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原文作者：未知
数据中心和GPU集群：技术、架构与最新进展
数据中心是现代AI和高性能计算（HPC）的基石。为了满足对AI算力的巨大需求，数据中心的基础设施正在经历深刻的变革，尤其是在GPU集群的构建和优化方面。
数据中心的演进与GPU的崛起
传统的数据中心设计主要关注通用计算和存储。然而，随着深度学习和大型语言模型（LLMs）的兴起，对并行处理能力的需求急剧增加，使得GPU（图形处理器）成为核心计算单元。现代AI数据中心越来越倾向于采用异构计算架构，将CPU与大量GPU紧密集成。
GPU集群的设计需要考虑以下关键因素：
- 算力密度：如何在有限的空间内存放尽可能多的GPU。
- 互联带宽：GPU之间以及GPU与主机之间的通信速度，这对分布式训练至关重要。
- 功耗与散热：高密度GPU集群产生巨大的热量，需要高效的散热方案。
高速互联技术：AI集群的命脉
在大型AI模型训练中，数据在数千个GPU之间快速流动是实现高效并行化的关键。高速互联技术的选择直接影响集群的整体性能。
InfiniBand 与以太网
过去，InfiniBand (IB) 凭借其低延迟和高带宽特性，一直是HPC和AI集群的首选。它提供了专用的、无损的网络拓扑，非常适合All-to-All通信。
然而，近年来，基于RoCE (RDMA over Converged Ethernet) 的高速以太网也在AI领域获得了显著的关注。随着以太网技术（如200G、400G乃至800G）的不断发展，结合RoCE，其性能已能与InfiniBand相媲美，且在成本和生态系统兼容性方面具有优势。
一个典型的现代AI集群通常会采用以下技术栈：
- GPU间互联：使用如NVIDIA的NVLink或NVSwitch，提供极高带宽的板内通信。
- 节点间互联：使用InfiniBand或RoCE以太网，实现集群级别的通信。
散热挑战与液冷技术
GPU的功耗越来越高。单个高端GPU的功耗可能超过700W，在一个机架中部署数十个GPU会产生巨大的热负荷。传统的风冷（Air Cooling） 正在达到其物理极限，尤其是在追求更高密度的部署时。
为了应对这一挑战，液冷（Liquid Cooling） 成为下一代数据中心的必然选择。液冷系统，特别是直接芯片液冷（Direct-to-Chip Liquid Cooling），能够更有效地将热量从GPU核心导出，提高能效比（PUE）。
液冷技术不仅提高了散热效率，还使得数据中心能够在更小的物理空间内集成更多高性能计算单元，从而实现更高的算力密度。
架构优化与未来展望
数据中心架构的优化不仅仅是硬件的堆叠，还涉及软件和管理层面。集群调度、负载均衡以及针对AI工作负载的网络拓扑优化（如Fat-Tree、Torus等）都至关重要。
未来的数据中心将更加强调融合基础设施，将计算、存储、网络和冷却系统进行深度整合，以实现最高的效率和最低的运营成本。随着AI模型规模的持续增长，对超大规模（Hyperscale） GPU集群的需求将继续推动数据中心技术的创新。
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