本文來源：游方AI

智算中心，作為人工智能時代的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，其核心硬件的構(gòu)成與性能直接影響著智能計算的效率與質(zhì)量。以下是對智算中心核心硬件的詳細(xì)闡述：

一、AI芯片

AI芯片是專門為加速人工智能計算而設(shè)計的硬件，能夠與各種AI算法協(xié)同工作，滿足對算力的極高需求。當(dāng)前主流的AI加速計算芯片包括：

1、GPU（圖形處理器）GPU是智算中心的算力擔(dān)當(dāng)，其強(qiáng)大的并行計算能力使其在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域大放異彩。GPU芯片中原本為圖形計算設(shè)計的大量算術(shù)邏輯單元（ALU），能夠同時處理成千上萬個小任務(wù)，這與深度學(xué)習(xí)中需要大量并行計算的特點(diǎn)高度契合。例如，英偉達(dá)的H100 GPU，專為AI訓(xùn)練和推理設(shè)計，擁有560億個晶體管，能夠提供高達(dá)每秒36萬億次的雙精度浮點(diǎn)運(yùn)算性能。隨著AI計算加速中的應(yīng)用逐步深入，GPU芯片也進(jìn)行了針對性的創(chuàng)新設(shè)計，如張量計算單元、TF32/BF16數(shù)值精度、Transformer引擎等。例如，華為昇騰910 GPU的AI加速能力可達(dá)150 TFLOPS，訓(xùn)練性能為512 samples/second。

2、FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）FPGA具有極高的靈活性，可以根據(jù)不同的AI應(yīng)用場景進(jìn)行編程和配置，實(shí)現(xiàn)定制化的加速任務(wù)。與GPU不同，F(xiàn)PGA不是固定架構(gòu)的芯片，而是由可編程的邏輯單元和可重構(gòu)的互連組成，這使得FPGA能夠針對特定算法進(jìn)行優(yōu)化，從而在某些特定的AI任務(wù)中展現(xiàn)出比GPU更高的效率。例如，在一些實(shí)時性要求極高的AI推理任務(wù)中，F(xiàn)PGA可以快速響應(yīng)并提供高效的計算支持。

3、ASIC（專用集成電路）ASIC芯片是為特定的AI算法或應(yīng)用量身定制的，因此在執(zhí)行這些任務(wù)時具有極高的效率和能效比。與通用的GPU和FPGA相比，ASIC在特定任務(wù)上的性能提升顯著，但其缺點(diǎn)是不具備通用性，一旦設(shè)計完成，只能用于特定任務(wù)。谷歌的TPU（Tensor Processing Unit）就是一個典型的ASIC芯片，專為加速其TensorFlow框架下的深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練和推理而設(shè)計，能夠大幅提高計算速度并降低能耗。

4、類腦架構(gòu)芯片

類腦架構(gòu)芯片模擬人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)設(shè)計，適用于某些特定類型的AI計算。這類芯片試圖通過模仿人腦的工作方式，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)信息的傳遞和處理。在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集和復(fù)雜模式識別等任務(wù)時，類腦架構(gòu)芯片展現(xiàn)出了獨(dú)特的優(yōu)勢，能夠更高效地完成一些傳統(tǒng)計算架構(gòu)難以勝任的工作。

二、AI服務(wù)器

AI服務(wù)器是智算中心的算力機(jī)組，其核心在于采用CPU+AI加速芯片的異構(gòu)架構(gòu)。通過集成多顆AI加速芯片（如GPU、FPGA、ASIC等），AI服務(wù)器能夠?qū)崿F(xiàn)超高計算性能。例如，華為昇騰智算中心的計算節(jié)點(diǎn)配置了華為鯤鵬920 CPU和昇騰910 GPU，內(nèi)存為512GB DDR4 2933MHz。

這種異構(gòu)架構(gòu)能夠充分發(fā)揮不同芯片的優(yōu)勢，提供強(qiáng)大的計算能力，滿足AI模型訓(xùn)練和推理等任務(wù)的需求。AI服務(wù)器對計算芯片間互聯(lián)、擴(kuò)展性有極高要求，目前業(yè)界以NVLink和OAM兩種高速互聯(lián)架構(gòu)為主，能夠?qū)崿F(xiàn)更快速的數(shù)據(jù)傳輸和更低的延遲。

三、高速互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)

高速互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)是解決智算中心“通信墻”問題的關(guān)鍵。在芯片層面，英特爾等牽頭成立CXL聯(lián)盟并推出CXL 2.0-3.0規(guī)范，用于AI、高性能計算等場景中CPU與GPU等的互聯(lián)。英偉達(dá)的NVLink則專門設(shè)計用于點(diǎn)對點(diǎn)鏈路高速互聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)方案，實(shí)現(xiàn)GPU to GPU的高速連接。在設(shè)備層面，推進(jìn)多服務(wù)器節(jié)點(diǎn)間的多卡互聯(lián)，目前RDMA（遠(yuǎn)程直接數(shù)據(jù)存取）協(xié)議已成為大模型時代智算基礎(chǔ)設(shè)施的底層通信技術(shù)，業(yè)內(nèi)主要使用的是InfiniBand、RoCE（基于融合以太網(wǎng)的遠(yuǎn)程直接內(nèi)存訪問）。這些高速互聯(lián)技術(shù)確保了數(shù)據(jù)在智算中心內(nèi)部的快速傳輸，滿足了大規(guī)模AI模型訓(xùn)練和推理對數(shù)據(jù)實(shí)時性的要求。

四、存儲設(shè)備

智算中心的存儲設(shè)備需要具備大容量、高吞吐量和低延遲的特點(diǎn)。在存儲架構(gòu)上，智算中心通常采用分層存儲策略，將熱數(shù)據(jù)存儲在高速SSD中，以滿足人工智能算法對數(shù)據(jù)快速讀寫的需求，同時利用大容量HDD存儲冷數(shù)據(jù)。此外，存算一體技術(shù)的應(yīng)用也在逐步解決馮·諾依曼架構(gòu)中的存儲墻問題，通過將存儲和計算功能集成在同一芯片或模塊中，進(jìn)一步提升了數(shù)據(jù)處理效率。

五、智算集群

隨著大模型參數(shù)量和訓(xùn)練數(shù)據(jù)復(fù)雜性的快速增長，智算中心需要構(gòu)建高性能可擴(kuò)展、高速互聯(lián)、存算平衡的AI集群。AI集群通過充分考慮大模型分布式訓(xùn)練對于計算、網(wǎng)絡(luò)和存儲的需求特點(diǎn)，能夠滿足尖端的AI計算需求。例如，以昇騰芯片和昇思框架構(gòu)建的AI集群，在2048卡規(guī)模訓(xùn)練2000億參數(shù)盤古大模型時，在非故障停機(jī)前連續(xù)穩(wěn)定訓(xùn)練25天。智算集群的設(shè)計使得智算中心能夠靈活應(yīng)對不同規(guī)模和類型的AI計算任務(wù)，提供強(qiáng)大的算力支持。

智算中心的核心硬件涵蓋了AI芯片、AI服務(wù)器、高速互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)、存儲設(shè)備以及智算集群等多個方面。這些硬件的協(xié)同工作，為智算中心提供了強(qiáng)大的計算能力、高效的數(shù)據(jù)傳輸和存儲能力，以及靈活的資源調(diào)度能力，從而能夠滿足人工智能時代對智能計算的多樣化需求，推動AI技術(shù)在各行業(yè)的廣泛應(yīng)用和發(fā)展。