前言：AI 时代的浪潮袭来，准备针对AI 的软硬件核心和基础问题开展一系列研究，跟朋友们一起探讨。
我们将介绍英伟达的 GPU 在 AI 领域的软硬件上都有着技术优势和创新：CUDA 平台和编程模型、Tensor Core 混合精度核心、Ampere 微架构和 DGX 系列产品，软硬件全方面的优势整合确定了其在 AI 硬件领域的龙头地位。传统的云服务器或者计算集群在性能、效率、成本等方面都有明显的劣势。

为什么一定要用英伟达Nvidia的GPU？

• AI 计算与 AI 服务器

AI 服务器是指专门用于执行人工智能（AI）相关的计算任务的服务器，例如深度学习、机器学习、计算机视觉、自然语言处理等。AI 服务器通常需要具备高性能、高并行度、高可扩展性和高能效等特点，以满足大规模数据处理和复杂模型训练的需求。

• GPU的特点

GPU（图形处理器）是一种专门用于处理图形相关的 并行计算任务的芯片，例如渲染、光线追踪、视频编解码等。GPU 通常具备高性能、高并行度、高吞吐量和低延迟等特点，以满足实时图形渲染和交互的需求。

英伟达（NVIDIA）在 AI 领域的技术优势

英伟达（NVIDIA）是全球最大的独立 GPU 供应商，也是 AI 芯片市场的领导者。英伟达在 GPU 领域拥有强大的技术优势和创新能力，其 GPU 在 AI 领域有以下几个方面的优势和创新：

• CUDA：CUDA（Compute Unified Device Architecture）是英伟达推出的一种通用并行计算平台和编程模型，可以让开发者利用 GPU 的强大计算能力来加速各种类型的应用计算。CUDA 提供了一套完整的软件工具和库，支持多种编程语言和操作系统，简化了 GPU 编程的难度和复杂度。CUDA 还提供了一套丰富的生态系统，包括各种深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch、MXNet 等）、机器学习库（如 cuDNN、cuML、RAPIDS 等）、科学计算库（如 cuBLAS、cuFFT、cuSPARSE 等）等，可以帮助开发者快速构建和部署 AI 应用程序。

• Tensor Core：Tensor Core 是英伟达在较新的微架构中专门设计的一种混合精度核心，可以在单个时钟周期内执行矩阵运算，从而大幅提升 AI 计算的效率和性能。Tensor Core 可以支持 FP16（16 位浮点数）、TF32（19 位有效位数）、BF16（16 位有效位数）、INT8（8 位整数）等不同的数据类型，并且可以自动转换精度，以适应不同的计算需求。Tensor Core 还可以与 CUDA 库和深度学习框架无缝集成，让开发者无需修改代码就可以享受 Tensor Core 带来的加速效果。

• Ampere：Ampere 是英伟达最新推出的 GPU 微架构，是 Turing 微架构的后继者。Ampere 微架构在性能、能效、可扩展性等方面都有显著提升，是目前最先进的 GPU 微架构之一。Ampere 微架构采用了台积电 7nm 工艺制造，拥有高达 54 亿个晶体管，支持高达 8 路 NVLink 3.0 高速互连，支持高达 40 GB HBM2e 高带宽显存，支持高达 600 GB/s 的显存带宽，支持高达 312 TFLOPS 的 FP16 计算能力，支持高达 1248 TOPS 的 INT8 计算能力。Ampere 微架构还引入了第三代 Tensor Core，支持新的 TF32 和 BF16 数据类型，以及稀疏矩阵运算（Sparsity），可以进一步提升 AI 计算的效率和性能。

• DGX：DGX 是英伟达推出的一系列专为 AI 训练和推理而设计的服务器和工作站产品，包括 DGX Station、DGX-1、DGX-2、DGX A100 等。DGX 系列产品集成了英伟达最先进的 GPU、NVLink、NVSwitch、NVIDIA Mellanox InfiniBand 等硬件技术，以及 CUDA、TensorRT、NVIDIA Jarvis、NVIDIA Merlin 等软件技术，提供了一站式的 AI 解决方案，可以帮助企业和研究机构快速构建和部署大规模的 AI 应用程序。

综上所述，英伟达的 GPU 在 AI 领域软硬件上都具有显著的优势和创新，可以为 AI 计算提供高性能、高并行度、高可扩展性和高能效等特点，满足大规模数据处理和复杂模型训练的需求。因此，英伟达的 GPU主导了 AI 计算的市场。

普通的云服务器或者电脑不能用来进行 AI 运算和大模型训练吗？

普通的云服务器或者电脑也可以用来进行 AI 运算和大模型训练，但是相比于使用英伟达的 GPU 的 AI 服务器，普通的云服务器或者电脑在性能、效率、成本等方面都有明显的劣势。

• 性能：普通的云服务器或者电脑通常使用 CPU（中央处理器）作为主要的计算芯片，CPU 是一种通用的计算芯片，可以执行各种类型的计算任务，但是对于 AI 相关的计算任务，CPU 的性能并不理想。AI 相关的计算任务通常涉及大量的矩阵运算、卷积运算、激活函数运算等，这些运算都是可以并行化的，也就是说可以同时执行多个相同或者相似的运算。CPU 的核心数量相对较少（通常在 4-64 之间），每个核心可以执行多个线程（通常在 2-8 之间），每个线程可以执行一个运算。因此，CPU 的并行度相对较低（通常在几十到几百之间），无法充分利用 AI 计算任务的并行性。GPU 的核心数量相对较多（通常在几百到几万之间），每个核心可以执行一个线程（通常在 1-2 之间），每个线程可以执行一个运算。因此，GPU 的并行度相对较高（通常在几千到几十万之间），可以充分利用 AI 计算任务的并行性。此外，GPU 还拥有专门设计的 Tensor Core 核心，可以在单个时钟周期内执行矩阵运算，进一步提升 AI 计算任务的性能。因此，在相同频率和功耗下，GPU 的 AI 计算性能要远远高于 CPU。

• 效率：普通的云服务器或者电脑在进行 AI 运算和大模型训练时，除了性能之外，还需要考虑效率的问题。效率是指在完成相同的计算任务时，所消耗的时间、能源、空间等资源的多少。效率越高，意味着资源的利用率越高，成本越低，环境影响越小。使用英伟达的 GPU 的 AI 服务器在效率方面也有明显的优势，主要体现在以下几个方面：
  • 时间：使用英伟达的 GPU 的 AI 服务器可以在更短的时间内完成 AI 运算和大模型训练，从而提高生产力和创新速度。例如，根据英伟达官方数据，使用 8 块英伟达 A100 GPU 的 DGX A100 服务器可以在 3.5 小时内完成 BERT-Large 模型的训练，而使用 64 核心 CPU 的服务器则需要 45 天。同样地，使用 8 块英伟达 A100 GPU 的 DGX A100 服务器可以在 1.5 小时内完成 GPT-3 模型（1750 亿参数）的训练，而使用 512 核心 CPU 的服务器则需要 3.8 年。

• 能源：使用英伟达的 GPU 的 AI 服务器可以在更低的能耗下完成 AI 运算和大模型训练，从而节省电力成本和减少碳排放。例如，根据英伟达官方数据，使用 8 块英伟达 A100 GPU 的 DGX A100 服务器可以在每秒 5.07 千瓦时（kW-h）的能耗下完成 ResNet-50 模型（2.4 亿参数）的训练，而使用 64 核心 CPU 的服务器则需要每秒 28.07 千瓦时。同样地，使用 8 块英伟达 A100 GPU 的 DGX A100 服务器可以在每秒 6.22 千瓦时的能耗下完成 GPT-3 模型（1750 亿参数）的训练，而使用 512 核心 CPU 的服务器则需要每秒 130.51 千瓦时。

• 空间：使用英伟达的 GPU 的 AI 服务器可以在更小的空间占用下完成 AI 运算和大模型训练，从而节省机房空间和降低散热难度。例如，根据英伟达官方数据，使用 8 块英伟达 A100 GPU 的 DGX A100 服务器可以在每平方米（m2）0.28 千兆浮点运算数（GFLOPS）的空间占用下完成 ResNet-50 模型（2.4 亿参数）的训练，而使用 64 核心 CPU 的服务器则需要每平方米 0.02 千兆浮点运算数。同样地，使用 8 块英伟达 A100 GPU 的 DGX A100 服务器可以在每平方米 0.34 千兆浮点运算数的空间占用下完成 GPT-3 模型（1750 亿参数）的训练，而使用 512 核心 CPU 的服务器则需要每平方米 0.01 千兆浮点运算数。

因此，在相同的计算任务下，使用英伟达的 GPU 的 AI 服务器可以比普通的云服务器或者电脑节省更多的时间、能源和空间等资源，提高效率和降低成本。

• 成本：普通的云服务器或者电脑在进行 AI 运算和大模型训练时，除了性能和效率之外，还需要考虑成本的问题。成本是指在完成相同的计算任务时，所需要投入的资金的多少。成本越低，意味着收益越高，竞争力越强。使用英伟达的 GPU 的 AI 服务器在成本方面也有明显的优势，主要体现在以下几个方面：
  • 硬件成本：使用英伟达的 GPU 的 AI 服务器可以在更少的硬件数量下完成 AI 运算和大模型训练，从而节省硬件采购和维护的成本。例如，根据英伟达官方数据，使用 8 块英伟达 A100 GPU 的 DGX A100 服务器可以替代 50 台 CPU 服务器来完成 BERT-Large 模型的训练，从而节省了 90