一种算力锅炉设备的制作方法

1.本发明涉及供暖设备技术领域，具体涉及一种算力锅炉设备。


背景技术：

2.锅炉是一种能量转换设备，向锅炉输入的能量有燃料中的化学能、电能，锅炉输出具有一定热能的蒸汽、高温水或有机热载体，锅炉中产生的热水或蒸汽可直接为工业生产和人民生活提供所需热能，也可通过蒸汽动力装置转换为机械能，或再通过发电机将机械能转换为电能。
3.在冬天会使用锅炉来进行供暖，现有的锅炉供暖常常出现供暖间断或不稳定现象，使得供暖效率不高，导致供暖成本增加。此外，在供暖时，热能输送过程中的热耗散率也会存在区别，无法直接为各个供暖区域直接输送所需温度的热水，进而不利于实现精确供暖。


技术实现要素：

4.为解决上述问题，本发明提供一种算力锅炉设备，包括云算力平台、余热产生系统、余热回收系统、热泵系统以及太阳能光伏系统；
5.所述余热产生系统产生的余热被所述余热回收系统进行回收，所述余热系统将回收的热量转换为余热电能进行存储或再利用，所述余热电能可通过蓄热系统转化为余热热能；
6.所述热泵系统通过所述太阳能光伏系统或者通过所述余热热能的热量经云算力平台计算后对供暖区域进行供暖；
7.所述余热产生系统包括至少一块gpu芯片和油箱；
8.所述gpu芯片上设置有导热油管，所述油箱的出液口通过管道与油泵的进液端相连，所述油泵的出液端通过管道与所述导热油管的一端相连，所述导热油管的另一端与所述油箱的出液端相连；
9.所述油箱的油与所述gpu芯片工作所产生的热量进行热交换后用于供暖；
10.所述云算力平台用于构建供暖管道长度、供暖管道已用时间、供暖管道外界温度与供暖热耗散率的数学模型，并采集数据对数学模型的参数进行求解；在gpu芯片供热的过程中，分别与gpu芯片进行通讯，准确计算供暖的热耗散率；并按照计算得到的温度控制供暖温度，实现供暖区域的精确供暖。
11.进一步的方案是，所述云算力平台在构建供暖管道长度、供暖管道已用时间、供暖管道外界温度与供暖热耗散率的数学模型时，在供暖管道处于不同长度、不同已用时间和不同外界温度的条件下，对供暖管道的热耗散率进行多次采集，每次采集到的热耗散率与对应的长度、已用时间、外界温度作为一组数据保存在所述云算力平台中；由所述云算力平台中建立多元线性回归模型。
12.进一步的方案是，所述云算力平台包括至少一个算力单元，每个算力单元包括虚
拟机监控器vmm和资源收集器rc，所述云控制节点包括资源调度器rs；
13.所述算力单元用于提供算力；
14.所述虚拟机监控器vmm用于提供控制接口并接收所述资源调度器rs发出的资源调度指令，根据指令创建虚拟机，给虚拟机分配资源并启动所述虚拟机；
15.所述资源收集器rc用于统计所述gpu算力单元的资源数据并上报至所述资源调度器rs；
16.所述资源调度器rs用于收集各个资源收集器rc上报的资源数据，并向各个虚拟机监控器vmm发送资源调度指令，在全局调度算力单元的资源，包括将资源进行集合以形成多组硬件集合，所述gpu硬件集合组成资源池，并根据用户需求将其中一组硬件集合分配给用户使用。
17.进一步的方案是，所述硬件集合支持的资源分配方式包括共享调度方式和独享调度方式。
18.进一步的方案是，所述资源调度器rs还用于进行以下资源调度操作中的一个或多个：
19.将各资源收集器rc上报的数据统计收集，形成全局硬件资源概览；
20.将各资源收集器rc上报的支持的虚拟化方式统计收集，确定可用的虚拟化方式；
21.将各资源收集器rc上报的资源使用率统计收集，形成全局的资源使用情况概览；
22.任务分时调度；
23.负载自动均衡。
24.进一步的方案是，所述共享调度方式包括：
25.资源调度器rs向虚拟机监控器vmm发起创建虚拟机请求，虚拟机监控器vmm创建超过实际分配资源数量的虚拟机，所述虚拟机创建后默认为关机状态；
26.当通过虚拟机监控器vmm的控制接口执行虚拟机开机操作时，如果硬件集合中存在设定为共享调度方式，则资源调度器rs在所述硬件集合中寻找算力单元，然后向所述算力单元的虚拟机监控器vmm发送分配和启动虚拟机命令；
27.使用共享调度方式资源的虚拟机关机后，释放该虚拟机使用的共享资源。
28.进一步的方案是，所述独享调度方式包括：
29.资源调度器rs向虚拟机监控器vmm发起创建虚拟机请求，虚拟机监控器vmm创建不超过实际分配资源数量的虚拟机，虚拟机创建后默认为运行状态；
30.虚拟机监控器vmm执行所述虚拟机创建时，则资源调度器rs在所述硬件集合中寻找算力单元，然后向所述算力单元的虚拟机监控器vmm发送分配和虚拟机启动命令；
31.使用独享调度方式资源的虚拟机删除后，释放该虚拟机使用的独享资源。
32.进一步的方案是，所述云算力平台通过云端高速服务器与所述gpu芯片通信；
33.所述云端高速服务器内设有数据处理系统。
34.进一步的方案是，余热回收系统包括强化沸腾片、导流罩以及发电机，所述强化沸腾片设置在所述冷却液管内并使冷却液有效地强化沸腾以生成沸腾的汽泡；
35.所述导流罩设置在所述强化沸腾片上方并且所述导流罩的内部设置为涡旋型膛线形状，收集所述沸腾的汽泡并使所述沸腾的汽泡形成涡流；
36.所述发电机设置在所述导流罩的出口附近并且将从所述出口流出的所述涡流的
动能转换为回收电能。
37.进一步的方案是，所述发电机的叶片设置在所述导流罩的出口附近，所述叶片利用所述涡流的动能旋转以将所述叶片的机械能转换为所述回收电能。
38.进一步的方案是，所述余热回收系统还包括涡轮电机，所述涡轮电机设置在所述导流罩内的出口附近以加速所述涡流的流速。
39.进一步的方案是，所述导流罩包括输入部、换向部以及输出部；
40.所述输入部从入口处收集所述沸腾的汽泡；
41.所述换向部与所述收集部液体连通，并且用于将垂直方向上流动的涡流转换为水平方向上流动的涡流；
42.所述导出部与所述换向部分液体连通并用于使所述水平方向上流动的涡流从所述出口处离开所述导流罩。
43.进一步的方案是，所述蓄热系统用于将所述太阳能光伏系统的电能转化为热量以为所述热泵系统供热。
44.所述热泵系统包括第一蒸发器以及第二蒸发器；
45.所述第一蒸发器与所述太阳能光伏系统的光伏发电板结合从而利用光伏电池发电产生的热量对制冷制进行加热；
46.所述第二蒸发器与所述蓄热系统连接从而利用所述蓄热系统的热量对制冷剂进行加热。
47.进一步的方案是，所述蓄热系统包括固态蓄热器以及换热组件；
48.所述固态蓄热器与所述太阳能光伏系统电连接，用于将所述太阳能光伏系统的电能转化为热量；
49.所述换热组件用于将所述固态蓄热器的热量转移到热泵系统的第二蒸发器中以对制冷剂进行加热。
50.进一步的方案是，所述固态蓄热器与所述太阳能光伏系统之间设置有充电开关。
51.所述换热组件包括鼓风机；
52.所述鼓风机由所述太阳能光伏系统供电，所述鼓风机与固态蓄热器、所述热泵系统的第二蒸发器依次风路连接，用于吸入冷风并输到所述固态蓄热器以得到热风，从而使热风对所述第二蒸发器中的制冷剂进行加热。
53.进一步的方案是，所述热泵系统还包括依次连接的压缩机、冷凝器以及储液罐；
54.所述压缩机由所述太阳能光伏系统供电，所述压缩机的入口与所述第一蒸发器的出口连接，用于对制冷剂进行加压加热；
55.所述冷凝器用于所述制冷剂与空气的换热；
56.所述储液罐用于存储所述制冷剂，所述储液罐的入口与所述冷凝器的出口连接，所述储液罐的出口与所述第一蒸发器的入口连接。
57.本发明的有益效果：
58.本发明通过gpu芯片工作所产生的热量并利用油良好的导热性能与其进行热交换后作为供暖的热源通过余热回收系统进行回收并转换为余热电能进行存储或再利用，通过余热电能或太阳能光伏系统转化的热能或两者的结合的方式自由来回切换用于为供暖设备在所有天气及环境下能均能提供热源而无需设置额外的能源为供暖设备提供热源，该供
暖方式集热效率高且节能环保。
59.本发明利用云算力平台构建供暖管道热耗散率的数学模型，并采集数据对数学模型的参数进行求解；准确计算供暖的热耗散率，实现供暖区域的精确供暖。
附图说明
60.图1为本发明一实施例提供的一种算力锅炉设备的结构示意图；
61.图2为本发明一实施例提供的gpu芯片供暖的原理结构图；
62.图3为发明一实施例提供的一种算力锅炉设备进行精准供暖的方法流程图；
63.附图标注：1-gpu芯片；10-导热油管；11-油泵；2-油箱。
具体实施方式
64.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
65.如图1所示，本发明的一个实施例公开了一种算力锅炉设备，包括gpu云算力中心、余热产生系统、余热回收系统、热泵系统以及太阳能光伏系统；
66.余热产生系统产生的余热被余热回收系统进行回收，余热系统将回收的热量转换为余热电能进行存储或再利用，余热电能可通过蓄热系统转化为余热热能；
67.热泵系统通过所述太阳能光伏系统或者通过所述余热热能的热量经云算力平台计算后对供暖区域进行供暖；
68.余热产生系统包括包括至少一块gpu芯片1和油箱2；
69.如图2所示，gpu芯片1上设置有导热油管10，油箱2的出液口通过管道与油泵11的进液端相连，油泵11的出液端通过管道与导热油管1的一端相连，导热油管10的另一端与油箱2的出液端相连；
70.油箱2的油与gpu芯片1工作所产生的热量进行热交换后用于供暖；
71.本实施例的gpu芯片1在工作时测得其芯片温度为60.5℃。本实施例通过gpu芯片工作所产生的热量进行废热利用，集热效率高，节约供暖的成本。
72.本实施例的余热回收系统包括强化沸腾片、导流罩以及发电机，强化沸腾片设置在冷却液管内并使冷却液有效地强化沸腾以生成沸腾的汽泡；这些大量的汽泡在冷却液中上升具有大量的动能。
73.导流罩设置在强化沸腾片上方并且导流罩的内部设置为涡旋型膛线形状，收集沸腾的汽泡并使沸腾的汽泡形成涡流；
74.发电机设置在导流罩的出口附近并且将从出口流出的涡流的动能转换为回收电能。
75.本实施例的强化沸腾片通过将金属粉末均匀地粘涂在金属片的表面上，然后在氢气的环境下，对金属片进行烧结处理，以在金属片的表面上形成多孔金属覆盖层，以及将金属片焊接在热管的表面上，从而将热管安装在cpu芯片的表面上，同时对该热管的表面进行烧结强化沸腾处理，进而使得沸腾表面的温度场均匀，增加沸腾面积和汽化核心。具体制造过程为将金属片表面的锈和油垢去除，然后涂上一层粘剂溶液，将金属粉末均匀地涂粘在基体表面上，当粘结剂溶液风干后，将其放置于烧结炉内，在氢气保护下加热至金属粉末表
面有熔化趋势，恒温20min左右，使粘结剂分散挥发，金属粉末烧结成一体并烧结在基体上，这样就在金属基体表面形成一层多孔金属覆盖层。同时，该多孔金属覆盖层的厚度一般小于3mm，孔隙率为40％
‑‑
65％。当然可以理解，该粘剂溶液选用烧结过程中常使用的粘剂溶液。
76.本实施例的余热回收系统的导流罩，设置在强化沸腾片上方并且导流罩的内部设置为涡旋型膛线形状，收集沸腾的汽泡并使沸腾的汽泡形成涡流。导流罩包括输入部、换向部以及输出部；输入部从入口处收集沸腾的汽泡；换向部与收集部液体连通，并且用于将垂直方向上流动的涡流转换为水平方向上流动的涡流；导出部与换向部分液体连通并用于使水平方向上流动的涡流从出口处离开导流罩。
77.输入部可以为正方形、矩形、多边形、圆筒、或者其他形状的直管状件；换向部可以且不限于是截面为四分之一圆的直角弯头，并且能够与收集部匹配接合；输出部可以为正方形、矩形、多边形、圆筒、或者其他形状的直管状件，并且也能够与直角弯头匹配接合。
78.本实施例的余热回收系统的发电机的叶片设置在导流罩的出口附近，其中，叶片利用涡流的动能旋转并将叶片的机械能转换为回收电能。在一个实施例中，发电机的叶片可以包括多组，其中，多组叶片垂直地设置在导流罩的出口附近，以提高由沸腾的汽泡所形成的涡流的利用效率。此外，发电机的叶片旋转，能够进一步推动冷却液的流动，进而提高了冷却液的冷却效率。发电机的工作原理如下：水流冲击水轮机转轮，使其转动，并通过主轴带动发电机转子跟着转动，在发电机转子线圈中通入直流电流，转子线圈就会产生旋转磁场，磁力线在旋转过程中，被定子线圈切割，根据电磁感应原理，定子线圈中就会产生电压，定子线圈接入负载后，定子线圈中产生电流，将机械能转换成电能而输出。
79.本实施例的余热回收系统还包括涡轮电机，设置在导流罩内的出口附近以加速涡流的流速。涡轮电机又称为涡扇，设置在导流罩的输出部内。涡轮电机在导流罩的导出部分内旋转，使得在涡轮电机区域内的涡流的流速提高，并且能够控制该涡流的流速。该涡轮电机能够增加涡流的动能，以能够使发电机的叶片旋转。尤其在涡流动能不足而无法是发电机叶片旋转的情况下，在该涡轮电机的辅助下，大幅增加了涡流的动能以能够使叶片旋转发电。
80.本实施例的余热回收系统还包括电容器和可充电电池，电容器和可充电电池均与发电机电连接以存储回收电能。
81.本实施例通过控制整个供暖系统的控制芯片工作时所产生的热量与冷却液进行热交换后，余热回收系统使冷却液有效地强化沸腾以生成沸腾的汽泡；接收沸腾的汽泡并通过导流罩使沸腾的汽泡形成涡流并将导流罩的出口处的涡流的动能转换为余热电能进行回收存储或再利用。
82.本实施例的余热电能可通过蓄热系统转化为余热热能；
83.热泵系统通过太阳能光伏系统或者通过所述余热热能的热量对所述进行供热；
84.蓄热系统用于将太阳能光伏系统的电能转化为热量给热泵系统并通过热泵西系统对供暖设备进行供暖。
85.热泵系统包括两个蒸发器；
86.其中一个蒸发器与太阳能光伏系统的光伏发电板结合从而利用光伏电池发电产生的热量对制冷制进行加热；
87.另外一个蒸发器与蓄热系统连接从而利用蓄热系统的热量对制冷剂进行加热。
88.在本实施例中，蓄热系统包括固态蓄热器以及换热组件；
89.固态蓄热器与太阳能光伏系统电连接，用于将太阳能光伏系统的电能转化为热量；
90.换热组件用于将固态蓄热器的热量转移到热泵系统的第二蒸发器中以对制冷剂进行加热。
91.在本实施例中，固态蓄热器与太阳能光伏系统之间设置有充电开关。
92.换热组件包括鼓风机；
93.鼓风机由太阳能光伏系统供电，鼓风机与固态蓄热器、热泵系统的第二蒸发器依次风路连接，用于吸入冷风并输到固态蓄热器以得到热风，从而使热风对第二蒸发器中的制冷剂进行加热。
94.在本实施例中，热泵系统还包括依次连接的压缩机、冷凝器以及储液罐；
95.压缩机由太阳能光伏系统供电，压缩机的入口与第一蒸发器的出口连接，用于对制冷剂进行加压加热；
96.冷凝器用于制冷剂与空气的换热；
97.储液罐用于存储制冷剂，储液罐的入口与冷凝器的出口连接，储液罐的出口与第一蒸发器的入口连接。
98.热泵系统利用太阳能光伏系统的热量或者蓄热系统的热量对制冷剂进行加热，可以理解，在白天太阳能能够维持热泵系统的运行时，热泵系统只需要依靠太阳能光伏系统产生的热量即可以作为热源对供暖设备进行供暖，而在夜晚或者阴雨天，当太阳能光伏系统无法提供热量时，则依靠本实施例的余热电能通过蓄热系统转化为余热热能为供暖设备进行供暖；此外，可以理解，热泵系统的热量也可以同时来源于太阳能光伏系统以及蓄热系统，例如当太阳能光伏系统产生的热量不足以维持热泵系统的正常运行时，此为可选的具体实现方式，本发明实施例对此不作具体限定。
99.太阳能光伏系统将太阳能转化为电能以及热能是同时进行的，其产生的热能直接用于为热泵系统供热，而产生的电能小部分用于系统内各个组件的供电，大部分则存储起来，当太阳能光伏系统不足为维持热泵系统的运行时，蓄热系统将存储起来的电能转化为热量从而为热泵系统供热。
100.通过设置太阳能光伏系统可以将太阳能转化为电能和热能，产生的电能用于为整体供暖系统提供电力，产生的热能用于为热泵系统供热并为供暖设备提供热源；通过设置蓄热系统可以将太阳能光伏系统产生的电能存储为热能，从而在夜晚或者阴雨天气为热泵系统供热。本实施例提供的零能耗的供暖系统为供暖设备在晴好天气、阴雨天气或者晚上均能提供热源，使其能供暖设备能正常供暖。无需要外部供给能源。
101.本实施例的云算力平台用于构建供暖管道长度、供暖管道已用时间、供暖管道外界温度与供暖热耗散率的数学模型，并采集数据对数学模型的参数进行求解；在gpu芯片1供热的过程中，分别与gpu芯片1进行通讯，准确计算供暖的热耗散率；并按照计算得到的温度控制供暖温度，实现供暖区域的精确供暖。
102.本发明实施例通过gpu芯片工作所产生的热量进行废热利用，利用油良好的导热性能和gpu芯片工作所产生的热量进行热交换后作为供暖的热源，集热效率高，供暖效果
好，节约供热成本。
103.在本实施例中，云算力平台在构建供暖管道长度、供暖管道已用时间、供暖管道外界温度与供暖热耗散率的数学模型时，在供暖管道处于不同长度、不同已用时间和不同外界温度的条件下，对供暖管道的热耗散率进行多次采集，每次采集到的热耗散率与对应的长度、已用时间、外界温度作为一组数据保存在云算力平台中；由云算力平台中建立多元线性回归模型。
104.如图3所示，本实施例提供的锅炉设备进行供暖方法，包括以下步骤：
105.s1：在供暖管道处于不同长度、不同已用时间和不同外界温度的条件下，对供暖管道的热耗散率进行多次采集，每次采集到的热耗散率与对应的长度、已用时间、外界温度作为一组数据，上传到云算力平台进行保存；
106.s2：在云算力平台中建立多元线性回归模型：
107.s3：云算力平台从保存的数据中随机抽取多组数据带入线性回归模型；
108.s4：对每一个供暖区域与相应加热锅炉组之间供暖管道，云算力平台分别统计其长度、已用时间和外界温度，带入估计得到的多元线性回归模型中，计算出每个供暖区域供暖时的热耗散率；
109.s5：云算力平台根据供暖区域的需求温度和热耗散率，计算出对应锅炉组的初始温度，并按照计算得到的初始温度控制相应锅炉组进行加热，实现各个供暖区域的精确供暖。
110.其中，所述步骤s1包括：
111.s10：在某一次次热耗散率采集过程中，利用供暖管道进行热水输送，并采集供暖管道入口水温和出口水温，计算该次采集到的热耗散率：
112.将热耗散率与对应的供暖管道长度为、供暖管道已用时间、外界温度作为一组数据上传到云算力平台进行保存；
113.s11：分别重复步骤s10，云算力平台总共得到n组数据，每组数据对应着一次热耗散率采集。
114.多元线性回归模型估计算法包括最小二乘法、最大似然法或矩估计法。
115.步骤s5包括：
116.s50：设置一供暖区域的温度需求，步骤s4中计算得到的向该供暖区域供暖时的热耗散率，计算该供暖区域所对应加热锅炉组的初始加热温度；
117.s51：云算力平台控制供暖区域对应的加热锅炉组加热得到所需温度的热水，向该供暖区域进行精确供暖；
118.s52：对于每个供暖区域，重复步骤s50和s51，实现所有供暖区域的精确供暖。
119.本实施例利用云算力平台构建供暖管道热耗散率的数学模型，并采集数据对数学模型的参数进行求解；在加热锅炉组供热的过程中，准确计算供暖的热耗散率，确定初始加热温度，加热锅炉组不论以分布方式布设，还是以集成方式布设，本发明均能够实现加热锅炉组的精确供暖控制。
120.在本实施例中，云算力平台包括至少一个算力单元，每个算力单元包括虚拟机监控器vmm和资源收集器rc，云控制节点包括资源调度器rs；
121.算力单元用于提供算力；
122.虚拟机监控器vmm用于提供控制接口并接收资源调度器rs发出的资源调度指令，根据指令创建虚拟机，给虚拟机分配资源并启动虚拟机；
123.资源收集器rc用于统计gpu算力单元的资源数据并上报至资源调度器rs；
124.资源调度器rs用于收集各个资源收集器rc上报的资源数据，并向各个虚拟机监控器vmm发送资源调度指令，在全局调度算力单元的资源，包括将资源进行集合以形成多组硬件集合，gpu硬件集合组成资源池，并根据用户需求将其中一组硬件集合分配给用户使用。
125.在本实施例中，硬件集合支持的资源分配方式包括共享调度方式和独享调度方式。
126.在本实施例中，资源调度器rs还用于进行以下资源调度操作中的一个或多个：
127.将各资源收集器rc上报的数据统计收集，形成全局硬件资源概览；
128.将各资源收集器rc上报的支持的虚拟化方式统计收集，确定可用的虚拟化方式；
129.将各资源收集器rc上报的资源使用率统计收集，形成全局的资源使用情况概览；
130.任务分时调度；
131.负载自动均衡。
132.在本实施例中，共享调度方式包括：
133.资源调度器rs向虚拟机监控器vmm发起创建虚拟机请求，虚拟机监控器vmm创建超过实际分配资源数量的虚拟机，虚拟机创建后默认为关机状态；
134.当通过虚拟机监控器vmm的控制接口执行虚拟机开机操作时，如果硬件集合中存在设定为共享调度方式，则资源调度器rs在硬件集合中寻找算力单元，然后向算力单元的虚拟机监控器vmm发送分配和启动虚拟机命令；
135.使用共享调度方式资源的虚拟机关机后，释放该虚拟机使用的共享资源。
136.在本实施例中，独享调度方式包括：
137.资源调度器rs向虚拟机监控器vmm发起创建虚拟机请求，虚拟机监控器vmm创建不超过实际分配资源数量的虚拟机，虚拟机创建后默认为运行状态；
138.虚拟机监控器vmm执行虚拟机创建时，则资源调度器rs在硬件集合中寻找算力单元，然后向算力单元的虚拟机监控器vmm发送分配和虚拟机启动命令；
139.使用独享调度方式资源的虚拟机删除后，释放该虚拟机使用的独享资源。
140.本发明实施例通过上述设置实现了云计算平台中对多种厂商、多种gpu型号、多种gpu虚拟化方式的统一资源池调度管理；实现了“gpu云”的理念，将使用gpu的业务上云，从而享受到云计算架构的各项提升。
141.本发明实施例通过上述设置实现了gpu算力中心的gpu资源池调度，实现了完整的gpu云功能，支持gpu直通、gpu完全虚拟化、sr-iov这三种gpu虚拟化技术的gpu，支持不同厂商的gpu，并且支持独享、共享、次优共享等多种资源调度模式，支持gpu任务分时调度，支持gpu负载自动均衡，功能十分全面。
142.本发明提供的资源调度能力可深度结合用户的业务类型和特点，定制出最适合的资源调度方案，从而最大化gpu算力中心的gpu资源使用率，进一步提升业务的性能。
143.在本实施例中，云算力平台通过云端高速服务器与gpu芯片1通信；
144.云端高速服务器内设有数据处理系统。
145.云端高速服务器包含第一服务器，第二服务器以及第三服务器；所述云端控制台
转发芯片的计算处理指令至所述第一服务器，所述第一服务器内设有任务分配系统，用于对所述计算处理指令进行领域分类，并将分类后的计算处理指令以及数据转发至第二服务器，所述数据处理系统搭建在所述第二服务器内，所述第二服务器为多个设置，并且各个所述第二服务器内分别设有不同数据处理系统，所述第三服务器与所述第二服务器连接，用于转发计算结果至云算力平台。
146.在第一服务器中有任务识别模块，对所要进行的计算处理指令进行识别，之后对任务指令进行所述领域分类，分类成为不同的需要处理的类型，例如图片、音频、视频、文本文件、web等不同类型，然后按照所述类型分配到第二服务器相对应的数据处理系统中进行数据处理，最后把数据计算处理结果输出到所述第三服务器中，第三服务器对所述计算处理结果进行分布式存储以及备份，同时将所述计算处理结果发送给云算力平台，如果之后芯片数据丢失，同样可以通过云算力平台对第三服务器的备份数据进行读取，通过对各个服务器的任务分配，使各个服务器的负载进行有效管理，同时不同的分工使得各个同时在进行多个不同数据计算处理时，能够有效保证时效性，达到计算处理更快的效果。
147.最后说明的是，以上仅对本发明具体实施例进行详细描述说明。但本发明并不限制于以上描述具体实施例。本领域的技术人员对本发明进行的等同修改和替代也都在本发明的范畴之中。因此，在不脱离本发明的精神和范围下所作的均等变换和修改，都涵盖在本发明范围内。