人工智能训练需要哪些硬件

发布时间： 人工智能

人工智能训练需要‌高性能计算硬件‌，主要包括‌GPU/TPU加速卡、大容量内存、高速存储和网络设备‌。这些硬件协同工作，支撑海量数据计算和复杂模型训练。

  1. ‌GPU/TPU加速卡‌
    英伟达A100/H100等GPU凭借‌万级CUDA核心‌和‌高速显存‌成为主流选择，谷歌TPU则针对张量运算优化。单卡算力可达每秒千万亿次浮点运算，多卡并行可缩短训练周期。

  2. ‌大容量内存与高速存储‌
    DDR5内存需配置‌512GB以上‌以避免数据瓶颈，NVMe固态硬盘提供‌7GB/s读取速度‌，分布式文件系统（如Lustre）满足PB级数据集吞吐需求。

  3. ‌低延迟网络设备‌
    InfiniBand网络提供‌400Gbps带宽‌和亚微秒级延迟，RDMA技术减少CPU开销，确保千卡集群通信效率。例如GPT-3训练需800Gbps互联的数千台服务器。

  4. ‌能效与散热方案‌
    单机柜功耗常超50kW，需液冷系统将芯片温度控制在70℃以下。特斯拉Dojo采用‌定制化供电架构‌，能效比提升1.5倍。

当前千亿参数模型训练需投入‌数千块加速卡+TB级内存+100Gbps以上网络‌，硬件成本占项目总预算60%以上。企业可采用混合云方案平衡算力需求与成本。

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