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当前，人工智能技术在互联网、金融、交通、制造、能源等行业深入应用，在带动人工智能市场规模蓬勃发展的同时，也带来指数级增长的算力需求，计算产业面临着多元化及巨量化的算力挑战。这种挑战对承担算力的基础设施提出了更高的要求。基于此，面向人工智能应用场景的服务器应时而生，它既是实现数字经济时代澎湃算力、海量存储和高速网络的核心驱动器，也必须满足语音识别、图像分类、机器学习、认知推理等多种人工智能业务场景下的算力表现。
一个核心提供强大算力
AI业务需要大量并行计算，目前AI领域最为强大的算力是NVIDIA Ampere架构的A100 GPU卡。H3C UniServer R5500 G5服务器搭载了具备8张A100 GPU卡的HGX A100 8-GPU模块，在模块内集成6个NVSwitch芯片，实现了GPU模块内600GB/s的高速全互联，对比上代产品算力提升可达20倍。
尽管算力强大，但如何将HGX A100 8-GPU模块引入到服务器端，为人工智能业务提供高效的算力引擎，仍然是让各服务器厂家头疼的问题。尽管NVIDIA给出了DGX A100的参考设计，但当前能够支持HGX A100 8-GPU模块的服务器厂家仍然少之又少，满足NVIDIA参考设计的服务器更是凤毛麟角。
优秀算力的GPU模块
三大利器打造强大算力引擎
众所周知，计算、存储和网络是数据中心最核心的三大部分，AI业务同样需要CPU、网络、存储的参与，三者缺一不可，否则会形成计算瓶颈。
计算平台多元灵活
R5500 G5在CPU方面设计了双计算平台架构，同时支持AMD和Intel新的CPU。如需切换CPU平台，仅需切换计算节点，线缆等其他配置均保持不变，系统PCIe拓扑也不会发生变化，让A100 GPU卡可以自由选择搭档，从而通过灵活选择以满足客户对于不同计算平台的需求。
支持两颗 Intel CPU或两颗AMD CPU
高效存储匹配AI速度
AI服务器集群方案中通常选择后挂高性能的分布式存储，但服务器的本地存储性能也同样重要。尤其是针对AI计算所需要的读写速度时，NVMe硬盘更加适配。R5500 G5服务器采用高性能分布式存储，最多可支持25个2.5英寸硬盘，其中最高支持12个NVMe硬盘。12个NVMe硬盘中，有8个硬盘是通过4个PCIe Switch直接与GPU互联。和GPU直连网卡类似，配合GPU Direct Storge功能，GPU可直接通过PCIe Switch读取NVMe硬盘的数据，无需通过CPU中转，读写效率获得了数倍的提升。
强大的存储扩展能力
网络通信消除瓶颈
为保证多台服务器之间的网络通信速度，在网络通信设计上，单台R5500 G5服务器通过PCIe Switch分别和8张最高200G的PCIe4.0网卡互连，配合GPU Direct RDMA，使得每张GPU卡都可以直接读取1张200G网卡的数据，网络通信速度最高可提升5～10倍。而当多台R5500 G5搭建服务器集群时，可支持1张GPU卡直接读取1张网卡的数据，极大地提高了多台服务器之间的网络通信速度。
高速互联的网络拓扑
软硬结合 构建强大AI集群
硬件只是AI集群建设的一部分，如何让用户对服务器进行全流程可视化管理，才是释放AI算力的关键。通过软件层面的深度优化，R5500 G5服务器以软硬结合的方式，为AI开发提供集群监管/作业调度/AI建模/分区管理等功能，计算的效率实现了大幅提升。
得益于容器化的软件架构，R5500 G5服务器所提供的计算资源可以被集中管理、统一分配与作业调度，包括实现GPU资源池的集中管理与分配、多租户方式隔离计算资源、以作业方式动态分配计算资源以及计算资源回收等功能。用户会实时监控管理集群资源使用情况和集群状态，包括作业状态、GPU使用率、集群健康度等。
R5500 G5服务器所匹配的丰富集群配置、管理工具，让集群管理更加方便快捷。通过图形化的一站式交互开发操作界面，帮助用户完成模型脚本在线编辑、模型训练、模型验证以及模型推理等核心功能，并结合硬件资源可视化、作业调度器，较大化提高系统硬件资源的利用率。
纵观市场上的人工智能服务器产品，H3C UniServer R5500 G5服务器是一款跨时代的服务器产品。性能的AI硬件平台建设奠定了坚实基础。目前，众多互联网企业、科研机构、智能制造等行业客户已经将R5500 G5服务器用于智能应用开发。未来，R5500 G5将会在更多场景下加速各行各业智能化场景的落地。
（本文摘选自新华三集团第25期《数字化领航》）
