仅用19天，全球最大AI算力集群建成！10万块液冷H100 GPU上线，价值将超30亿美元，算力是GPT-4的20倍【附智算中心技术架构分析 】

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算力和人工智能芯片是人工智能技术发展中的两个关键方面。算力指的是计算机系统处理数据和执行指令的能力，对于人工智能应用来说，需要大量的算力来处理复杂的数据和算法。人工智能芯片则是专门为人工智能任务设计的芯片，具有高效的并行计算能力和低能耗特性。这两者密切相关，因为人工智能应用需要大量的算力支持，而人工智能芯片能够提供高效的计算能力。因此，算力和人工智能芯片的发展相辅相成，共同推动了人工智能技术的进步和应用。

当地时间7月22日，“硅谷狂人”马斯克在X平台上发文称赞了xAI、X、英伟达，以及其他支持团队的工作，并表示，在当地时间凌晨4:20，这些团队合力打造的“孟菲斯超级集群”开始投入训练。

每经网消息，孟菲斯“超算工厂”拥有10万块液冷H100 GPU，在单个RDMA结构(即远程直接数据存取结构)上运行，是全球最大的超算集群。按照成本估算，每块H100的价格约为3万-4万美元。这也就意味着，马斯克的“超算工厂”价值将达30亿-40亿美元(约合人民币218亿-290亿元)。从算力上来看，OpenAl GPT-4的训练用了25000块A100 GPU，约为“超算工厂”的1/20。

马斯克在接受著名心理学教授乔丹·彼得森的专访时透露，我们建造了一个大型训练中心，从硬件安装到投入训练，总共只花了19天。同时，马斯克表示，Grok 2的训练已经完成，将于下个月发布。目前，Grok 3正在孟菲斯的超算中心中进行训练，预计年底将会发布，届时将是市面上最强大的模型。

回看智算中心行业发展情况：

——智算中心采用领先的人工智能计算架构

《智能计算中心创新发展指南》指出，智算中心的发展基于最新人工智能理论和领先的人工智能计算架构，算力技术与算法模型是其中的关键核心技术，算力技术以AI芯片、AI服务器、AI集群为载体，而当前的算法模型发展趋势以AI大模型为代表。在此基础上，通过智算中心操作系统作为智算中心的“神经中枢”对算力资源池进行高效管理和智能调度，使智算中心更好地对外提供算力、数据和算法等服务，支撑各类智慧应用场景落地。而软件生态则是智算中心“好用、用好”的关键支撑。

——AI芯片是智能计算的主流模式

基于AI芯片的加速计算是当前智能计算的主流模式。AI芯片通过和AI算法的协同设计来满足AI计算对算力的超高需求。当前主流的AI加速计算主要是采用CPU系统搭载GPU、FPGA、ASIC等异构加速芯片。

近年来，国产AI加速芯片厂商持续发力，在该领域取得了快速进展，相关产品陆续发布，覆盖了AI推理和AI训练需求，其中既有基于通用GPU架构的芯片，也有基于ASIC架构的芯片，另外也出现了类脑架构芯片，总体上呈现出多元化的发展趋势。

——AI集群能够满足智算中心的大规模算力需求

大模型参数量和训练数据复杂性快速增长，对智算系统提出大规模算力扩展需求。通过充分考虑大模型分布式训练对于计算、网络和存储的需求特点，可以设计构建高性能可扩展、高速互联、存算平衡的AI集群来满足尖端的智能计算需求。

2023年7月，华为宣布昇腾AI集群全面升级，推出首个万卡AI集群，拥有更快的训练速度和30天以上的稳定训练周期，十倍领先业界。目前，昇腾AI集群已支撑全国25个城市的人工智能计算中心建设，其中7个城市公共算力平台入选首批国家“新一代人工智能公共算力开放创新平台”。

——AI大模型是一种新的智能计算范式

超大规模智能模型，简称大模型，是近年兴起的一种新的人工智能计算范式。和传统AI模型相比，大模型的训练使用了更多的数据，具有更好的泛化性，可以应用到更广泛的下游任务中。按照应用场景划分，AI大模型主要包括语言大模型、视觉大模型和多模态大模型等。业界典型的自然语言大模型有GPT-3、源、悟道和文心等。视觉大模型也已广泛应用于自动驾驶、智能安防、医学影像等领域。基于多模态大模型的以文生图技术也迅速发展，AI内容生成(AI Generated Content，AIGC)已成为下一个AI发展的重点领域。

前瞻产业研究院分析认为，算力资源是数字经济发展的重要底座。随着数字经济蓬勃发展，未来智能算力的发展需求将快速扩大，智算中心建设浪潮掀起。同时，通用智能的算法模型快速演进，大模型加速人工智能应用;普适普惠的服务生态逐步构建，算力服务普惠化、算法应用普适化;绿色低碳的发展格局加速形成，节能降耗的液冷技术对于密度高、规模大、散热需求高的智算中心优势明显，将得到进一步推广应用。

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