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AI用“AI核弹”饱和攻击的英伟达，如何赢下AI计算新赛场？( 四 )


其次 ， 英伟达发布的第三代的DGX A100的AI系统在提高吞吐量同时 ， 大幅降低数据中心的成本 。 由于A100内置了新的弹性计算技术 ， 可以分布式的方式进行灵活拆分 ， 多实例 GPU 能力允许每个 A100 GPU 被分割成多达七个独立的实例来推断任务 ， 同时也可以将多个A100作为一个巨型 GPU 运行 ， 以完成更大的训练任务 。
AI用“AI核弹”饱和攻击的英伟达，如何赢下AI计算新赛场？
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（“The more you buy ， the more money you save！”）
用黄仁勋举的例子来说 ， 一个典型的AI数据中心有50个DGX-1系统用于AI训练 ， 600个CPU系统用于AI推理 ， 需用25个机架 ， 消耗630kW功率 ， 成本逾1100万美元；而完成同样的工作 ， 一个由5个DGX A100系统组成的机架 ， 达到相同的性能要求 ， 只用1个机架 ， 消耗28kW功率 ， 花费约100万美元 。
也就是说 ， DGX A100系统用一个机架 ， 就能以1/10的成本、1/20的功率、1/25的空间取代一整个AI数据中心 。
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总体而言 ， 英伟达用一套性能惊人又极具创新性的AI计算架构与AI服务器芯片硬件 ， 带来了AI数据中心计算平台的全新升级 。 英伟达的野心将不再只是提供性能升级的GPU硬件产品 ， 而是要重新定义数据中心的AI计算的规则 ， 将数据中心视作基本的计算单元 。
实际来讲 ， 一个DGX A100 GPU系统的单价就要20万美元 ， 对于要为了AI训练而采购成千上万块企业级GPU的云计算厂商来说 ， 可想而知成本将有多高 。 现在 ， 也只有全球主要的云计算厂商、IT巨头以及政府、实验室为DGX A100下了初始订单 。
【AI用“AI核弹”饱和攻击的英伟达 ， 如何赢下AI计算新赛场？】对于其他竞争对手而言 ， 英伟达这次在AI服务器芯片及AI数据中心计算平台铸就的坚壁高墙 ， 似乎在短期内难以逾越 。 同时 ， 也会成为未来几年 ， AI服务器芯片厂商努力去对标的性能标准 。 当然 ， 对英伟达A100的挑战 ， 也自然就此开始 。 至于是英特尔、AMD还是AWS、谷歌 ， 我们拭目以待 。
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（责任编辑：董云龙 ）


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