在2022我国算力大会主论坛上，我国工程院院士、 我国互联网协会咨询委员会主任邬贺铨具体论述了对数据中心“数学”与“算术”的考虑。他解释道，“数学”指的是研讨数据的科学，“算术”是研讨算力的技能。

　　在以算为主仍是以存为主方面，邬贺铨表明，人工智能驱动算力需求快速增长，根据GPU等构建的人工智能智算中心适于练习数据导出模型，练习出数学模型后，深度神经网络并不需求调度十分多的参数，降低了对算力的需求，根据CPU的通用算力的IDC适用于在已知数学模型下的核算使命。因而他表明，人工智能智算中心主要使命是算，IDC互联网数据中心主要使命是存。

　　在三类算力份额方面，邬贺铨表明，在根底算力、智能算力和超算三个算力里，美国别离占全球35%、15%、30%，而我国别离占27%、26%和20%，美国是根底算力为主，我国智能算力的才能远超美国。我国的超算和智能算力基本以政府为主建造，根底算力以运营商和互联网企业为主。

　　在冷数据与热数据方面，邬贺铨表明，数据从大的方面分为冷数据和热数据，热数据主要指需求实时核算的数据，相比之下冷数据的核算需求十分态化。东西部别离适宜处理热和冷数据，东数西算实践是东数西存。

　　在存算别离与存内核算方面，邬贺铨表明，存算别离可采用敞开存储体系和磁带存储介质，存储器可一起服务多个服务器，池化存储支撑多云，进步利用率，降低本钱能耗，可用于对冷数据处理；存内核算适于对热数据处理，例如自动驾驶能够在车内一起完结存与算。

　　在封闭体系与敞开体系存储方面，邬贺铨表明，敞开体系存储实现存算别离，存储容量为多服务器同享，以池化方法支撑多云使用。不同存储架构习惯不同使命，可依照使命来软件界说存储。

　　在PUE与IT能效方面，邬贺铨表明，在IDC的IT体系能耗中，服务器约占到50%，存储体系占35%，网络通信设备占15%，大部分电能是用于保持服务器的状况，只要6%~12%用于核算。因而他主张，要减低能耗，对冷数据处理主张用磁带替代磁盘，100PB存储本钱10年可下降73%；对热数据用闪存替代磁盘，但现在本钱比较高。别的，还有经过数据预处理改善能效，去掉一些无效值、空格和缺失的及果实的数据。

　　在数据可信性与灾备维护方面，邬贺铨表明，灾备是数据中心刚性需求，美国数据维护占存储出资1/3，全球平均是27.4%，而我国仅7.8%，特别异地备份的份额更低，所以灾备的才能是缺乏的，所以这点上咱们仍是要改善，一起，究竟是备份数据仍是备份算力，这是值得研讨的问题。

　　此外，在谈到东数西算时，邬贺铨表明，东数西算使算力设备的布局逾越了数据中心纽带的领域，东部与西部互为冷热数据的配对方面，要有适宜的份额。一起，同一数据中心纽带或集群内部也有许多份额需求优化。

　　“关于数据中心的‘数学’和‘算术’，还有许多需求深入研讨的内容，咱们要长于从实践中学习立异。”邬贺铨最终表明。