智算中心的核心硬件是什么？

本文来源：游方AI

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智算中心，作为人工智能时代的关键基础设施，其核心硬件的构成与性能直接影响着智能计算的效率与质量。以下是对智算中心核心硬件的详细阐述：

一、AI芯片

AI芯片是专门为加速人工智能计算而设计的硬件，能够与各种AI算法协同工作，满足对算力的极高需求。当前主流的AI加速计算芯片包括：

1、GPU（图形处理器）GPU是智算中心的算力担当，其强大的并行计算能力使其在深度学习领域大放异彩。GPU芯片中原本为图形计算设计的大量算术逻辑单元（ALU），能够同时处理成千上万个小任务，这与深度学习中需要大量并行计算的特点高度契合。例如，英伟达的H100 GPU，专为AI训练和推理设计，拥有560亿个晶体管，能够提供高达每秒36万亿次的双精度浮点运算性能。随着AI计算加速中的应用逐步深入，GPU芯片也进行了针对性的创新设计，如张量计算单元、TF32/BF16数值精度、Transformer引擎等。例如，华为昇腾910 GPU的AI加速能力可达150 TFLOPS，训练性能为512 samples/second。

2、FPGA（现场可编程门阵列）FPGA具有极高的灵活性，可以根据不同的AI应用场景进行编程和配置，实现定制化的加速任务。与GPU不同，FPGA不是固定架构的芯片，而是由可编程的逻辑单元和可重构的互连组成，这使得FPGA能够针对特定算法进行优化，从而在某些特定的AI任务中展现出比GPU更高的效率。例如，在一些实时性要求极高的AI推理任务中，FPGA可以快速响应并提供高效的计算支持。

3、ASIC（专用集成电路）ASIC芯片是为特定的AI算法或应用量身定制的，因此在执行这些任务时具有极高的效率和能效比。与通用的GPU和FPGA相比，ASIC在特定任务上的性能提升显著，但其缺点是不具备通用性，一旦设计完成，只能用于特定任务。谷歌的TPU（Tensor Processing Unit）就是一个典型的ASIC芯片，专为加速其TensorFlow框架下的深度学习模型训练和推理而设计，能够大幅提高计算速度并降低能耗。

4、类脑架构芯片

类脑架构芯片模拟人脑神经元结构设计，适用于某些特定类型的AI计算。这类芯片试图通过模仿人脑的工作方式，构建神经网络来实现信息的传递和处理。在处理大规模数据集和复杂模式识别等任务时，类脑架构芯片展现出了独特的优势，能够更高效地完成一些传统计算架构难以胜任的工作。

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二、AI服务器

AI服务器是智算中心的算力机组，其核心在于采用CPU+AI加速芯片的异构架构。通过集成多颗AI加速芯片（如GPU、FPGA、ASIC等），AI服务器能够实现超高计算性能。例如，华为昇腾智算中心的计算节点配置了华为鲲鹏920 CPU和昇腾910 GPU，内存为512GB DDR4 2933MHz。

这种异构架构能够充分发挥不同芯片的优势，提供强大的计算能力，满足AI模型训练和推理等任务的需求。AI服务器对计算芯片间互联、扩展性有极高要求，目前业界以NVLink和OAM两种高速互联架构为主，能够实现更快速的数据传输和更低的延迟。

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三、高速互联网络

高速互联网络是解决智算中心“通信墙”问题的关键。在芯片层面，英特尔等牵头成立CXL联盟并推出CXL 2.0-3.0规范，用于AI、高性能计算等场景中CPU与GPU等的互联。英伟达的NVLink则专门设计用于点对点链路高速互联的网络方案，实现GPU to GPU的高速连接。在设备层面，推进多服务器节点间的多卡互联，目前RDMA（远程直接数据存取）协议已成为大模型时代智算基础设施的底层通信技术，业内主要使用的是InfiniBand、RoCE（基于融合以太网的远程直接内存访问）。这些高速互联技术确保了数据在智算中心内部的快速传输，满足了大规模AI模型训练和推理对数据实时性的要求。

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四、存储设备

智算中心的存储设备需要具备大容量、高吞吐量和低延迟的特点。在存储架构上，智算中心通常采用分层存储策略，将热数据存储在高速SSD中，以满足人工智能算法对数据快速读写的需求，同时利用大容量HDD存储冷数据。此外，存算一体技术的应用也在逐步解决冯·诺依曼架构中的存储墙问题，通过将存储和计算功能集成在同一芯片或模块中，进一步提升了数据处理效率。

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五、智算集群

随着大模型参数量和训练数据复杂性的快速增长，智算中心需要构建高性能可扩展、高速互联、存算平衡的AI集群。AI集群通过充分考虑大模型分布式训练对于计算、网络和存储的需求特点，能够满足尖端的AI计算需求。例如，以昇腾芯片和昇思框架构建的AI集群，在2048卡规模训练2000亿参数盘古大模型时，在非故障停机前连续稳定训练25天。智算集群的设计使得智算中心能够灵活应对不同规模和类型的AI计算任务，提供强大的算力支持。

智算中心的核心硬件涵盖了AI芯片、AI服务器、高速互联网络、存储设备以及智算集群等多个方面。这些硬件的协同工作，为智算中心提供了强大的计算能力、高效的数据传输和存储能力，以及灵活的资源调度能力，从而能够满足人工智能时代对智能计算的多样化需求，推动AI技术在各行业的广泛应用和发展。