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调查英伟达是中国GPU自主化一步险棋(12)

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2024-12-11 09:32:34  投资界

3.数据中心解决方案：大规模GPU集群的挑战

英伟达的成功不仅在于硬件，更在于其对数据中心解决方案的深刻理解。其DGX系列产品将GPU、存储、网络与软件整合为一体化系统，可直接部署到数据中心，为企业提供即插即用的AI计算能力。然而，真正的核心优势在于大规模GPU集群的构建能力，尤其是在万卡级别甚至10万卡级别的智算中心部署中，英伟达展现了无可比拟的优势。

英伟达通过其DGXSuperPOD方案，整合多达数千甚至上万块GPU，并通过NVSwitch和InfiniBand网络实现全互联。其分布式存储系统与优化软件栈（如CUDA集群管理工具）高度协同，能够实现高效的数据调度和算力分配。这种集群部署能力，已经成为支持超大规模AI模型（如GPT-4）训练的基础设施。

例如，让马斯克出尽风头的10万GPU的超算中心，正是得益于英伟达的支持。

国产GPU目前在集群方案的完整性上差距明显，虽然单卡性能逐步接近英伟达，但在万卡级别的分布式部署中，缺乏成熟的硬件架构和软件支持。例如，多卡互联方案不够高效，集群管理工具不完善，导致算力利用率低、任务分配效率不足。

国产GPU厂商需要引入片上交换网络（如NVSwitch替代方案）和高性能互联协议，支持GPU之间的低延迟通信。同时，与国内存储厂商合作，构建高性能分布式存储解决方案，解决海量数据的读写瓶颈。

同时，国产GPU厂商需要借鉴英伟达的CUDA生态，开发集群调度和负载均衡工具，支持任务分解、数据分发和算力动态调整，并与国内云服务商（如阿里云、腾讯云）合作，提供大规模集群的全栈解决方案。

更进一步，国产GPU厂商需要与国内IT基础设施企业联合，建立以国产GPU为核心的智算中心示范项目，为国产GPU在大规模部署中的能力提供背书。

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