能识别僵尸任务、低效模型等，触发自动回收或降频策略，推动资源成本的实时主动优化。

2.节能降碳技术助力基础设施绿色转型

围绕国家“双碳”目标，农业银行数据中心秉持全生命周期绿色运营理念，加速推进机房基础设施绿色智能转型，进一步擦亮绿色底色。一是在规划阶段，因地制宜采用间接蒸发冷却、氟泵双循环、光伏发电等技术，实现开源节流。二是在运营阶段，构建多维节能架构，应用AI节能技术对冷源系统、气流组织进行智能调优，通过持续节能调适提升能效水平；打造智能照明系统，通过动态电源调节、负荷优化等，实现精益化节能管控，有效支撑绿色低碳运营。基于上述创新实践，农业银行多个数据中心园区获评“国家绿色数据中心”和“国家A级机房”，成为行业能效管理标杆。

面向蓬勃兴起的AI技术革命浪潮，农业银行数据中心将深入贯彻“人工智能+”发展战略，持续构建安全可靠、集约高效、绿色智能的新型智算底座，通过生产智能运维与安全智慧运营的协同创新，增强底座韧性，筑牢转型根基，为智慧银行建设提供有力支撑。

本文刊于《中国金融电脑》2026年第5期

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