浪潮发布全球首款2U8 NVLink™ GPU AI服务器NF5288M5，解析AI计算设备的设计与价值

如今，随着人工智能的迅猛发展，对计算能力的渴求急剧上升。然而，现有的计算平台却面临着不少挑战。浪潮与NVIDIA携手推出的这款产品，宛如一把解锁难题的钥匙，让人充满期待。

AI发展现状与计算平台困境

AI训练进展迅速，对计算能力的需求急剧上升。众多AI研发企业在开展大规模模型训练时，往往面临计算资源不足的问题。市场上的AI计算平台存在通信效率不高、架构不够灵活、计算密度较低等问题。特别是对于一些小型AI创业公司来说，由于预算限制，所购计算平台效率不高，这极大地制约了它们的业务拓展。

新环境对异构服务器提出了多种需求。科研机构与商业公司的AI应用各有特点，需求差异显著。比如，药物研发中训练AI模型所需的数据并行处理方式，与自动驾驶领域所采用的并行处理模式截然不同。

应对多样的AI训练场景需求

某些模型在训练过程中高度依赖GPU的加速功能。特别是在图像识别等应用中，处理大量图像数据时，GPU强大的并行计算能力是快速完成任务的必要条件。而对于其他一些任务，比如自然语言处理中的某些程序，就需要CPU和GPU共同协作，通过迭代的方式来提升工作效率。

模型训练过程中，收敛效果显著依赖于众多GPU资源。例如，某些超大规模气象预测模型，需要由200多块GPU卡构成的集群进行并行运算，才能确保在限定时间内达到理想的收敛水平。

极致的计算架构效率提升

舍弃非同构的设计，转向采用同构架构。在这个平台中，2U的空间足以容纳8块特定的GPU。它无需依赖CPU即可实现直接的点对点通信。以大型互联网公司的数据中心为例，这种通信模式显著降低了异构通信的频率。

该平台兼容新型GPU，并且具备较高的互连带宽。它首次引入了对新型GPU系列的支持，实现了GPU之间300GB/s的高速互连和低延迟。这对于深度学习领域的研究室来说，多GPU并行处理能力显著增强，从而显著减少了模型训练所需的时间。

提升超大规模应用效益

降低数据中心资源消耗。在使用超大规模AI训练集群或高性能计算集群时，可以有效节约基础设施资源。例如，大型云计算服务商能够利用这一点，优化数据中心的空间布局，减少开支。

提高服务器运算效能。借助计算架构的改进等措施，满足AI应用对强大计算能力的不断追求。众多科技企业采纳此技术，有效提升了产品研发速度，从而在激烈的市场竞争中占据了有利地位。

灵活的计算拓扑优势

对CPU的连接配置进行优化。使用PCIe电缆将CPU与GPU相连，能够方便地调整带宽和连接数目。对于类似小型AI工作室这样的机构，可以依据具体项目需求灵活分配PCIe资源，以此减少开支。

增加GPU的数量在垂直方向上。这允许采用不同的CPU管理GPU的方式，并支持最多扩展到16个GPU。例如，随着中型AI企业业务的扩大，它们可以方便地调整计算资源的配置。

面临的设计挑战与解决办法

供电散热问题较为复杂。GPU的灵活配置不易实现，同时满足高功率需求和有限空间内的散热需求更是挑战重重。尤其是在空间紧凑的企业机房中，这些问题显得尤为突出。

浪潮的方案设计。参考了刀片服务器与8路服务器的布局经验，对组件进行了优化。这确保了GPU的强大性能。在众多对空间和性能有高要求的企业中，该方案确保了设备稳定且高效地运作。

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