巨无霸AI模型的潮流
近年来，人工智能模型的发展可谓突飞猛进。从2018年发布谷歌的BERT模型，其参数量为9500万，到2020年OpenAI推出的GPT-3模型参数已扩展到1750亿，再到2021年国内浪潮发布中文AI大模型源1.0，其参数量更是达到2500亿；而微软和NVIDIA联手推出的威震天-图灵更是将模型规模推升到5000亿。近四年时间，AI模型规模竟然增大了5000倍之多。
大规模AI模型的崛起，带来了对高性能计算能力的极大需求。AI的功能主要包括推理和训练，而训练过程需要在数据中心完成，对处理器的运算性能要求较高。由于传统数据中心最初并不是专门为执行AI算法所构建，因此无法满足AI模型的算力需求。于是，现代AI数据中心以GPU+CPU异构架构为主流，CPU负责逻辑控制，GPU则用于支持大量数据的并行计算，两者相辅相成，大幅提高了算力运算效率。
为了满足这一挑战，NVIDIA推出了DGX SuperPOD云原生超级计算机。该解决方案提供了一站式AI数据中心解决方案，为企业的AI大模型计算提供了有力武器。
DGX SuperPOD采用模块化设计，支持不同规模的定制，由140台DGX A100 GPU服务器、HDR InfiniBand 200G网卡和NVIDIA Quantum QM8790交换机构建而成。每台DGX A100服务器搭载8个NVIDIA A100 Tensor Core GPU，单节点AI算力达到5 PFLOPS，5个DGX A100组成的一个机架的算力就可媲美一个AI数据中心。DGX SuperPOD的网络方案针对AI和HPC进行了优化，采用了计算和存储网络分离的方案，有效避免了带宽瓶颈。此外，多个POD之间还可以通过核心层交换机直连起来，支持多达560台DGX A100的互连规模。
目前，NVIDIA的DGX SuperPOD方案已经成功部署到京东探索研究院中，京东探索研究院在计算机视觉、自然语言处理、跨模态等领域设计和研发了数十个模型，并在DGX SuperPOD上取得了比较理想的加速比和扩展性。NVIDIA构建的集群方案，不仅化解了大模型的算力难关，同时加速了AI训练和迭代速度，降低了企业的AI训练成本，将普惠AI变为现实。
在智东西公开课上，NVIDIA的解决方案架构师赵明坤和DDN的存储解决方案架构师李凡两位技术专家共同主讲，深入阐述了DGX SuperPOD的优势和应用案例。赵明坤老师从AI数据中心的趋势和构建难点出发，详解了如何高效构建AI数据中心；而李凡老师则剖析了数据中心对高速并行存储的需求，并着重介绍了DDN高速并行存储产品在DGX SuperPOD中的应用实践。参与公开课的观众们，进一步了解了大模型训练、架构，洞察了AI超算的发展趋势，以及NVIDIA DGX SuperPOD方案的应用场景。
的建设将会迎来更为广阔的发展前景。这些高性能的AI计算平台将不仅满足目前大规模模型的训练需求，更有望为AI技术的创新和应用带来全新的可能性。
随着DGX SuperPOD的成功示范，更多企业将被鼓励和挑战去构建属于自己的AI数据中心。然而，这并非易事，除了高性能计算设备的采购和搭建，企业还需要具备深厚的AI知识和技术积累。在这一领域，NVIDIA的专业技术团队扮演着不可或缺的角色。他们的专业指导和支持，将帮助企业克服诸多挑战，构建高性能、高效能的AI数据中心。
未来，我们可以预见，随着技术的不断演进，更多的巨无霸AI模型将不断涌现，AI数据中心将成为各行各业的核心力量。从科学研究到商业应用，从医疗诊断到智能交通，从金融风控到智能制造，AI将持续引领着社会的发展潮流。
然而，与此同时，我们也要正视AI发展所带来的挑战，包括数据隐私、伦理道德等问题。在拥抱AI的过程中，我们需要建立健全的法律法规和伦理规范，确保AI技术的应用始终为人类福祉服务。