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GPU集群核心架构解析.docx
资料介绍
GPU集群
一、什么是GPU集群
GPU集群（Graphics Processing Unit Cluster）是一种通过高速网络将多个搭载图形处理器（GPU）的计算节点互联组合而成的高性能计算集群系统，核心目的是依托GPU强大的并行计算能力，解决传统CPU集群无法高效处理的大规模复杂计算任务。
和传统CPU相比，GPU拥有数量更多的计算核心，能够同时处理数千个并行计算线程，在矩阵运算、向量处理等AI训练、科学计算场景中，算力优势远高于同成本的CPU集群。GPU集群本质是将分散在多个节点上的GPU算力整合，通过集群调度系统统一分配计算资源，实现超大计算任务的拆分与协同处理。
二、GPU集群的核心架构
GPU集群的架构主要分为硬件层、系统软件层、调度管理层和应用层四个部分：
硬件层
1. 计算节点：每个计算节点一般配置1-8块高端GPU，搭配多核心CPU、大容量内存和高速存储，GPU是核心计算单元，目前主流采用NVIDIA A100、H100、RTX 4090、AMD MI250X等型号，不同型号适配不同的算力需求和成本预算。
2. 互联网络：为了满足多节点GPU之间的数据交互需求，GPU集群一般采用高速互联网络，常见的包括InfiniBand（IB）、RoCE v2等，单链路带宽可达到100Gbps甚至800Gbps，大幅降低节点间的数据传输延迟，保障多GPU协同训练的效率。
3. 存储系统：GPU集群一般采用分层存储架构，包括为高速读写提供支撑的内存、本地NVMe SSD，以及用于存储大规模数据集的分布式并行文件系统（如Lustre、BeeGFS），满足AI大模型训练等任务对海量数据的读写需求。
4. 管理节点：负责整个集群的资源监控、任务调度和用户管理，一般配置冗余的管理节点避免单点故障。
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