大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下GPU加速数据中心变革的问题，以及和的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！

所有这些都与数据中心直接相关。随着人工智能成为主流，组织必须适应。仅了解GPU 在何处提供战略优势还不够。 CIO 必须就何时使用GPU 或CPU，以及是否在本地或云端进行训练、推理和处理做出关键决策。其他任务。

峰值性能

尽管GenAI 最近备受关注，但GPU 进入数据中心已有十多年了。图形处理器在科学研究、深度学习、机器学习以及机器视觉、机器人和自动化等许多其他任务中发挥着关键作用。它们已成为处理复杂模拟和海量数据挑战的宝贵工具。

然而，2022年11月，情况发生了巨大变化。 ChatGPT公开发布以及随后Microsoft Copilot、Google Gemini等GenAI框架出现后，各组织开始积极探索LLM的应用方式。人们很快发现人工智能定制对于实现特定任务至关重要，包括聊天机器人、内容创建、设计迭代、市场研究、网络安全、欺诈检测、产品原型设计和各种其他用例。

如今，数据中心对GPU 的需求正在飙升。预计到2027 年，数据中心平均机架密度将达到每个机架50kW，超过目前36kW 的平均水平。人工智能和机器学习的快速发展正在推动数据中心设计、选址和投资策略的变革浪潮。

与此同时，GPU的价格也越来越高。例如，NVIDIA GeForce RTX 4090 是一款广泛部署的顶级型号，将于2022 年推出，每台起价约为1,600 美元。具有较少视频内存的更便宜的GPU 仍然要花费数百美元。但硬件的前期投资只是一个起点。 GPU 的功耗通常是CPU 的两到三倍，同时需要强烈的冷却和更复杂的布线。

许多数据中心没有足够的空间或电力来运行GPU。因此，首席信息官必须就如何采用人工智能以及GPU 何时可以提供明显优势做出一些艰难的决定。对于一些大规模并行任务，例如人工智能训练工作负载，GPU 实际上可以通过更快地执行计算来降低总体TCO。然而，对于其他工作负载（例如人工智能推理），CPU 通常可以提供足够的性能，同时降低每瓦运营成本。

首先确定具体的用例以及所需的性能和准确性级别。此时，可以考虑成本和碳足迹等因素，并决定使用哪种硬件以及是否应在云端或本地进行处理。基本模型训练需要GPU，但推理则不同。在某些情况下，甚至可以在笔记本电脑或手持设备上执行推理。

数据中心的发展

所有主要云提供商现在都提供预装GPU 的虚拟机，或者可以选择租用支持GPU 的服务器。因此，无需投资物理硬件。这些云也不会忽视可管理性。他们提供GPU 直通工具来直接管理GPU 硬件上的性能因素。

这使得首席信息官能够配置和管理复杂的环境，包括涉及GPU 和CPU 的混合情况。它包括用于扩展和利用资源、配置GPU 内存以及为机器学习或视频编辑等特定任务设置实例类型的工具。

通过清楚地了解关键因素，包括训练数据集的大小和广度、谁将使用它、系统上预期有多少查询或命中，以及GPU 和CPU 如何堆叠，可以做出明智的决策。例如，在某些情况下，可能需要不同类型的GPU 来推理和运行系统，或者带有加速器的CPU 可能更适合处理较小的模型。

GPU 和CPU 也可以从可持续性和碳性能权衡的角度来看待。我们将看到人工智能的需求不断增长，企业对GPU 的需求也不断增长。但我们也可能会看到GPU 和CPU 的更多混合，因为许多任务在成本和碳足迹方面仍然更加高效。

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