導語

1.GPU的價值不止體現(xiàn)在深度學習，在高性能計算、人工智能、生物信息、分子模擬、計算化學、材料力學、系統(tǒng)仿真、流體力學、機械設計、生物制藥、航空動力、地質勘探、氣候模擬等領域，算法越來越復雜，需要處理的海量數(shù)據(jù)越來越巨大，高性能計算能力就顯得尤為重要。近日為滿足GPU服務器、高性能服務器、深度學習服務器、水冷工作站、水冷服務器、液冷工作站、液冷服務器等的高速運轉，英偉達發(fā)布產(chǎn)品——H100 GPU。

2.隨著信息技術的快速發(fā)展,高性能服務器的需求不斷增長。為保障服務器長期可靠穩(wěn)定運行,合適的散熱技術顯得至關重要。

3.基于藍海大腦超融合平臺的水冷GPU服務器及水冷GPU工作站采用綠色冷卻技術，Gluster 分布式架構設計，提供大存儲量，擁有開放融合的特性和超能運算的能力。

1 藍海大腦服務器于 NVIDIA H100 GPU

藍海大腦宣布服務器產(chǎn)品線全力支持最新的 NVIDIA H100 GPU。藍海大腦服務器產(chǎn)品在單機上最多可支持4、8甚至9個H100 GPU，可為多種人工智能場景提供超強算力、靈活的資源調度和成熟的生態(tài)支持。

搭載NVIDIA H100 GPU的藍海大腦服務器具有更強計算性能、更高的GPU間通信帶寬和創(chuàng)新的計算架構，支持用戶對更大、更復雜的模型進行訓練和推理。同時，搭配藍海大腦算力資源管理平臺，用戶可以更加便捷高效地使用AI集群算力資源。

據(jù)官方數(shù)據(jù)顯示，全新的NVIDIA GH100 GPU不是基于之前傳聞的臺積電 N5工藝，而是使用更先進的N4工藝。整個芯片面積814mm2，相比GA100要小，但集成800億晶體管，并采用更高頻率的設計。

完整規(guī)格的GH100 GPU規(guī)格，包含總計8個GPC圖形集群，72個TPC紋理集群，144個SM流式多處理器，共計18432個FP32 CUDA核心(與目前傳聞中AD102完整版完全吻合)，專用于AI訓練的第四代張量核心TensorCore為每組SM配備4個，共計528個。顯存方面最大支持6個HBM3或HBM2e堆棧，6144bit顯存位寬，L2緩存提升到60MB，并支持第四代NVLink和PCIe Gen5。

不過，GH100是面向人工智能、數(shù)據(jù)分析等負載構建的，不是圖形處理。SXM5版和PCIe H100所使用的GH100 GPU中，只有兩個TPC具有圖形處理能力。

GH100 GPU用于兩個款式的加速卡上，分別為SXM5版和PCIe5版，SXM協(xié)議更多用在密集計算的數(shù)據(jù)中心上，規(guī)格也更高一些。大概是受制于良率，即便是高規(guī)格的SXM5版也并不是滿血的GH100核心。

H100 SXM5使用的H100 GPU規(guī)格為66個TPC紋理集群，SM數(shù)量下降到132組，而CUDA數(shù)量也下降到16896個(但相比于目前的GA100豈止于翻倍)，張量核心為528個。顯存方面，H100 SXM5啟用5個HBM3堆棧，共計80GB，顯存位寬為5120Bit。L2緩存也下降到50MB，對比A100依然有25%提升。

PCIe5版的H100 CNX，集成CX7芯片，可將網(wǎng)絡數(shù)據(jù)以50GB/s的速度直接傳輸給GH100 GPU處理

PCIe版雖然更多用于小型企業(yè)，但是PCIe版的性能也是不容小覷。PCIe版采用進一步縮減的GH100 GPU，SM數(shù)量下降到114組，CUDA數(shù)量下降到14592個，張量核心則縮減到了456個。顯存方面，啟用的是5個HBM2e堆棧，容量與SXM5版相同，為80GB 5120Bit位寬，L2緩存大小一致。

白皮書揭露了新的H100兩款FP32算力(一般用戶可以關注的指標)，132組SM/16896CUDA的SXM5版本，F(xiàn)P32單精度算力為60TFlops。根據(jù)CSDN一篇文章提供的公式：單精度理論峰值=FP32 cores*GPU頻率*2，可以推出工作頻率約為1775MHz。而A100加速卡的GA100核心工作頻率為1410MHz，頻率提升近26%。GeForce產(chǎn)品使用的GPU往往會給到更高的頻率，下一代RTX 40有望2G起步?

在算力方面，H100 SXM5對比現(xiàn)在的A100在多個項目中都超過200%的提升，最低的FP16半精度運算也有50%的性能提升，可謂是碾壓級。

在演講上，老黃更是直接帶來H100在三種負載下對比A100的效率提升，訓練Transformer模型從5天縮短到了19小時，而在結合英偉達多項尖端軟硬件條件下，整個模型訓練從7天縮短到了20小時，效率足足提升9倍。

藍海大腦是全球領先的AI服務器廠商，擁有豐富的AI計算產(chǎn)品陣列，并和AI客戶緊密合作，幫助其在語音、語義、圖像、視頻、搜索等各方面取得數(shù)量級的AI應用性能提升。

2 高性能機架式服務器散熱

隨著信息技術的快速發(fā)展，對高性能服務器的需求越來越大。為保證服務器長期可靠穩(wěn)定的運行，合適的散熱技術非常重要。下面以高性能機架式服務器為研究對象，分析比較強制風冷與間接液冷下服務器的散熱效果。結果表明，在低負荷下，強制風冷與間接液冷差別不大。在高負荷下，間接液冷的散熱效果優(yōu)于強制風冷。

一、研究背景

隨著信息技術的快速發(fā)展,尤其是 5G 通信技術的出現(xiàn)，支撐大數(shù)據(jù)運行的服務器需求不斷增長。為保障服務器穩(wěn)定運行,合適的散熱技術顯得至關重要。機架式服務器是指按照工業(yè)標準可以直接安裝在 19 英寸寬機柜中的服務器。目前機架式服務器的主流散熱方式為強制風冷和間接液冷。

二、基于強制風冷的服務器散熱仿真研究

2.1 仿真邊界條件設置

一般情況下，當流體速度小于 1/3 風速時，可將流體看作不可壓縮流體，因此可將服務器內部空氣視作不可壓縮流體。服務器內部一共有 6 顆軸流式風扇，其中電源模塊單獨有一個軸流風扇冷卻。軸流風扇采用吹風散熱方式冷卻 CPU 和內存，硬盤最靠近進風口，出風口壓力設為大氣壓力，環(huán)境溫度設為 25℃。

2.2 仿真結果分析

服務器散熱效果評價指標有 CPU、內存、硬盤的最高溫度。環(huán)境溫度 25℃，忽略服務器與外界環(huán)境的輻射換熱，分別對服務器低負荷和高負荷兩種狀態(tài)進行仿真。

從圖可以看出，無論是低負荷還是高負荷，服務器內部最高溫度出現(xiàn)在 CPU 上，其次是內存的溫度較高，而硬盤最靠近進風口，其溫度最低。

下表為服務器主要發(fā)熱部件的溫度匯總表。在低負荷狀態(tài)下，服務器各部件的溫度均得到較好的控制，CPU 溫度低于長期運行允許的溫度值;而在高負荷狀態(tài)下，CPU 的溫度急劇上升，超過峰值允許的溫度值。

三、基于間接液冷的服務器散熱仿真研究3.1 機架式服務器液冷仿真模型建立

間接液冷機架式服務器內含電源模塊、CPU(兩個)、內存、硬盤、液冷板、水泵等部件。

液冷散熱板作為水冷系統(tǒng)的重要組成部分，主要是將發(fā)熱元器件產(chǎn)生的熱量與冷卻液充分交換。水冷系統(tǒng)部分如圖所示，由IGBT、水冷散熱板、鋁合金板以及鋁條安裝件組成。

一般情況下，當流體速度小于 1/3 風速時，可將流體看作不可壓縮流體，因此可將服務器內部空氣以及流道內液體視作不可壓縮流體。服務器內部一共有 4 顆軸流式風扇，其中電源模塊單獨有一個軸流風扇冷卻。軸流風扇采用吹風散熱方式冷卻CPU 和內存，硬盤最靠近進風口，出風口壓力設為大氣壓力，環(huán)境溫度設為 25℃，液冷板入口流體溫度為 25℃。

3.2 仿真結果分析

服務器散熱效果評價指標有 CPU、內存、硬盤的最高溫度。環(huán)境溫度 25℃，忽略服務器與外界環(huán)境的輻射換熱，分別對服務器低負荷和高負荷兩種狀態(tài)進行仿真。

從圖可以看出，在低負荷狀態(tài)時，最高溫度出現(xiàn)在內存上，當服務器處于高負荷時，服務器內部最高溫度出現(xiàn)在 CPU 上，其次是內存的溫度較高，而硬盤最靠近進風口，其溫度最低。

下表為服務器主要發(fā)熱部件的溫度匯總表。在低負荷狀態(tài)下，服務器各部件的溫度均得到較好的控制，CPU 溫度低于長期運行允許的溫度值;在高負荷狀態(tài)下，CPU 的溫度稍有上升，但沒超過峰值允許的溫度值。與強制風冷相比，間接液冷方式下，內存和硬盤的溫度稍有升高，這是因為減少風扇的原因;而 CPU 的溫度降低，因為水的導熱系數(shù)和比熱容等遠大于空氣的導熱系數(shù)和比熱容。因此對于高負荷的服務器，建議采用間接液冷散熱方式。

3 藍海大腦液冷散熱服務器

基于藍海大腦超融合平臺的水冷GPU服務器及水冷GPU工作站采用綠色冷卻技術，Gluster 分布式架構設計，提供大存儲量，擁有開放融合的特性和超能運算的能力。支持多塊GPU顯卡，提供出色的靜音效果和完美的溫控系統(tǒng)。借助 NVIDIA GPU計算卡可加快神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練和推理速度，更快地創(chuàng)作精準的光照渲染效果，提供高速視頻、圖像、聲音等處理能力，加速AI 并帶來更流暢的交互體驗。

審核編輯：湯梓紅