电子发烧友网报道(文/周凯扬)从近年来新发布的超算机器和新的HPC AI性能榜单可以看出,AI算力已经在超算中成了不可忽视的性能指标之一,但也为厂商带来了更大的成本挑战。比如微软近期就爆出和OpenAI合作,打造一个千亿美元级别的超算系统。
千亿美元打造AI超算
根据外媒报道,此次打造的千亿美元超算系统名为Stargate,星门。这一超算系统仅仅只是微软和OpenAI一系列数据中心合作项目之一,但造价已经高到离谱了。从规模上看,这个超算的硬件配置已经到了远超现有系统的程度。据爆料,星门将集成百亿个最新的英伟达GPU,造价可能会达到1150亿美元。不过在互联方案上,微软可能会跳过英伟达的InfiniBand专用方案,而采用更加通用以太网方案。
当然了,虽然总成本较高,但微软并没有一次建成的部署策略,而是分拆成五个阶段,整个项目在2028年成功建成。这样可以尽早让该系统投入使用,毕竟对于新的模型而言,率先发布才不会错失市场机会。这或许也与微软采用通用的以太网方案有关,毕竟面对跨度如此长的方案而言,专用方案很可能会面临被兼容性差和被淘汰的局面。微软预计会在第四阶段,也就是2026年左右,正式启用这一超算系统。
除此之外,超算的部署地点依然待定,这无疑与部署地的电网供电能力息息相关,当地政府如果能提供支持自然最好。不过从硬件规模来看,单系统的耗电已经达到千兆瓦级,无论是对美国哪个州而言,都是巨大的供电挑战。也正因如此,微软正在考虑核能在内的其他替代能源方案。
超算部署成本发生的变化
时至今日,微软已经在OpenAI上花了130亿美元,使用其数据中心来为ChatGPT之类的应用提供硬件支持。但此次的星门项目更是规模浩大,这也说明了新模型的训练和推理,仍在对数据中心的硬件提出新的要求,需要用性能更强的AI超算来解决。
但这并不意味着普遍的超算成本真的有这么夸张的变化,要知道目前TOP500上排名第一的超算Frontier,其成本也只有6亿美元。对于科研专用的单个超算系统而言,虽然造价不算低,但在政府的科研经费支持下,研究机构还是可以负担起的。
不过值得注意的是,TOP500上的超算都有公开的跑分成绩,为了实现这样的成绩,需要一定时间的优化,再运行一段时间的测试才会有此成绩。而市面上,尤其是在不少大型互联网公司内部,也存在并没有公开提交成绩的超算,因为这类系统几乎是从诞生起就被投入商业使用了。
所以市面上肯定有超过6亿美元的超算系统,比如Meta就在几个月前打造了两套系统,分别集成了2万个H100 GPU,总成本在10亿美元以上。其他的互联网公司,诸如国内的百度、腾讯等,想必也有庞大的硬件购买计划。
写在最后
随着HPC与AI在需求和计算负载上的融合,市场趋势从前几年的“带AI功能的HPC系统”变成了“同样可以用于HPC的AI系统”。但从其规模来看,对于HPC市场也未尝不是一件好事,毕竟目前AI超算的商业价值更高,能够吸引到更多的投资和补贴,也有望进一步推动HPC硬件的革新速度。
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