AI 正在改變數據中心的運作方式、需要支持的功能，甚至其構建方式。這一轉變的核心在于 GPU 服務器。雖然 CPU（中央處理器）傳統上用于通用計算任務，但如今 GPU（圖形處理器）驅動的基礎設施對于 AI 訓練、推理、科學計算以及處理大規模數據集至關重要。我們將探討 GPU 為何成為 AI 革命的處理方案，以及這對數據中心意味著什么。
數據中心中的 GPU：你需要了解的要點
在深入探討之前，我們先了解一些基礎知識。
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1. 什么是 GPU？?
GPU 代表圖形處理器。最初，GPU 是為了渲染電子游戲和復雜 3D 圖形而設計的，這些圖形計算任務對于普通 CPU 來說太過繁重。CPU 通常擁有 8 到 64 個核心，這些核心被優化用于執行順序計算任務。相比之下，GPU 可以容納數千個更小的核心，這些核心并行運行，能夠在更短時間內處理大量數據。?
隨著技術的發展，人們發現 GPU 的并行計算結構，不僅在渲染圖像方面表現出色，也非常適合其他計算密集型任務，例如：?
- 復雜數學計算?
- 科學模擬?
- 密碼學?
- 金融建模?
- 視頻編輯?
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在處理 AI 和深度學習任務方面，GPU 已成為傳統 CPU 無法替代的首選方案。?
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2. GPU 為何在數據中心中至關重要？?
在技術圈中流行著一句話：“AI 運行在 GPU 上。”GPU 現在是數據中心計算設備的支柱，因為它們能夠輕松處理會讓 CPU 崩潰的任務。?
- AI 和機器學習：訓練 ChatGPT、DeepSeek 和千問這樣的深度學習模型涉及數十億甚至數萬億次計算。如果 CPU 順序執行這些計算，速度會非常緩慢。而 GPU 可以同時運行多個計算線程，將訓練速度提升高達 100 倍。此外，GPU 非常適合實時應用場景中的推理任務，例如語音助手、聊天機器人、搜索引擎、推薦系統和欺詐檢測。?
- 多任務處理：憑借數千個處理核心，GPU 可以大規模并行執行矢量計算、圖像和視頻處理任務以及數據轉換，這是 CPU 無法匹敵的。?
- 高性能計算：GPU 目前是科學研究級計算的首選，例如氣候建模、粒子物理和基因組學。?
- 數據分析和可視化：像 NVIDIA RAPIDS 這樣的 GPU 加速平臺可以大幅提高傳統數據工作負載的速度，這對于大數據查詢和機器學習應用非常有幫助。
3. GPU 與 CPU 的比較?
| 特性 | CPU | GPU |
|---|---|---|
| 核心數量 | 8–64 | 數千個（例如，10,000+ CUDA 核心） |
| 并行性 | 順序任務 | 大規模并行計算 |
| 內存 | 緩存優化的層次結構 | 高帶寬共享內存 |
| AI/ML 性能 | 有限 | 極快（特別是帶有 Tensor Core） |
| 功耗效率 | 較低功耗 | 較高吞吐量，較高功耗 |
| 編程 | x86、C++ | CUDA、OpenCL、TensorFlow、PyTorch |
| 成本 | 每芯片成本較低 | 成本較高，尤其是頂級顯卡 |
當原始吞吐量和并行計算至關重要時，GPU 表現卓越。然而，這種功能也帶來了更高的功耗和冷卻需求。?
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4. GPU 服務器的物理特性是什么？?
在規劃設備升級時，需要考慮 GPU 與 CPU 在物理特性上的顯著差異。?
- 尺寸和外形：GPU 體積較大。根據型號不同，一個 GPU 可能從單插槽到三插槽不等，并且長度可達八到十三英寸（或更長）。它們通常插入 PCIe x16 連接器，但可能需要轉接卡或特殊機箱設計以實現最佳適配。?
- 機架集成：你可以在以下服務器格式中找到 GPU：?
- 1U 至 4U GPU 服務器，可容納一到八張顯卡?
- 刀片服務器，用于模塊化部署?
- 完整的 GPU 機柜，例如 NVIDIA DGX 系統?
- OCP（開放計算項目），常用于超大規模定制構建?
- 重量：單個 GPU 重量在兩到七磅之間。完全加載的 GPU 服務器可能超過 220 磅（100+ 公斤），需要特殊搬運設備來移動和安裝。?
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5. GPU 需要多大能耗和冷卻容量？?
GPU 需要大量能耗。例如，像 NVIDIA H100 這樣的高性能顯卡，每張顯卡的功率可達 300–700 瓦。如果同時運行四到八張顯卡，單個服務器的功率需求可達到 2,000-4,000 瓦。為了滿足這種需求，每臺機架需要 208 伏三相電路，電流為 30-60 安培。?
在冷卻方面，問題同樣嚴峻。GPU 會迅速變得非常熱。根據密度不同，機架的熱負荷可達到 20-40 千瓦或更高。這需要先進的冷卻技術，如：?
- 液冷循環?
- 后門熱交換器?
- 冷熱通道隔離?
- 優化氣流的機柜?
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6. 是否需要進行基礎設施調整以支持 GPU？?
是的。數據中心需要升級、改造或尋找全新的解決方案，以應對以下方面的挑戰：?
- 功率：你需要高容量 PDU（電源分配單元）、冗余 PSU（電源供應單元）以及升級的斷路器。?
- 冷卻：最佳選擇是采用液冷系統。?
- 網絡：GPU 傳輸數據速度極快，因此你可能需要 InfiniBand 或 100-400 Gbps 以太網（有更高版本更好）。?
- 機箱設計：服務器需要支持多 GPU 配置，并支持 NVLink 橋接器或 PCIe 轉接卡。?
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7. GPU 虛擬化和多租戶環境如何？?
如果你只是偶爾需要訪問 GPU，或者只打算運行幾個 GPU 支持的應用程序，那么虛擬 GPU（vGPU）解決方案可以讓你與他人共享一個 GPU 的計算資源，或者在你的設施內將資源分配給不同的虛擬機。這樣可以在不犧牲性能的情況下，實現更靈活的云原生部署。流行的選項包括 NVIDIA vGPU（如 vComputeServer、vApps 等）或 AMD MxGPU。像 VMware、KVM、Hyper-V 和 Kubernetes 這樣的平臺也為此提供了一定程度的支持。?
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8. 有哪些專用 GPU 系統和云選項可供選擇？?
專用 GPU 系統的選擇取決于用例。?
對于本地部署，NVIDIA DGX 系統在一站式 AI 訓練方面表現出色，而 AMD Instinct 平臺則是開源 AI 和高性能計算的不錯選擇。?
在云服務方面，AWS EC2 P5 實例、Google Cloud TPU v4 和 Azure NDv5 虛擬機都是不錯的選擇。對于不想前期投資購買物理基礎設施的數據中心來說，這些云 GPU 系統是一個可行的方案。?
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9. 數據中心中的 GPU 未來將如何發展？?
AI 的發展不會放慢腳步。生成模型、自主系統和實時推理都在迅速崛起，這意味著數據中心需要在一定程度上支持這些應用以保持競爭力。目前，GPU 是處理這些復雜技術最靈活的計算解決方案。盡管像 TPU（張量處理器）和 ASIC（專用集成電路）這樣的 AI 專用加速器越來越受歡迎，但它們缺乏通用性，并不是每個數據中心的完美解決方案。?
我們預計下一代 GPU 將與存儲、內存甚至 CPU 更加集成，更分布式以適應邊緣 AI 和機器人用例，并且更加節能。?
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