本文來源：游方AI

智算中心，作為人工智能時代的關鍵基礎設施，其核心硬件的構成與性能直接影響著智能計算的效率與質量。以下是對智算中心核心硬件的詳細闡述：

一、AI芯片

AI芯片是專門為加速人工智能計算而設計的硬件，能夠與各種AI算法協同工作，滿足對算力的極高需求。當前主流的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當，其強大的并行計算能力使其在深度學習領域大放異彩。GPU芯片中原本為圖形計算設計的大量算術邏輯單元（ALU），能夠同時處理成千上萬個小任務，這與深度學習中需要大量并行計算的特點高度契合。例如，英偉達的H100 GPU，專為AI訓練和推理設計，擁有560億個晶體管，能夠提供高達每秒36萬億次的雙精度浮點運算性能。隨著AI計算加速中的應用逐步深入，GPU芯片也進行了針對性的創新設計，如張量計算單元、TF32/BF16數值精度、Transformer引擎等。例如，華為昇騰910 GPU的AI加速能力可達150 TFLOPS，訓練性能為512 samples/second。

2、FPGA（現場可編程門陣列）FPGA具有極高的靈活性，可以根據不同的AI應用場景進行編程和配置，實現定制化的加速任務。與GPU不同，FPGA不是固定架構的芯片，而是由可編程的邏輯單元和可重構的互連組成，這使得FPGA能夠針對特定算法進行優化，從而在某些特定的AI任務中展現出比GPU更高的效率。例如，在一些實時性要求極高的AI推理任務中，FPGA可以快速響應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算法或應用量身定制的，因此在執行這些任務時具有極高的效率和能效比。與通用的GPU和FPGA相比，ASIC在特定任務上的性能提升顯著，但其缺點是不具備通用性，一旦設計完成，只能用于特定任務。谷歌的TPU（Tensor Processing Unit）就是一個典型的ASIC芯片，專為加速其TensorFlow框架下的深度學習模型訓練和推理而設計，能夠大幅提高計算速度并降低能耗。

4、類腦架構芯片

類腦架構芯片模擬人腦神經元結構設計，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，構建神經網絡來實現信息的傳遞和處理。在處理大規模數據集和復雜模式識別等任務時，類腦架構芯片展現出了獨特的優勢，能夠更高效地完成一些傳統計算架構難以勝任的工作。

二、AI服務器

AI服務器是智算中心的算力機組，其核心在于采用CPU+AI加速芯片的異構架構。通過集成多顆AI加速芯片（如GPU、FPGA、ASIC等），AI服務器能夠實現超高計算性能。例如，華為昇騰智算中心的計算節點配置了華為鯤鵬920 CPU和昇騰910 GPU，內存為512GB DDR4 2933MHz。

這種異構架構能夠充分發揮不同芯片的優勢，提供強大的計算能力，滿足AI模型訓練和推理等任務的需求。AI服務器對計算芯片間互聯、擴展性有極高要求，目前業界以NVLink和OAM兩種高速互聯架構為主，能夠實現更快速的數據傳輸和更低的延遲。

三、高速互聯網絡

高速互聯網絡是解決智算中心“通信墻”問題的關鍵。在芯片層面，英特爾等牽頭成立CXL聯盟并推出CXL 2.0-3.0規范，用于AI、高性能計算等場景中CPU與GPU等的互聯。英偉達的NVLink則專門設計用于點對點鏈路高速互聯的網絡方案，實現GPU to GPU的高速連接。在設備層面，推進多服務器節點間的多卡互聯，目前RDMA（遠程直接數據存取）協議已成為大模型時代智算基礎設施的底層通信技術，業內主要使用的是InfiniBand、RoCE（基于融合以太網的遠程直接內存訪問）。這些高速互聯技術確保了數據在智算中心內部的快速傳輸，滿足了大規模AI模型訓練和推理對數據實時性的要求。

四、存儲設備

智算中心的存儲設備需要具備大容量、高吞吐量和低延遲的特點。在存儲架構上，智算中心通常采用分層存儲策略，將熱數據存儲在高速SSD中，以滿足人工智能算法對數據快速讀寫的需求，同時利用大容量HDD存儲冷數據。此外，存算一體技術的應用也在逐步解決馮·諾依曼架構中的存儲墻問題，通過將存儲和計算功能集成在同一芯片或模塊中，進一步提升了數據處理效率。

五、智算集群

隨著大模型參數量和訓練數據復雜性的快速增長，智算中心需要構建高性能可擴展、高速互聯、存算平衡的AI集群。AI集群通過充分考慮大模型分布式訓練對于計算、網絡和存儲的需求特點，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建的AI集群，在2048卡規模訓練2000億參數盤古大模型時，在非故障停機前連續穩定訓練25天。智算集群的設計使得智算中心能夠靈活應對不同規模和類型的AI計算任務，提供強大的算力支持。

智算中心的核心硬件涵蓋了AI芯片、AI服務器、高速互聯網絡、存儲設備以及智算集群等多個方面。這些硬件的協同工作，為智算中心提供了強大的計算能力、高效的數據傳輸和存儲能力，以及靈活的資源調度能力，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技術在各行業的廣泛應用和發展。