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中国实施天然林保护工程以来减少天然林采伐3.32亿立方米******

　　中新社北京2月3日电 (记者 陈溯)记者3日从中国国家林业和草原局(国家林草局)获悉，中国实施天然林保护工程以来，累计减少天然林采伐3.32亿立方米。

　　在当天召开的发布会上，中国国家林草局生态建设工程管理中心主任张利明介绍中国林草重点生态工程有关情况。

　　张利明表示，中国天然林保护工程于1998年启动，2000年全面展开，是中国林业以木材生产为主向以生态保护建设为主和建设生态文明的重要标志。到2020年底，中央财政累计投入资金5000多亿元人民币，天然林保护工程建设范围由重点区域扩大到全国31个省份，天然林商业性采伐由停伐减产到全面停止，累计减少天然林采伐3.32亿立方米，天然林保护修复体系和制度体系全面建立，工程建设取得了显著的生态、经济、社会效益，实现了预期目标。

　　张利明表示，中国天然林资源持续增长，天然林面积较工程启动前增加3.23亿亩、蓄积增加53亿立方米。天然林生态功能显著提升，天然林单位面积年涵养水源量、固沙固土量分别比工程启动前提高了53%、46%。天然林生态系统有效恢复，有力促进了野生动物栖息地环境的改善。同时，国有林区经济社会转型发展加快，林区民生得到持续改善，民众植绿护绿，生态保护意识明显提升。

　　“天然林保护工程实施以来，中国天然林资源得到有效保护和较为充分的休养生息，面积和蓄积持续增加，但功能不强、质量不高的问题仍然突出。”张利明表示，据监测，在现有天然林资源中，结构不合理、功能低下、自然更新不良需要采取人工促进修复的有4亿亩左右。因此，有效提升天然林质量效益是今后一个时期天然林保护修复的主要任务之一。

　　据介绍，到2020年年底，中国天然林保护二期工程已完成各项建设任务。为保持天然林保护修复持续发展，中国进一步编制了《全国天然林保护修复中长期规划(2021-2035年)》，提出新时期天然林保护修复的战略布局、目标任务和保障措施。(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）