一文梳理：如何构建并优化AI智算中心？

一文梳理：如何构建并优化AI智算中心？

随着AI技术的快速发展，AI智算中心的建设已成为推动AI应用落地的重要基础设施。本文将从计算节点选型、集群网络选型、存储、管理、驱动程序、多租户隔离、GPU虚拟化、监控方案以及部署验收和日常维护等多个方面，详细介绍如何构建和优化AI智算中心。

计算节点的选型

计算节点是AI算力中心建设中最昂贵的部分，通常采用HGX H100平台。通过优化CPU选择、RAM配置、Bluefield-3 DPU使用以及网卡数量等，可以有效降低成本。

集群网络的选型

集群网络是仅次于计算节点的第二大成本来源，主要包括后端计算网、前端业务管理和存储网络以及带外管理网络。通过优化网络架构和设备选择，可以实现成本与性能的平衡。

计算网络的架构优化

GPU集群计算网需要承载大规模的集合通信，传统的两层胖树网络存在拥塞风险。通过轨道优化架构和合理设置超额订阅率，可以提升网络性能并降低成本。

NVMe 存储

存储系统需要确保高可用性和足够的带宽支持。建议部署至少8台存储服务器，并构建专门的200G无损以太网作为存储网络。

带内管理与带外管理

带内管理负责运行UFM和CPU管理节点，而带外管理则通过IPMI实现对服务器的远程监控和控制。合理的管理架构可以提升运维效率。

驱动和业务调度程序

为了确保GPU和网络设备的正常运行，需要安装相应的驱动程序，如CUDA驱动、MLNX_OFED等。同时，选择合适的业务调度程序可以简化集群管理。

多租户隔离与GPU虚拟化

在AI算力租赁场景中，通常采用pGPU直通方式实现GPU资源的隔离和共享。通过合理的虚拟化策略，可以提高GPU资源的利用率。

监控方案

建立完善的监控体系对于保障AI算力中心的稳定运行至关重要。通过Prometheus + Grafana等工具，可以实现对GPU温度、电源使用情况以及网络状态的实时监控。

部署验收和日常维护

AI算力中心的验收测试应持续至少3-4周，以确保排除早期失效期可能出现的硬件故障。日常维护工作包括处理收发器抖动、GPU掉线等问题，必要时可联系厂商技术支持。

本文内容详尽，提供了具体的硬件配置、成本优化建议和技术细节，具有较高的专业性和实用性，适合对AI算力中心建设感兴趣的读者参考。