值得让英伟达CEO黄仁勋亲自给OpenAI配送的AI服务器！一文带你了解算力，GPU，CPU！_业界新闻

发布时间:2024-07-13 14:46

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大家好，我是木易，一个持续关注AI领域的互联网技术产品经理，国内Top2本科，美国Top10 CS研究生，MBA。我坚信AI是普通人变强的“外挂”，所以创建了“AI信息Gap”这个公众号，专注于分享AI全维度知识，包括但不限于AI科普，AI工具测评，AI效率提升，AI行业洞察。关注我，AI之路不迷路，2024我们一起变强。

1848年，美国加州的一名木匠在建造锯木厂时意外在河里发现了黄金，这一消息迅速传开，引发了全世界的淘金热。无数怀揣着发财梦的淘金客从世界各地涌向加利福尼亚，希望从金矿中挖掘到属于自己的财富。旧金山的人口在短时间内从1847年的500人激增至1870年的15万，整个地区陷入了一片淘金的狂热之中。

然而，在这场淘金热潮中，大多数直接参与淘金的人都没有像预期那样发财。由于淘金者之间的竞争激烈，加之美国西部艰苦的条件，许多人最终并没有赚到太多的钱。那么，真正赚钱的是谁？是那些提供必要服务和工具的商家。那些卖水、食品、住宿以及挖金所需的铲子和其他工具的人，由于需求的大幅增加，获得了意想不到的收益。这其中最出名的莫过于卖牛仔裤的德国移民李维·斯特劳斯，最终成立了李维斯公司，也就是现在的Levi's。

放眼现在，在当下这场AI的“淘金”浪潮中，英伟达（NVIDIA）无疑是最靓的仔，是那个“卖铲子”的人。

2024年4月24日，英伟达创始人兼CEO黄仁勋亲自向OpenAI交付了全球首台NVIDIA DGX H200 AI加速服务器。这一交付仪式在OpenAI位于旧金山的办公室举行，OpenAI的CEO Sam Altman和联合创始人兼总裁Greg Brockman出席了交接仪式。

NVIDIA DGX H200是何方大神

NVIDIA DGX H200是由英伟达设计的一款高性能AI超级计算机，专门针对需要处理大规模数据集和复杂AI模型的企业级应用而打造。DGX H200结合了英伟达多项先进技术，包括其最新的H200 Tensor Core GPU，以及高速NVLink互连技术，以提供前所未有的算力和效率，支持AI和高性能计算（HPC）工作负载。

值得一提的是，H200和DGX H200是两个不同的概念。H200指的是单个的Tensor Core GPU，它是英伟达推出的一款高性能 GPU，专为AI和HPC工作负载设计，具有大量的内存和高内存带宽。而黄仁勋亲自送往OpenAI的这台DGX H200则指的是包含H200 GPU的整个AI超级计算机系统。换句话说，DGX H200是一个集成了多个H200 GPU、高速网络互连、以及专为AI优化的软件栈的完整解决方案。

NVIDIA DGX H200关键特性：

H200 Tensor Core GPU：DGX H200采用了基于NVIDIA Hopper架构的H200 GPU，这是首款提供高达141 GB HBM3e内存的GPU，内存带宽达到4.8 TB/s。
超大的内存和性能：与前代产品相比，DGX H200提供了几乎500倍的GPU共享内存，专门用于处理大型推荐系统、生成式AI和图形分析领域的TB级模型训练。
互连技术：DGX H200支持通过NVLink Switch系统将Grace Hopper超级芯片连接到同一个GPU中，实现了大规模的GPU间直接互连，提供了更高的带宽和更低的互连功耗。
AI 超级计算机：DGX H200被设计为能够处理万亿级参数AI模型的加速服务器，提供高达1 exaflop的性能和144 TB的共享内存。

算力和GPU？

我们从去年起常听到的“算力”是什么？为什么当下算力的主流来源是GPU？接下来我们聊一聊算力和GPU的关系。

算力

算力，即计算能力（Computing Power），是指计算机执行复杂计算和数据处理任务的能力。对于算力的理解可以分为狭义和广义两种。在狭义的理解中，算力就是对数学问题进行的运算，如简单的加法运算。广义上，任何对信息进行处理并得到结果的过程都可以称为“计算”，比如，人类的思考也可以视作一种计算过程。

作为衡量计算能力的指标，算力根据应用场景和需求可以被划分为以下几种类型。通用算力主要基于CPU的计算能力，能够处理广泛的计算任务，是日常计算需求的主力军。而当涉及到AI应用时，如深度学习和模式识别等，智能算力便显得尤为重要，通常由GPU、TPU（张量处理单元）等专用加速器提供，以应对复杂的机器学习算法。此外，超算算力涉及高性能计算集群，这些集群拥有巨大的计算能力，适用于执行科学研究和大规模计算密集型任务。最后，边缘算力指的是在网络的边缘位置进行的数据处理和计算，适合需要即时响应的应用，例如物联网（IoT）设备的数据预处理。

GPU

GPU，即图形处理单元（Graphics Processing Unit），是专门设计来处理图形和视觉计算任务的微处理器。GPU由数百个小的核心组成，这些核心能够进行并行处理，非常适合执行复杂的算法和大量数据操作。基于这个特性，GPU最初被用于加速图形渲染，目前被广泛应用于科学计算、数据分析、密码破解、金融建模等领域。

GPU在设计目标和工作方式上，与我们常听到的CPU有着显著的区别。CPU，中央处理器（Central Processing Unit），是一种通用处理器，被设计用于处理一系列复杂的指令，执行逻辑运算、控制任务和处理复杂的计算序列。CPU的核心较少但功能强大，每个核心都具备较高的计算能力，并且能够执行复杂的控制任务。相比之下，GPU则包含大量的较小、较简单的核心，这些核心设计用于同时处理许多较小的计算任务，从而实现高吞吐量。也正因此，GPU在图形渲染和某些科学计算任务中表现出色。

加速算力的选择：GPU VS CPU

在AI和机器学习领域，GPU之所以成为提供加速算力的主流选择，而不是CPU，主要原因就是上面提到的GPU的并行处理能力。AI和机器学习算法通常涉及大量的矩阵运算和数据并行处理，这些任务可以被分解为成千上万个小任务，由GPU的多个核心同时执行。这种高度并行化的计算模式可以显著提高计算效率和速度。

除了并行处理能力，GPU还有独立的显存，可以提供更高的内存带宽。AI和机器学习算法通常需要处理大规模数据集，对内存带宽要求很高。GPU的高带宽显存可以加速数据的读写和传输，进一步提升计算性能。相比之下，CPU与系统内存共享带宽，在处理大型数据集时容易遇到内存瓶颈。

当然，需要指出的是，GPU并非在所有AI和机器学习任务中都是最优选择。对于某些小规模的、计算不密集的任务，使用CPU可能更简单高效。而且，GPU编程对开发者的要求较高，需要使用CUDA等专门的编程框架，优化难度大。相比之下，CPU编程可以使用通用编程语言，开发门槛相对较低。