大模型服务器条件如何？怎样明智选定？

科研服务器mike_leeso

已于 2024-09-09 09:56:45 修改

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文章标签：服务器 gpu算力深度学习

于 2024-09-05 16:50:41 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/mike_leeso/article/details/141934951

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聚焦人工智能，它正引领时代前行。在人工智能领域，大模型训练服务器以卓越实力，担当着推动人工智能持续创新的关键角色。深入探寻人工智能奥秘，我们不难发现，智能应用背后离不开庞大复杂的模型训练。大模型训练服务器就如同幕后功臣，为人工智能发展注入动力。

那么，具备哪些条件的服务器才能被称为大模型服务器呢？众多大模型训练服务器中，我们又该如何做出明智之选呢？

计算能力上，需更强的处理器性能。如英特尔至强、AMD EPYC 等服务器级处理器，凭借其多核心优势，能够并行处理复杂的计算任务与大规模数据。与此同时，GPU 的作用至关重要，像 NVIDIA 的 A100、H100 等高端产品，能够极大地加速模型训练和推理进程。

存储性能上，由于大模型参数众多且训练数据极为庞大，所以需要配备大容量的存储设备，例如硬盘或固态硬盘。在一些大规模图像识别模型中，训练数据甚至可达数百 TB 乃至 PB 级别。并且，存储设备的读写速度必须要高，高速的 SSD 或 NVMe 固态硬盘能够有效减少延迟，从而加快模型的训练和推理速度。

网络性能上，大模型训练往往涉及多服务器的数据传输和分布式计算，因此需要高速的网络连接。高带宽的网络接口能够满足大规模数据并行处理的需求。对于那些对实时性要求较高的应用来说，低延迟的网络至关重要。

能源效率上，源效率而言，随着大模型服务器规模的不断扩大，能耗问题日益凸显。提高能源效率、降低功耗，不仅可以降低成本，还能减少对环境的影响。可采用先进的芯片制造工艺以及优化电源管理策略。由于高功耗会产生大量热量，所以液冷等先进散热方式能够保证服务器稳定运行。

综上所述这里也做了2套大模型训练服务器配置，如下：

4卡 GPU大模型服务器，配置细节方面堪称卓越

静音塔式机箱设计，尺寸达 590mmx380mmx550mm，运行时可营造安静的环境，适合对噪音较为敏感的使用场景。

搭载了 2 个 12 核心 2.1GHz 的 Intel Xeon Silver4310 CPU，能够为大模型训练赋予强大的算力支撑。

8 个 32GB DDR4 3200MHz ECC REG 内存，有力地确保了数据处理的高效和稳定。

1 个 1TB 的 M.2 NVMe SSD 固态硬盘用作系统盘，1 个 8TB 256MB 7200 转 SATA 企业级硬盘充当数据盘，为大模型训练供应了充裕的存储空间。尤为引人注目的是，它装配了 4 个 NVIDIA Geforce RTX 4090 三风扇版 GPU，极大地增强了图形处理和计算的速度，使其在诸如人工智能图像识别、自然语言处理模型训练等领域能够大显身手。

拥有完备的 CUDA 环境、丰富多样的应用软件，如 TensorFlow、Pytorch 等，能够满足不同类型的模型训练需求，还有强大实用的函数库以及稳定可靠的 Ubuntu 22.04 LTS 64 位服务器版操作系统。其平台支持双路三代 Intel Xeon Scalable 系列处理器等，为大模型训练的高效顺畅运行筑牢了坚实基础。

8卡 GPU大模型服务器配置更是非同凡响。