電子發燒友網報道（文/黃晶晶）人工智能的基座包括數據、算力和算法。其中算力更是數據和算法的支撐。各類模型基于數據量、算法的訓練和推理推動了算力需求。

根據OpenAI的測算數據，AI訓練運行所使用的算力每3-4個月增長一倍。AI訓練運行所使用的算力已增長超30萬倍。IDC數據顯示，2022年我國智能算力規模達到268百億億次/秒（EFLOPS），超過通用算力規模；預計未來5年我國智能算力規模的年復合增長率將達52.3%。

構筑算力必然離不開服務器的建設。作為全球頂級的人工智能/高性能計算服務器制造商和解決方案提供商，Supermicro公司日前向電子發燒友網表示，新業務合約有很大一部分來自人工智能/高性能計算領域，而且許多與ChatGPT有關。

Supermicro高管表示，人工智能界并不知道未來還會遇到多少計算密集型問題。以GPT-3為例，它需要323 Zetta FLOPS的算力和1750億個參數來訓練模型，更需要龐大的算力來執行推理工作。更加智能的GPT-4將會有更多的參數，有可能達到一萬億甚至更多。

為了運轉這樣的大模型和大規模參數，如何有效運用服務器顯得十分重要，這關乎服務器的性價比選擇。Supermicro公司高管說到，當大量的GPU服務器集群起來時，人工智能/高性能計算應用的每一微秒都很重要。Supermicro設計開發了各種不同架構的GPU服務器，提升了CPU和GPU之間或從GPU到GPU的數據傳輸速度。通過合理選擇系統SKU，解決方案的設計可以將每個CPU/GPU核心利用到極致。從邊緣到云，從訓練到推理，當前市面上所需的人工智能/高性能計算應用，Supermicro都可以提供全方位的GPU服務器，能讓客戶充分利用計算資源上花費的每一分錢。

更大的服務器存儲空間

隨著CPU、GPU和內存技術的發展，現代計算集群處理數據的速度和數量不斷增加，因此有必要增強存儲性能，以便將數據饋送給應用時不會形成減緩整個系統的速度的瓶頸。

最近，Supermicro推出了超高性能、高密度PB級All-Flash NVMe服務器新機型。更新產品系列中初步推出的產品將在1U 16槽機架式安裝系統中支持高達1/2 PB的儲存空間，隨后的產品則將在2U 32槽機架式安裝系統中為Intel和AMD PCIe Gen5平臺提供1 PB儲存空間。

Supermicro高管表示，Supermicro的Petascale All-Flash服務器提供業界領先的存儲性能和容量，可以減少滿足熱存儲和溫存儲要求所需的機架式系統數量，并通過諸多功能特點降低總體擁有成本。

具體來說，容量擴展，更廣泛的PCB有助于實現更靈活的NAND芯片布局；性能擴展，可擴展連接器設計，多鏈路寬度（x4、x8、x16），支持不同電源配置；熱效率，散熱和制冷管理改進；面向未來，通用連接器適用于各種尺寸規格，可以為未來幾代PCIe提供更加強大的信號完整性；解決方案范圍，各種功率配置（20W-70W），適用于更高容量/性能的固態硬盤。

“安裝了速度更快的固態硬盤之后，系統的平衡就變得更加重要。Supermicro擁有全新的NUMA平衡對稱架構，可以提供到驅動器的最短信號路徑、到存儲器的帶寬平衡和靈活的網絡選項，從而降低時延。最重要的是，對稱設計還有助于確保整個系統的氣流暢通無阻，因此可以使用更加強大的處理器。”Supermicro高管說道。

桌面型GPU兼顧AI與液冷散熱

CPU/GUP/xPU也構成了系統設計的熱量挑戰，各種處理器消耗的功率不斷攀升，另一方面，科研/醫療設施/金融/石油和天然氣企業需要人工智能/高性能計算來提高其專業競爭力。在這些企業中，有很多需要在員工工作的地點設置工作站或本地服務器。

基于這樣的需求，Supermicro推出功能強大、安靜且節能的NVIDIA加速人工智能(AI)開發平臺系列當中的首款裝置。全新的AI開發平臺SYS-751GE-TNRT-NV1是一款應用優化的系統,在開發及運行AI軟件時表現尤其出色。此外,這個性能強大的系統可以支持小團隊里的用戶同步運行訓練、推理和分析等工作負載。

獨立的液冷功能可滿足四個NVIDIA? A100 Tensor Core GPU和兩個第4代Intel Xeon可擴展處理器的散熱需求,在發揮完整性能的同時提高整體系統效率,并實現了在辦公環境下的安靜(約30dB)運行。

對于散熱的考量，Supermicro高管認為搭載NVIDIA A800等強大的協加速器、且聲壓級介于30~45分貝的工作站，必須采用液冷解決方案才能滿足這一需求。冷板式液冷在市場上經過了十多年的考驗，目前其成熟度和可靠性已經達到了數據中心大規模部署的水平。

創新技術驅動成長

早前，Supermicro就提出了觀察到的七大創新技術，他們包括高性能350W CPU和700W GPU、處理速度更快的DDR5內存、第五代PCI-E 5.0技術、Compute Express Link（CXL，開放式互聯標準）、400G高速網絡、新型固態硬盤和液冷技術。

簡言之就是更高的功耗和更快的數據傳輸速度。這就需要優化功率效率、解決熱量挑戰、加強第五代PCIe、DDR5、高速網絡、無阻塞系統架構設計和部署等。

Supermicro高管指出，這些創新技術背后的一個共同點是熱量調度。更快的處理器頻率、更多的計算核心、更高速的網絡都會產生更多的熱量，這些熱量必須輸送到數據中心之外。他表示，正如我們預計的技術趨勢和產品路線圖所示，當前和新一代人工智能/高性能計算服務器采用的熱量解決方案必須比目前的空氣冷卻更加高效。

展望已經到來的AI爆發的時代，ChatGPT的需求日益增長，不僅推高了服務器的銷量，而且還推動新技術通過大規模部署而被普遍接納的機會。GPT提供的服務包括語言翻譯、聊天機器人、內容生成、語言分析、語音輔助等等。

要實現人工智能系統的所有關鍵技術，就需要足夠快速的服務器，并通過復雜的架構、用于維護工作的液冷管布置等將其聯網。這些專業技術知識意味著解決方案將不再作為一個個的服務器提供。完整的解決方案部署更像是一個具有機架級就緒水平的即插即用解決方案。

Supermicro將ChatGPT視為服務器市場增長的關鍵驅動力，未來我們會看到GPT服務的更多創新型用例。Supermicro已準備好面對這個趨勢，始終保持在AI服務器技術前沿，并提供創新的解決方案，使得客戶能夠加速他們的AI應用規劃，同時優化總體擁有成本并通過綠色計算最大限度地減少對環境的影響。