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方案背景


隨著信息技術(shù)和計(jì)算科學(xué)的快速發(fā)展,,對(duì)計(jì)算能力的需求日益增強(qiáng),。傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)已經(jīng)無法滿足某些復(fù)雜問題的處理需求,,尤其是在AI和大模型,、數(shù)據(jù)中心和云計(jì)算,、高性能計(jì)算、機(jī)器人開發(fā)和邊緣計(jì)算,、設(shè)計(jì)和仿真,、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域。這些領(lǐng)域需要處理大規(guī)模,、高復(fù)雜度的數(shù)據(jù),,進(jìn)行高精度的模擬和計(jì)算,以推動(dòng)科技進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)發(fā)展,。同時(shí)國(guó)家也高度重視智算中心的建設(shè)和發(fā)展,。政府通過出臺(tái)相關(guān)政策、提供資金支持等方式,,鼓勵(lì)企業(yè)和機(jī)構(gòu)加強(qiáng)智算中心的建設(shè)和運(yùn)營(yíng),。


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方案概述


一、部署多GPU服務(wù)器設(shè)備組網(wǎng),,建設(shè)一體化算力平臺(tái)

為滿足日益增長(zhǎng)的計(jì)算需求,,可根據(jù)客戶算力需求部署多GPU服務(wù)器設(shè)備,通過高效的組網(wǎng)方式,,建設(shè)一體化算力平臺(tái),。

1.1 多GPU服務(wù)器部署

選擇高性能、高穩(wěn)定性的GPU服務(wù)器作為核心計(jì)算節(jié)點(diǎn),,根據(jù)業(yè)務(wù)需求進(jìn)行規(guī)?;牟渴稹7?wù)器之間通過高速網(wǎng)絡(luò)連接,,確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)母咝院蛯?shí)時(shí)性,。

1.2 設(shè)備組網(wǎng)策略

采用高帶寬、低延遲的網(wǎng)絡(luò)技術(shù),,構(gòu)建多GPU服務(wù)器之間的通信鏈路,。通過優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),減少傳輸延遲,,提高整體計(jì)算效率,。

1.3 一體化算力平臺(tái)構(gòu)建

整合多GPU服務(wù)器的計(jì)算資源,通過統(tǒng)一的管理平臺(tái)和調(diào)度系統(tǒng),,實(shí)現(xiàn)算力資源的集中管理和動(dòng)態(tài)分配,。平臺(tái)支持多種計(jì)算任務(wù)和場(chǎng)景,,提供靈活的計(jì)算服務(wù)。

 

二,、通過GPU+NVlink+CUDA,,充分釋放算力,以及搭建計(jì)算生態(tài)系統(tǒng)的基礎(chǔ)

為進(jìn)一步提升算力平臺(tái)的性能和實(shí)用性,,我們采用英偉達(dá)GPU+NVlink和CUDA技術(shù),,搭建生態(tài)系統(tǒng)基礎(chǔ),充分釋放算力,。

2.1 GPU加速計(jì)算

利用GPU的并行計(jì)算能力,,加速數(shù)據(jù)處理、圖像識(shí)別,、深度學(xué)習(xí)等計(jì)算密集型任務(wù),。通過優(yōu)化算法和代碼,提高GPU的利用率和計(jì)算效率,。

2.2 NVlink高速通信

采用NVlink技術(shù),,實(shí)現(xiàn)GPU之間的高速通信和數(shù)據(jù)傳輸。NVlink具有低延遲,、高帶寬的特點(diǎn),,能夠顯著提高多GPU協(xié)同工作的效率。

2.3 CUDA編程模型

利用CUDA編程模型,,開發(fā)針對(duì)GPU的并行計(jì)算程序,。CUDA提供了豐富的編程接口和工具,使得開發(fā)者能夠輕松利用GPU的算力資源,,為各種計(jì)算任務(wù)提供系統(tǒng)基礎(chǔ)支持,。

 

三、跟隨業(yè)務(wù)的發(fā)展和硬件的迭代,,支持算力可持續(xù)性升級(jí)

隨著業(yè)務(wù)的不斷發(fā)展和硬件技術(shù)的不斷進(jìn)步,,算力平臺(tái)需要持續(xù)升級(jí)以滿足新的需求。

3.1 業(yè)務(wù)需求分析

定期分析業(yè)務(wù)的發(fā)展趨勢(shì)和計(jì)算需求,,預(yù)測(cè)未來的算力需求,。根據(jù)需求變化,制定算力平臺(tái)的升級(jí)計(jì)劃和策略,。

3.2 硬件迭代跟進(jìn)

關(guān)注GPU等硬件技術(shù)的最新進(jìn)展,,及時(shí)跟進(jìn)硬件的迭代更新。選擇性能更優(yōu),、穩(wěn)定性更高的硬件設(shè)備,,提升算力平臺(tái)的整體性能。

3.3 可持續(xù)性升級(jí)策略

制定算力平臺(tái)的可持續(xù)性升級(jí)策略,,確保平臺(tái)能夠隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展和硬件的迭代而不斷升級(jí),。通過模塊化設(shè)計(jì),、標(biāo)準(zhǔn)化接口等方式,降低升級(jí)成本和提高升級(jí)效率,。


智算中心解決方案是處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和復(fù)雜計(jì)算任務(wù)的關(guān)鍵工具,。通過合理選擇超級(jí)計(jì)算機(jī)、并行計(jì)算技術(shù),、高性能存儲(chǔ)系統(tǒng)和軟件工具,,可以提高計(jì)算效率和效果。在制定解決方案時(shí),,會(huì)綜合考慮計(jì)算需求、預(yù)算,、人力資源等各個(gè)因素,,以找到最佳的解決方案。

 

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方案價(jià)值


1,、智算中心可提高行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力

隨著科技水平不斷提升,,在眾多方面都對(duì)計(jì)算能力有個(gè)強(qiáng)大的需求。通過建造高性能計(jì)算中心,,可以廣泛的應(yīng)用于各行各業(yè),,為做在行業(yè)帶來新的增長(zhǎng)點(diǎn)

2、智算中心可提升科學(xué)研究實(shí)力

數(shù)值模擬與理論和實(shí)驗(yàn)三位一體是促進(jìn)21世紀(jì)科學(xué)研究和技術(shù)開發(fā)的三大支柱,。高性能計(jì)算正在變得與計(jì)算密集型應(yīng)用越來越密不可分,,已成為石油勘探、量子力學(xué)物理,、天氣預(yù)報(bào),、氣候研究、分子建模,、物理仿真,、密碼分析等領(lǐng)域的重要手段,而只有千萬億次級(jí)別的高性能計(jì)算系統(tǒng)才能幫助這些領(lǐng)域取得更加精湛的成就,。

3,、智算中心可提升CAE行業(yè)應(yīng)用實(shí)力

目前在航空、航天,、能源動(dòng)力等工業(yè)領(lǐng)域,,利用CAE進(jìn)行反復(fù)設(shè)計(jì)、分析,、優(yōu)化已成為標(biāo)準(zhǔn)的必經(jīng)步驟和手段,,并且越來越依賴于CAE仿真。

4,、智算中心可提升行業(yè)高性能計(jì)算機(jī)應(yīng)用水平

在建設(shè)智算中心的過程中,,不僅是系統(tǒng)本身,,更是和系統(tǒng)相關(guān)的技術(shù)和應(yīng)用經(jīng)驗(yàn),這也可以大幅度提升在高性能領(lǐng)域的技術(shù)實(shí)力,,并且能夠極大的提升在CAE行業(yè)的高性能計(jì)算應(yīng)用水平,。