电子发烧友网报道（文/李弯弯）智算中心是承载人工智能计算需求的基础设施，专门用于处理AI算法和模型所需的大量计算任务。与传统的数据中心和超算中心不同，智算中心更侧重于AI算力的提供，以满足日益增长的人工智能应用需求。 近期，中国各地纷纷加快数字基建项目的建设步伐，智算中心成为布局重点。从北京到四川，从宁夏到河南，多地智算中心项目相继开工或投入使用。国家统计局最新数据显示，我国算力基础设施建设已达到世界领先水平，智能算力规模占比提升至逾30%。 智算中心技术架构智算中心的技术架构通常包含多个层次，从底层的硬件基础设施到上层的软件平台和算法服务，形成了一个完整的计算生态系统。 硬件基础设施层主要包括计算设备、存储系统和网络设施。计算设备包括高性能服务器、计算节点、GPU加速卡等，提供强大的计算能力和并行处理能力。这些设备是智算中心的核心组成部分，能够支持大规模数据处理和复杂的计算任务。 存储系统包括高速硬盘阵列、分布式文件系统、对象存储系统等，用于存储和管理海量数据。这些系统提供了高可靠性、高吞吐量和快速访问的存储解决方案，确保数据的安全性和可用性。 网络基础设施包括高速以太网、光纤网络、交换机、路由器等，支持数据传输和通信。这些设备提供了高带宽和低延迟的网络连接，以满足大规模数据传输和分布式计算的需求。 软件平台层包括算法和人工智能技术、大数据处理平台、AI使能软件和开发框架、云平台管理调度系统。算法和人工智能技术：包括机器学习算法、神经网络、图像处理和自然语言处理等，用于数据处理、机器学习、深度学习和模型训练等任务。这些算法和技术是智算中心实现智能计算的关键。 大数据处理平台：如Hadoop、Spark等，提供分布式和并行计算的能力，能够高效地处理大规模数据集。这些平台为智算中心提供了强大的数据处理和分析能力。 AI使能软件和开发框架：如CANN（华为昇腾AI计算架构）、MindSpore（华为全场景AI框架）等，为AI开发者提供便捷的开发环境和工具链，降低AI应用的开发门槛和成本。 云平台管理调度系统：如ModelArts（华为云AI开发平台）等，提供算力资源的统一管理和调度服务，实现算力资源的灵活配置和高效利用。 智算中心涉及的芯片及企业从计算层面来看，智算中心以人工智能计算任务为主，是AI算力的核心基础设施。它采用专门的AI算力硬件，如GPU、NPU、TPU等，这些芯片擅长并行计算，能够高效处理AI算法中的大量简单矩阵运算任务。 智算服务器作为智算中心的主要算力硬件，通常采用“CPU+GPU”或“CPU+NPU”的异构计算架构，以充分发挥不同算力芯片在性能、成本和能耗上的优势。 这种强大的算力驱动AI模型对数据进行深度加工，源源不断产生各种智慧计算服务，面向全行业领域提供基于深度学习技术的人工智能算法能力、算法框架和相关接口。 华为、天数智芯、摩尔线程、中科曙光、燧原科技、英伟达、英特尔、AMD等都推出有相关的芯片。如，华为推出了昇腾系列AI芯片昇腾910和昇腾310等，这些芯片专为AI训练和推理设计，具有高性能和低功耗的特点。昇腾系列已广泛应用于数据中心、云服务和边缘计算等领域，为智算中心提供强大的算力支持。 英伟达推出了多款针对AI训练和推理的GPU产品，如A100、H100等。英特尔也推出了多款AI芯片产品，如Habana Labs的Gaudi系列芯片，旨在与英伟达竞争。AMD在AI芯片领域也有所布局，推出了MI系列GPU和APU产品。 从存储方面来看，智算中心需要存储海量的数据，包括结构化数据、非结构化数据等。这些数据是AI算法训练和推理的基础。因此，智算中心在存储方面需要具备高容量、高可靠性、高可用性等特点。 存储设备通常采用高性能的硬盘或固态硬盘，并配备冗余的存储架构，以确保数据的安全性和可访问性。一般而言，智算中心的主要算力硬件智算服务器，其DRAM容量和NAND容量通常是传统服务器的数倍。三星、美光、SK海力士等都有相关芯片都广泛应用于数据中心、云计算等领域，为智算中心提供高性能的存储解决方案。 网络互联方面，智算中心的设备互联首先依赖于硬件基础设施，包括高性能的交换机、路由器、无线产品等网络设备，以及用于连接服务器、存储设备等的光纤、网线等物理介质。为了实现设备间的高效互联，智算中心通常采用高速互联技术，如InfiniBand、RoCE（RDMA over Converged Ethernet）等。这些技术能够提供低延迟、高带宽的数据传输能力，满足AI算法对算力的需求。 在智算中心中，GPU是核心的计算单元。为了实现GPU之间的高效互联，通常采用NVLink等专用通信协议，以实现高速的P2P（点对点）互联带宽。NVLink是NVIDIA开发并推出的一种私有通信协议，它采用点对点结构、串列传输，可以达到数百GB/s的P2P互联带宽。 写在最后智算中心作为智慧时代的基础设施，将在未来社会经济发展中发挥越来越重要的作用。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，智算中心将迎来更加广阔的发展前景。而上游产业链为智算中心提供了必要的硬件和软件支持。这些产业链参与者的共同努力和协作，推动了智算中心计算能力的不断提升和发展。