調(diào)查英偉達(dá)是中國GPU自主化一步險棋(12)

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2024-12-11 09:32:34 投資界

3.數(shù)據(jù)中心解決方案：大規(guī)模GPU集群的挑戰(zhàn)

英偉達(dá)的成功不僅在于硬件，更在于其對數(shù)據(jù)中心解決方案的深刻理解。其DGX系列產(chǎn)品將GPU、存儲、網(wǎng)絡(luò)與軟件整合為一體化系統(tǒng)，可直接部署到數(shù)據(jù)中心，為企業(yè)提供即插即用的AI計算能力。然而，真正的核心優(yōu)勢在于大規(guī)模GPU集群的構(gòu)建能力，尤其是在萬卡級別甚至10萬卡級別的智算中心部署中，英偉達(dá)展現(xiàn)了無可比擬的優(yōu)勢。

英偉達(dá)通過其DGXSuperPOD方案，整合多達(dá)數(shù)千甚至上萬塊GPU，并通過NVSwitch和InfiniBand網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)全互聯(lián)。其分布式存儲系統(tǒng)與優(yōu)化軟件棧（如CUDA集群管理工具）高度協(xié)同，能夠?qū)崿F(xiàn)高效的數(shù)據(jù)調(diào)度和算力分配。這種集群部署能力，已經(jīng)成為支持超大規(guī)模AI模型（如GPT-4）訓(xùn)練的基礎(chǔ)設(shè)施。

例如，讓馬斯克出盡風(fēng)頭的10萬GPU的超算中心，正是得益于英偉達(dá)的支持。

國產(chǎn)GPU目前在集群方案的完整性上差距明顯，雖然單卡性能逐步接近英偉達(dá)，但在萬卡級別的分布式部署中，缺乏成熟的硬件架構(gòu)和軟件支持。例如，多卡互聯(lián)方案不夠高效，集群管理工具不完善，導(dǎo)致算力利用率低、任務(wù)分配效率不足。

國產(chǎn)GPU廠商需要引入片上交換網(wǎng)絡(luò)（如NVSwitch替代方案）和高性能互聯(lián)協(xié)議，支持GPU之間的低延遲通信。同時，與國內(nèi)存儲廠商合作，構(gòu)建高性能分布式存儲解決方案，解決海量數(shù)據(jù)的讀寫瓶頸。

同時，國產(chǎn)GPU廠商需要借鑒英偉達(dá)的CUDA生態(tài)，開發(fā)集群調(diào)度和負(fù)載均衡工具，支持任務(wù)分解、數(shù)據(jù)分發(fā)和算力動態(tài)調(diào)整，并與國內(nèi)云服務(wù)商（如阿里云、騰訊云）合作，提供大規(guī)模集群的全棧解決方案。

更進(jìn)一步，國產(chǎn)GPU廠商需要與國內(nèi)IT基礎(chǔ)設(shè)施企業(yè)聯(lián)合，建立以國產(chǎn)GPU為核心的智算中心示范項目，為國產(chǎn)GPU在大規(guī)模部署中的能力提供背書。

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