现代数据中心正经历一次由日益增长的复杂性和人工智能（AI）广泛融合驱动的重大转型鼎冠策略。
这种变化的特征是高性能计算（HPC）与AI工作负载的融合，它正推动从芯片设计到散热系统的基础设施各层面的创新。
当今深度学习模型的规模，尤其是大语言模型（LLM）和基础模型，已需要以前仅用于先进科学超级计算的计算资源。这使得AI在基础设施层面进入了HPC领域。
重新思考计算与架构这种融合代表了数据中心设计者在使用和配置处理器方式上的重大转变。过去，数据中心主要依赖通用的多核中央处理器（CPU）来完成大多数任务。
虽然CPU在某些顺序或低优先级任务中仍然至关重要，但现代AI算法的并行特性（例如神经网络训练）需要专用硬件。因此，更高级的图形处理单元（GPU）已成为AI工作负载的首选硬件。
AI模型的复杂度不断提升，参数量可能达到数十亿甚至数万亿，这需要前所未有规模的高性能并行处理。
这从根本上改变了数据中心的架构，加速了多GPU系统和高级加速器的采用。仅在机架中装载大量GPU并不足够；它们必须相互之间实现无缝且高速的通信。
于是出现了高速InfiniBand等先进互连技术鼎冠策略，以及专用以太网层叠网络，这些技术提供低延迟、高带宽的通信通道，是分布式训练中高效集合运算的关键。
这些互连的性能往往决定大型AI模型的整体扩展性和训练时长。
新基础设施考虑因素电力、存储与散热向高密度GPU集群的转变带来了显著的工程挑战，尤其是在电力和热管理方面。AI/HPC机架的计算和功率密度远超传统企业机架，导致机架级电力需求大幅提升。
这促使数据中心设计者重新评估配电单元（PDU）和不间断电源（UPS），重点关注更高电压、更高效率的供电系统。
AI工作负载的多样化需求需要定制化的基础设施。训练大型模型需要以极高速度向加速器提供庞大、往往是TB级别的数据集，以防止GPU资源空闲。
因此会采用各种高性能存储方案，例如由闪存（NVMe固态硬盘）支持的并行文件系统。此举保证I/O子系统不成为瓶颈，从而最大化昂贵计算资源的利用效率。
这一融合的关键环节是系统散热问题。空气散热已难以清除现代高TDP（热设计功耗）加速器产生的海量热量。
直达芯片液冷和浸没式散热等技术正从HPC应用向主流AI数据中心过渡，提供更高的能效并实现更高的机架密度。
可扩展性、模块化与面向未来的设计各组织正快速扩展AI项目，以提升生产力和运营效率。为支撑这种持续增长，基础设施投资必须具备适应性和前瞻性，这导致对灵活且模块化服务器设计的偏好上升。
这些系统帮助企业更经济地管理能源使用和空间。由于AI工作负载不断演进，能够轻松升级或扩展计算和存储组件，而无需进行代价高昂的基础设施改造，提供了关键竞争优势并降低了总体拥有成本。
许多AI数据中心所需的新技术最初来源于HPC领域。负责部署的IT经理必须超越对单台服务器性能的关注，将整个系统视为一台并行机器，使所有组件协同工作。
这需要仔细分析网络拓扑以降低延迟并提升二分带宽，同时审视存储组件以确保它们能够满足加速器的I/O需求。
通过对齐现有能力，必要时引入第三方基础设施以弥补专有解决方案的不足，并根据未来AI工作负载的预期特性定制基础设施设计，企业能够实现最佳平衡。
这种战略性协同对于利用HPC与AI融合的力量至关重要，使组织能够在不产生过高成本的前提下推动创新。
总结一种专为AI工作负载而设计的新型数据中心正逐步出现。多年在HPC数据中心中积累的优化技术如今正被应用到AI数据中心。
尽管具体硬件组件可能随工作负载而异鼎冠策略，但仍有宝贵的经验与教训可供借鉴和传承。
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