成自宜高铁成都双线特大桥至天府站区间工人们正在铺设轨道。 刘忠俊 摄
中新网记者走进成达万高铁涪江特大桥施工现场,工人师傅们紧张操作着10多台旋挖钻机、履带吊、汽车吊等进行施工作业,全力抢抓河道枯水黄金期。“涪江特大桥横跨1300米涪江江面,要赶在汛期前完成水下施工。”中铁十七局成达万高铁6标段二工区经理王俊俊称,汛期来临涪江水位将上涨,给水下施工增加难度。“力争在汛期前完成大桥水下部分施工,这也是项目部2023年最重要的节点。”
正在加紧建设的天府高铁站。 刘忠俊 摄2023年即将建成通车的成都经自贡至宜宾高铁(下称:“成自宜高铁”)全面进入铺轨、四电、站房的最后冲刺阶段,记者在成自宜高铁成都双线特大桥至天府站区间看到,60余名施工人员正在进行布枕、铺设轨排、安装配件等作业,并以每天300米至500米的速度推进。“工地全部复工,正在进行成自宜高铁成都段的铺轨作业。”中铁十九局成自高铁7标铺轨项目部周忠坤称,后续将增加至300人左右,力争6月30日实现轨通。
成自宜高铁龙泉山隧道内工人师傅们正在进行无砟轨排的吊装等作业。天府高铁站位于成都市天府新区兴隆湖以东,车站采用“站房高架+站场高架”设计理念,为12台22线。庞大的工地上耸立着18台塔吊正不停转动,下方穿着橙色背心的工人在工地上穿行,他们搭建钢架、或绑扎钢筋,开展混凝土浇筑作业忙个不停。与此同时,成自宜高铁龙泉山隧道里两台小型吊车正来回穿行,不停地调运浇筑使用的无砟轨排,工人们正在为新一轮的无砟轨排浇筑作业做好准备工作。
涪江特大桥施工现场工人师傅正在焊接钢筋笼。 刘忠俊 摄“正根据现有资料,提前准备施工方案和摸清地下管线情况,确保施工顺利进行。”成都至重庆高铁成都站建设现场,中铁八局成都车站站房项目总工程师胡涛正和同事们一同研讨站房过境道路施工前期准备工作细节。“既有区域拆除工作完成是确保后续施工实施的先决条件。”胡涛称,目前拆除已进入第二阶段,即拆除既有的第1至第4股道,并将第5股道打围。拆除完成后,成都站南站房及南广场施工将提上日程。(完)
算力发展面临诸多挑战 宁畅发布冷静计算战略****** 1月12日,“极致冷静 集智计算”2023宁畅新品暨品牌战略发布会在北京召开。宁畅带来了搭载第四代英特尔至强可扩展处理器的G50服务器全系新品,并发布“冷静计算”战略,全新战略与G50服务器新品的同步亮相。会上,中国信通院云计算与大数据研究所所长何宝宏、宁畅总裁秦晓宁、英特尔市场营销集团副总裁、中国区数据中心销售总经理兼中国区运营商销售总经理庄秉翰、宁畅副总裁兼首席技术官赵雷、百度公司飞桨产品团队负责人赵乔及国家气象信息中心先进计算室副主任沈瑜等发表演讲。 中国信息通信研究院发布的《中国算力发展指数白皮书(2022年)》指出,中国近6年计算设备算力总规模达到202 EFlops,其中智能算力增长迅速,增速为85%。中国信通院云计算与大数据研究所所长何宝宏表示:“以算力为核心的产业数字化,正在各个行业迅猛加速。与此同时,地域与行业的结构性配置与标准完善、节能低碳发展、算力与成本平衡、算力使用难度等问题仍然存在,解决这些问题的答案不能仅依靠算力堆叠,而是更需要基于对行业与技术的洞察与理解,找到平衡发展之道。” 宁畅作为国内领先的集研发、生产、部署、运维一体的服务器厂商,希望为行业发展找到一条明确的路径,在算力性能、效率、成本、应用等难题中为客户提供最佳解决方案。宁畅总裁秦晓宁表示,“越是火热躁动的行业环境,越需要纵观全局洞悉趋势的静心思考,宁畅将秉承全新‘冷静计算’战略,为行业前进寻找最优解。” 如何实现“冷静计算”?宁畅提出三大关键词:理性、务实、包容。在计算概念火热更迭时,宁畅选择理性洞察用户需求,实现当下需求与未来挑战的双向统筹;在用户面临诸多挑战时,宁畅坚持务实,提供“量身定制”的算力最优解;在坚持自身研发同时,宁畅积极构建包容生态,与上下游产业链共同创新。 英特尔市场营销集团副总裁、中国区数据中心销售总经理兼中国区运营商销售总经理庄秉翰介绍,“第四代英特尔至强可扩展处理器采用最新英特尔制程工艺与技术,具有全新的芯片架构,是一个高度创新的平台。宁畅作为英特尔重要的合作伙伴之一,相信能够凭借其深厚的技术积累与市场经验,充分发挥英特尔处理器的强劲性能,为各行业带来冷静计算价值。” 在“冷静计算”战略下,宁畅此次发布了12款全新G50系列服务器产品,并全部升级搭载第四代英特尔至强可扩展处理器,性能实现显著性地突破跃升。新品涵盖通用服务器、人工智能服务器、多节点服务器、边缘服务器等全线产品以及液冷产品方案,实现全产品形态升级。 宁畅G50服务器系列产品还突破性实现风冷、冷板液冷、浸没液冷三大散热方式全覆盖。其中,宁畅B7000更是作为业内首款基于第四代英特尔® 至强® 可扩展处理器的浸没式液冷服务器,在保障高性能的前提下降低了散热功耗,整体PUE≤1.05,大大降低数据中心的维护成本,可广泛应用于云计算、高性能计算等场景。(柯岩) (文图:赵筱尘 巫邓炎) [责编:天天中] 阅读剩余全文() |