AI 产业快速增长驱动因素
AI 产业的快速增长主要得益于以下因素：
- 数据积累：移动互联网和物联网的发展带来了大量积累的标记数据。
- 计算进展：HPC 计算和异构计算（如 GPU 计算）提高了并行计算性能。
- 开放生态：多个开放的可用性源框架和项目（如 OpenConverge）促进了算法的易用性和跨领域应用。
- 敏捷生态系统：开放的生态系统支持快速创新和应用。
浪潮 16 GPU 生态系统
浪潮针对 OCP 中 AI 的浪潮优化架构，重点介绍了 16 GPU 生态系统：
- 硬件架构：16 GPU 集中部署在 PCIe 开关中，支持 1-4 主机服务器，实现灵活的 GPU 池化。
- 异构池化优势：
- 通信延迟降低：GPU 之间的通信仅依赖 PCIe，延迟可减少 50% 以上。
- 成本优化：GPU 扩展无需同步高价值 IT 资源（如 IB 交换机），成本可优化 5% 以上。
- 部署密度提升：支持更多 GPU，部署密度可提高 4 倍。
浪潮 16 GPU 产品信息
浪潮推出了针对 AI 的优化架构产品：
- 系统类型：4U 16 GPU（用于训练）或 16 FPGA（用于推理）。
- 优化目标：提高系统的计算扩展效率，加快培训进程，支持基于应用的多节点架构。
高速低延迟 P2P GPU 访问
- 需求：使用 GPU 进行 P2P 传输梯度需要高速/低延迟的 P2P GPU 访问。
