AI算力的4個層級是什麼？

AI算力基礎設施的格局已經演變成一個複雜的四層架構，每一層在提供現代AI工作負載所需的算力方面都發揮著關鍵作用。無論您是執行複雜的神經網路還是大規模部署機器學習模型，瞭解這些層級對於最佳化美國伺服器租用解決方案都至關重要。

1. 基礎：AI晶片層

AI算力的核心是專為矩陣運算和並行處理設計的專用硬體。NVIDIA的A100和H100 GPU在這一領域佔據主導地位，可提供高達624 TFLOPS的FP16效能。英特爾的Gaudi2和AMD的MI250為特定工作負載（如自然語言處理）提供了具有競爭力的替代方案。

最新一代AI晶片徹底改變了深度學習算力。基於Hopper架構的NVIDIA H100引入了變革性特性，如Transformer引擎和HBM3記憶體，與其前代產品相比，在大型語言模型上實現了3倍更快的訓練速度和30倍更快的推論速度。AMD的MI250憑藉其獨特的MCM設計在HPC工作負載方面表現出色，而英特爾的Gaudi2則為特定AI模型提供了具有成本效益的訓練方案。

晶片選擇的關鍵考慮因素：


// 性能比較示例
const chipComparison = {
    'NVIDIA_H100': {
        FP16_TFLOPS: 624,
        memory: '80GB HBM3',
        powerDraw: '700W'
    },
    'AMD_MI250': {
        FP16_TFLOPS: 383,
        memory: '128GB HBM2e',
        powerDraw: '560W'
    }
};

2. 架構：系統層

系統層將硬體元件編排成統一的算力單元。現代AI伺服器通常採用NVLink或Infinity Fabric進行GPU間通訊，並輔以InfiniBand或100GbE等高頻寬網路。

系統架構最佳化不僅僅侷限於原始算力。現代AI叢集實施了複雜的冷卻解決方案，包括直接晶片液冷，這能實現更高的持續性能和更好的能源效率。CXL（Compute Express Link）技術的整合正在改變記憶體架構，允許在計算節點之間進行更靈活和高效的資源池化。

典型的深度學習系統架構：


system_architecture = {
    'compute': '8x NVIDIA A100 GPUs',
    'memory': '2TB DDR5 RAM',
    'storage': {
        'fast_tier': '8TB NVMe',
        'capacity_tier': '100TB NVMe over fabric'
    },
    'network': 'HDR InfiniBand (200Gbps)'
}

3. 智慧：平台層

平台層提供AI開發和部署的框架和工具。熱門的選擇包括PyTorch、TensorFlow，以及越來越多的支援GPU的雲原生平台如Kubernetes。

平台層技術的最新進展引入了自動模型並行和流水線並行策略。像DeepSpeed和Megatron-LM這樣的框架透過智慧工作負載分配，實現了萬億參數模型的高效訓練。容器編排平台已經發展到能夠處理複雜的AI工作流程，具有專門的排程器來最佳化GPU使用率和管理多租戶環境。

GPU工作負載的Kubernetes配置示例：


apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: gpu-pod
spec:
  containers:
  - name: gpu-container
    image: nvidia/cuda:11.0-base
    resources:
      limits:
        nvidia.com/gpu: 2

4. 可訪問性：雲端服務層

雲端服務抽象了基礎設施的複雜性，提供GPU執行個體和AI平台即服務。美國伺服器租用提供商提供這些服務時具有不同程度的抽象性，從裸機GPU伺服器到完全託管的AI平台都有涵蓋。

美國伺服器租用提供商正在開創AI工作負載的創新定價模式，包括用於訓練作業的競價執行個體和用於推論工作負載的預留容量。先進的監控工具提供GPU使用率、記憶體頻寬和功耗的即時洞察，實現動態資源分配和成本最佳化。許多提供商現在提供預配置軟體堆疊和自動擴展功能的專門AI最佳化環境。

典型雲端GPU執行個體規格：


class GPUInstance:
    def __init__(self):
        self.gpu_type = "NVIDIA A100"
        self.gpu_count = 8
        self.cpu_cores = 96
        self.memory = "2TB"
        self.network = "100 Gbps"
        self.storage = "15TB NVMe"