AI运行的核心支撑“AI算力集群”,用了哪些关键技术?

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作者：微信文章




说到AI，总绕不开一个核心支撑“AI算力集群”。驱动这个运行起来，离不开三样宝贝：算力（就是干活的能力）、算法（干活的思路）、数据（干活的经验）。而这AI算力集群，就是目前给AI提供“蛮力”最主要的源头。你可以把它想象成一个超级发电站，源源不断地给整个AI世界输送动力。

那这个“发电站”到底是怎么搭起来的？凭啥能提供那么大的劲？里面都有啥门道？用了哪些关键技术？

算力集群：AI的“动力引擎”

顾名思义，AI算力集群就是一堆专门为AI计算任务“卖力气”的设备组合。“集群”（Cluster）这个词，简单说就是一群各自能独立干活、但又能通过极快网络紧密协作的机器。

更直观点说，它通常是通过高速网络，把大量装着高性能计算芯片（比如GPU、TPU）的服务器连起来，形成一个能合力干大事的计算系统。

AI的核心计算无非就两件事：训练模型（相当于学习）和运行模型（相当于应用）。训练这活儿特别费劲，计算量巨大，对“力气”要求极高；相比之下，运行模型就轻松多了。

但不管哪一样，核心都是处理海量的矩阵运算（比如图片识别、语言理解背后的那些复杂计算）。这些计算有个特点：天生就能拆成小块，分头同时干。所以，像GPU、NPU、TPU这些特别擅长“多线程”并行的芯片，就成了AI计算的绝对主力，大家统称它们为AI芯片。

算力从哪里来？

AI芯片是提供算力的最小单元。但光有芯片可不行，它得安在电路板上才能工作。

小打小闹（端侧/边缘侧）：把AI芯片塞进手机主板，或者直接集成到手机主处理器里，你的手机就有了AI能力（比如拍照优化、语音助手）。同理，塞进汽车、机器人、摄像头这些设备里，它们也能做点简单的AI推理（识别个物体、理解个指令）。这些地方的算力都比较“单薄”，主要处理些轻量级的推理任务。

升级装备（单机算力）：想玩更复杂的训练任务（比如调教个小模型）？那就得找个能塞更多AI芯片的“地盘”。于是，人们把AI芯片做成专门的算力板卡，然后往一台普通服务器里使劲塞进多张这种卡，这就摇身一变成了AI服务器。说白了，AI服务器就是塞满AI加速卡的服务器。常见的是“一机八卡”，极限点能塞二十卡左右，但再塞多，散热和耗电就跟不上了。

这种服务器的算力就强多了，跑推理是小菜一碟，训练点不太复杂的模型也能勉强胜任。现在有些厂商瞅准机会，把几台这种AI服务器加上存储、电源等打包在一个机柜里，美其名曰“AI一体机”，主打的就是让企业能在自己机房部署像DeepSeek这样优化过、对算力要求相对友好的大模型，卖得挺火。

大兵团作战（集群算力）：但是！面对真正“巨无霸”级别（参数动辄千亿、万亿）的大模型训练，单机或小集群的算力还是杯水车薪。怎么办？那就得搞真正大规模的AI算力集群了。现在常听到的“万卡集群”、“十万卡集群”，指的就是要动用成千上万块AI算力板卡（芯片）组成的超级系统。这规模，听着就吓人！

怎么堆出超级算力？

想拼出这么大集群，核心就两个招数：ScaleUp（向上扩展）和ScaleOut（向外扩展）。搞云计算的兄弟对这俩词肯定熟。

ScaleUp(向上堆)：核心思想是把单个“节点”的能力做到极致。前面说的在单台服务器里拼命塞更多AI卡，就是典型的ScaleUp。这时候，一台塞满卡的服务器本身就是一个“节点”。ScaleUp追求的是节点内部芯片之间超高速、低延迟的连接。为啥这么重要？因为AI训练时芯片之间要疯狂交换数据，连接慢了就拖后腿。

内部高速通道的进化：以前靠PCIe协议连接，但这技术有点老了，速度跟不上需求。于是，显卡巨头英伟达就专门搞了个NVLINK协议，让GPU之间能像“点对点”聊天一样，速度远超PCIe，延迟也低得多。

后来，英伟达更进一步，把NVLink技术扩展到服务器之间，搞出了“超节点”的概念——多台服务器和网络设备通过超高带宽（比如NVLINK）连成一个紧密协作的大节点。

现在最新的NVLINK速度非常恐怖（比如BlackwellGPU带宽可达1800GB/s）。像英伟达的GB200NVL72液冷机柜，就把72个顶级GPU塞进去，提供惊人的训练和推理能力。

开放与封闭的较量：英伟达靠这套私有协议（NVLINK）和强大的GPU+CUDA生态占据了高地。但其他玩家（比如AMD搞UAlink，国内腾讯、阿里等推的ETH-X、OISA等标准）则在推动基于开放以太网（ETH）的ScaleUp方案，成本更低，更符合开放解耦的趋势。

国内巨头华为则走自己的路，用私有协议UB（UnifiedBus）打造了昇腾芯片生态，其CloudMatrix384超节点（384张昇腾910C卡）性能强悍，采用了复杂的多网络平面设计（UB、RDMA、VPC）。

英伟达最近也稍微松口（NVLinkFusion计划），但核心部分开放程度还有待观察。总之，ScaleUp领域现在是开放标准和私有协议并存竞争。

ScaleOut(向外扩)：这个思路更“传统”些——靠数量取胜，把很多个节点（可以是单服务器，也可以是前面说的超节点）用高速网络连成一片。这其实就接近我们熟悉的“组网”概念了，比如数据中心常用的叶脊网络架构。但AI对网络要求极高，普通网络扛不住。

高速网络的顶梁柱：ScaleOut目前主要依赖两种基于RDMA（远程直接内存访问）的技术：

InfiniBand(IB)：性能顶尖，低延迟、高带宽、负载均衡好。但问题是被英伟达收购后成了私有技术，贵！

RoCEv2：基于以太网的开放标准，融合了RDMA。性价比高，性能虽然比IB稍逊，但差距在缩小，是产业界对抗IB垄断的主力军。

ScaleUpvsScaleOut关键差异：

带宽和延迟：ScaleUp（超节点内部）能实现数百GPU间10Tbps级别的超高带宽和百纳秒级的超低延迟。ScaleOut（节点间）通常提供Tbps级别带宽和微秒级延迟（10微秒=10000纳秒），差了一个数量级。

分工协作：AI训练有多种并行方式。通信量小的（如流水线并行、数据并行）交给ScaleOut网络就行。通信量巨大、对延迟极其敏感的（如张量并行、专家并行），必须交给ScaleUp超节点内部的高速总线搞定。超节点还有个厉害功能：支持内存语义（GPU能直接读邻居的内存），这是ScaleOut做不到的。

部署运维：超节点（ScaleUp）内部高度集成，相当于预装好的“模块”，部署快、组网简单、后期运维也方便。超节点规模越大，需要ScaleOut连接的点就越少，整个大集群的复杂性就大大降低。当然，超节点也不能无限大，成本是硬约束，得按需设计。

未来趋势：

1.物理空间异地化：十万卡级别的集群，一个数据中心可能放不下，供电也是大问题。未来趋势是多个异地数据中心通过超高速、低延迟的光网络（DCI）连成一个逻辑上的大集群，协同训练大模型。这会推动空芯光纤等前沿传输技术发展。

2.节点架构深度定制化：光堆芯片数量不够了。集群架构需要深度适配大模型本身的结构（比如MoE专家混合模型），对计算、内存、存储资源进行智能池化和调度，实现“量体裁衣”的设计，效率才能最大化。

3.运维智能化：大模型训练动辄几周几个月，过程中崩溃是常事。提升集群可靠性和稳定性是刚需。未来会更多引入AI技术进行智能运维——预测性维护、自动故障诊断、亚健康部件提前更换，减少中断，等于变相提升了可用算力。

4.绿色节能化：AI是名副其实的“电老虎”。降低能耗、提高能效比、使用更多绿色能源（契合国家“东数西算”战略），是行业可持续发展的必然要求。

结语：

AI算力集群就是靠ScaleUp（把单节点做强）和ScaleOut（把多节点连广）这两招，把海量AI芯片组织起来，形成澎湃动力。技术路线上，开放标准与私有协议在博弈，性能与成本在权衡。未来，集群会朝着超大规模、深度优化、智能运维和绿色低碳的方向不断演进，持续为AI这艘大船提供更强劲、更可靠的引擎。

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