方案背景
隨著信息技術和計算科學的快速發(fā)展，對計算能力的需求日益增強。傳統(tǒng)計算機已經(jīng)無法滿足某些復雜問題的處理需求，尤其是在AI和大模型、數(shù)據(jù)中心和云計算、高性能計算、機器人開發(fā)和邊緣計算、設計和仿真、自動駕駛等領域。這些領域需要處理大規(guī)模、高復雜度的數(shù)據(jù)，進行高精度的模擬和計算，以推動科技進步和產(chǎn)業(yè)發(fā)展。同時國家也高度重視智算中心的建設和發(fā)展。政府通過出臺相關政策、提供資金支持等方式，鼓勵企業(yè)和機構加強智算中心的建設和運營。
方案概述
一、部署多GPU服務器設備組網(wǎng)，建設一體化算力平臺
為滿足日益增長的計算需求，可根據(jù)客戶算力需求部署多GPU服務器設備，通過高效的組網(wǎng)方式，建設一體化算力平臺。
1.1 多GPU服務器部署
選擇高性能、高穩(wěn)定性的GPU服務器作為核心計算節(jié)點，根據(jù)業(yè)務需求進行規(guī)?；牟渴稹７掌髦g通過高速網(wǎng)絡連接，確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)母咝院蛯崟r性。
1.2 設備組網(wǎng)策略
采用高帶寬、低延遲的網(wǎng)絡技術，構建多GPU服務器之間的通信鏈路。通過優(yōu)化網(wǎng)絡拓撲結構，減少傳輸延遲，提高整體計算效率。
1.3 一體化算力平臺構建
整合多GPU服務器的計算資源，通過統(tǒng)一的管理平臺和調(diào)度系統(tǒng)，實現(xiàn)算力資源的集中管理和動態(tài)分配。平臺支持多種計算任務和場景，提供靈活的計算服務。
二、通過GPU+NVlink+CUDA，充分釋放算力，以及搭建計算生態(tài)系統(tǒng)的基礎
為進一步提升算力平臺的性能和實用性，我們采用英偉達GPU+NVlink和CUDA技術，搭建生態(tài)系統(tǒng)基礎，充分釋放算力。
2.1 GPU加速計算
利用GPU的并行計算能力，加速數(shù)據(jù)處理、圖像識別、深度學習等計算密集型任務。通過優(yōu)化算法和代碼，提高GPU的利用率和計算效率。
2.2 NVlink高速通信
采用NVlink技術，實現(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，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GPU的并行計算程序。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，為各種計算任務提供系統(tǒng)基礎支持。
三、跟隨業(yè)務的發(fā)展和硬件的迭代，支持算力可持續(xù)性升級
隨著業(yè)務的不斷發(fā)展和硬件技術的不斷進步，算力平臺需要持續(xù)升級以滿足新的需求。
3.1 業(yè)務需求分析
定期分析業(yè)務的發(fā)展趨勢和計算需求，預測未來的算力需求。根據(jù)需求變化，制定算力平臺的升級計劃和策略。
3.2 硬件迭代跟進
關注GPU等硬件技術的最新進展，及時跟進硬件的迭代更新。選擇性能更優(yōu)、穩(wěn)定性更高的硬件設備，提升算力平臺的整體性能。
3.3 可持續(xù)性升級策略
制定算力平臺的可持續(xù)性升級策略，確保平臺能夠隨著業(yè)務的發(fā)展和硬件的迭代而不斷升級。通過模塊化設計、標準化接口等方式，降低升級成本和提高升級效率。
智算中心解決方案是處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和復雜計算任務的關鍵工具。通過合理選擇超級計算機、并行計算技術、高性能存儲系統(tǒng)和軟件工具，可以提高計算效率和效果。在制定解決方案時，會綜合考慮計算需求、預算、人力資源等各個因素，以找到最佳的解決方案。
方案價值
1、智算中心可提高行業(yè)競爭實力
隨著科技水平不斷提升，在眾多方面都對計算能力有個強大的需求。通過建造高性能計算中心，可以廣泛的應用于各行各業(yè)，為做在行業(yè)帶來新的增長點
2、智算中心可提升科學研究實力
數(shù)值模擬與理論和實驗三位一體是促進21世紀科學研究和技術開發(fā)的三大支柱。高性能計算正在變得與計算密集型應用越來越密不可分，已成為石油勘探、量子力學物理、天氣預報、氣候研究、分子建模、物理仿真、密碼分析等領域的重要手段，而只有千萬億次級別的高性能計算系統(tǒng)才能幫助這些領域取得更加精湛的成就。
3、智算中心可提升CAE行業(yè)應用實力
目前在航空、航天、能源動力等工業(yè)領域，利用CAE進行反復設計、分析、優(yōu)化已成為標準的必經(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)高性能計算機應用水平
在建設智算中心的過程中，不僅是系統(tǒng)本身，更是和系統(tǒng)相關的技術和應用經(jīng)驗，這也可以大幅度提升在高性能領域的技術實力，并且能夠極大的提升在CAE行業(yè)的高性能計算應用水平。