大家好，今天来为大家解答人工智能转高性能计算这个问题的一些问题点，包括人工智能 计算也一样很多人还不知道，因此呢，今天就来为大家分析分析，现在让我们一起来看看吧！如果解决了您的问题，还望您关注下本站哦，谢谢~

本文目录

1. 人工智能和新一代人工智能的区别
2. 支撑AI的高性能数据中心网络架构如何设计？
3. lhr显卡对于AI计算的影响
4. 通用算力和人工智能算力的区别

人工智能和新一代人工智能的区别

区别如下：

处理方式不同：人工智能是计算机智能，是封闭性的人工智能，是通过算例算法和数据，解决的是确定性的问题；新一代人工智能是开放式的人工智能，是通过交互学习和记忆实现的，解决的是不确定性的问题。

功能不同：人工智能是单一功能性的，新一代人工智能是多功能性的。

应用领域不同：人工智能主要应用于计算机领域，新一代人工智能主要应用于医疗、教育、金融等领域。

支撑AI的高性能数据中心网络架构如何设计？

近日，工信部印发《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》，意在加快人工智能从战略到落地，推动人工智能和实体经济深度融合。在新工业革命的背景下，大数据、计力、算法等快速迭代，正驱动人工智能进入新阶段。2017年Q3，全球AI公司融资金额突破77亿美元，是2012年的70余倍。可能会有人说这是“泡沫”，而我更愿意相信这是人工智能发展的必然结果。

在AI技术的应用过程中，各个企业都在寻找能够更好支撑高性能计算的基础网络解决方案。在《数据中心基础网络架构最佳实践及未来发展趋势》这篇文章中，我分享了如何设计一个稳定可靠的数据中心网络，下面我们再来探讨支撑AI应用的高性能无损网络应该如何设计。

前面提到大数据、计算力、算法等快速迭代，正驱动人工智能进入新阶段，而这些技术的实现对网络的低时延、无丢包、高性能这三个方面提出更高要求。

▲AI应用的技术体系及对数据中心网络的要求

高性能和无丢包比较好理解，就是指网络带宽性能的提升以及网络中不存在拥塞导致的丢包。产生时延的环节较多，要实现端到端的低时延，需要多角度分析：

其中，光电传输时延和数据串行时延相对较小，且很难通过架构设计来优化，我们应重点关注主机处理时延和设备转发时延。在各大企业积极寻求的高性能计算方案中，基于以太网的RDMA（RemoteDirectMemoryAccess）凭借其高性能和低成本优势逐渐取代InfiniBand而成为主流技术。RoCEv2（RDMAoverConvergedEthernet）技术基于UDP协议，对于建设支撑AI应用的高性能无损以网络变得尤为重要。

结合设备转发层面的时延优化手段，高性能无损网络的实现取决于两个要素：

无带宽收敛（1:1）的网络架构设计基于PFC（Priority-BasedFlowControl）和ECN（explicitcongestionnotification）功能的优先队列管理和拥塞管理

综上，AI集群高性能计算和网络方案实践思路如下图所示：

▲AI集群高性能方案关键技术组合

在这里，我以25G网络为例，结合业界主流产品形态，分享AI网络架构设计和实现思路。

主要设计理念：

核心设备全线速高性能转发，核心之间不互联，采用Fabric架构，隔离核心故障，最大程度降低核心故障的影响；三层路由组网，通过ECMP提高冗余度，降低故障风险；TOR上下行收敛比严格实现1:1，通过提高核心设备接口密度扩展单集群服务器规模；应用PFC+ECN功能，实现低延时无损网络。

网络架构设计：

1.中小型（集群规模1000台）

▲架构设计

架构特性：

每台TOR采用8*100GE上联8台32口100GBOX交换机，OSPF/BGP组网适用集群规模1000台每台TOR下联32台Servers，IDC内收敛比1:1，集群带宽25Tbps

2.中型（集群规模2000台）

▲架构设计

架构特性：

每台TOR采用8*100GE上联8台64口100GBOX，OSPF/BGP组网适用集群规模2000台每台TOR下联32台Servers，IDC内收敛比1:1，集群带宽50Tbps

3.大型（集群规模2000-18000台）

▲架构设计

架构特性：

每台TOR采用8*100GE上联4~8台核心（机框式），BGP组网适用集群规模2000~18000台每台TOR下联32台Servers，IDC内收敛比1:1，集群带宽50~450Tbps

4.超大型（集群规模20000+台）

▲架构设计

架构特性：

单POD集群规模1000~2000台，数据中心集群规模20000+，BGP组网POD内收敛比1:1，单POD集群带宽25Tbps，总集群带宽500Tbps+POD内收敛比和上行带宽根据集群带宽需求灵活配置，适用与非AI应用混合部署

在数据中心网络中，PFC和ECN功能将部署在Leaf和Spine设备上。PFC作用于设备互联端口，通过反压影响上游端口队列的发送速率，而ECN是作用在设备转发过程，最终影响的是数据流的发送方，通过降低某条数据流发送速率规避数据丢包。

PFC机制将以太链路上的流量区分为不同的等级，基于每条流量单独发送“不许可证”。相对于PAUSE帧而言，PFC可以将链路虚拟出8条不同等级的虚拟通道，当某条通道出现拥塞后不会影响其它通道。RoCEv2定义了RoCEv2CongestionManagement（RCM），其中拥塞管理用的特性ECN（RFC3168）是在交换机出口（egressport）发起的拥塞控制机制。当交换机的出口buffer达到设定的阈值时，交换机会改变数据包头中的ECN位来给数据打上ECN标签，当带ECN标签的数据到达接收端以后，接收端会生成CNP（CongestionNotificationPacket）并将它发送给发送端。CNP包含了导致拥塞的flow或QP的信息，当发送端收到CNP后，会采取措施降低发送速度。由于PFC作用于整个队列，而ECN只针对产生拥塞的具体会话，在设置PFC和ECN相关水线时，应做到先触发ECN后再触发PFC。

从外卖订单和叫车订单的智能调度，到电商平台的智能推荐，再到人脸识别支付以及即将实现的全自动无人驾驶汽车量产，AI技术的应用已在方方面面影响着人们的生活和工作，让大家的生活越来越便捷、时间利用越来越合理。但是，这都离不开基础设施的支撑。锐捷网络将凭借在数据通信领域近20年的技术积累和行业经验，创新出更好的产品和解决方案，助力AI技术的蓬勃发展。

lhr显卡对于AI计算的影响

LHR显卡对于计算的影响是显著的。LHR（LiteHashRate）技术限制了显卡在加密货币挖矿中的性能，但对于AI计算来说，这并不是一个问题。

AI计算通常依赖于显卡的计算能力和内存带宽，而不是挖矿所需的算力。

因此，LHR显卡在AI计算中仍然能够提供高性能和效率，为AI模型训练和推理等任务提供支持。

此外，LHR显卡还可以降低能源消耗和热量产生，对于长时间运行的AI计算任务来说，这是非常重要的优势。总之，LHR显卡对于AI计算的影响是积极的，能够提供高性能和能效。

通用算力和人工智能算力的区别

1.通用算力和人工智能算力是不同的，两者的差异在于算法和应用场景不同。2.通用算力在处理数据时采用的是常见的逻辑处理、算数运算等基本计算方式，适合处理大量数据，如图形图像处理、物流管理等领域。而人工智能算力则是针对人工智能的深度学习、机器学习等算法模型进行的算力优化，能够应用于自然语言处理、智能推荐等领域，更注重模型训练和推理计算。3.从硬件角度上来说，通用计算机采用的是中央处理器CPU，而人工智能算力则采用了图形处理器GPU和深度神经网络处理器DNN，其目的是通过专门的硬件设备来提高人工智能处理的效率和速度，减少耗时和成本。

OK，关于人工智能转高性能计算和人工智能 计算的内容到此结束了，希望对大家有所帮助。