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异构计算单元选型与配置.docx
资料介绍
异构计算单元选型与配置
NovelCar算力平台的核心计算资源由GPU训练集群、NPU推理集群和CPU通用计算集群三类异构计算单元构成。不同计算单元针对不同计算负载的特性进行优化配置。GPU集群承载大规模并行训练任务，NPU集群承载车规级芯片在环仿真任务，CPU集群承载数据预处理和服务化部署任务。
GPU训练集群的选型以NVIDIA A100和H100为主。A100配备80GB显存，H100显存容量进一步提升。显存容量直接决定了单机可容纳的模型规模。BF16和FP8精度的张量核心使训练吞吐量显著提升。NVLink和NVSwitch构成的高速互联拓扑使多卡间的通信带宽达到数千GB每秒，是大规模分布式训练性能的关键保障。服务器配置上采用八卡互联的DGX形态。
NPU推理集群部署华为昇腾310和地平线征程系列芯片。NPU集群的核心价值在于验证模型在车规芯片上的实际推理性能。昇腾310的算力密度和能效比在端侧推理场景中表现均衡。NPU集群的服务化部署通过Kubernetes Device Plugin实现资源纳管。
CPU通用计算集群承担数据预处理、日志分析、Web服务和调度管理任务。数据预处理阶段的图像解码、数据增强和格式转换对CPU多核并行能力要求较高。CPU集群选用高主频和多核心的服务器配置，大容量内存用于支撑数据处理任务的内存需求。
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