万卡GPU集群如何搭建，硬件选型是关键

从零开始认识万卡GPU集群

说到万卡GPU集群，很多人第一反应就是”烧钱”。确实，这玩意儿动辄就是上亿的投资，但它可不是简单堆砌一万张显卡那么简单。这就好比盖房子，不是光有砖头就能建成摩天大楼，你得考虑地基、结构、管线等方方面面。

现在业内对万卡集群的需求越来越旺盛，特别是大模型训练这块。以前我们觉得千卡集群已经很了不起了，但现在随着模型参数突破万亿，千卡集群的训练时间可能要以月为单位计算，这谁受得了？所以万卡集群就成为了必然选择。

万卡集群的核心硬件构成

要搭建一个完整的万卡集群，你得把这几样东西准备齐全：

• GPU计算节点
  这是集群的”肌肉”，负责主要计算任务
• 高速网络设备
  相当于集群的”神经系统”，确保数据快速流转
• 存储系统
  这是集群的”记忆库”，海量数据就存在这里
• 供电与散热系统
  好比集群的”心肺功能”，保障稳定运行

这里面最烧钱的要数GPU卡和网络设备了。一张高端GPU卡现在市场价就要十几万，一万张就是十几亿，这还没算配套的服务器和网络设备。网络方面更是烧钱，InfiniBand交换机一个端口就要好几万，整个集群的网络设备投入轻松过亿。

GPU选型：性能与成本的博弈

选GPU就像买车，不是越贵越好，得看适不适合你的业务需求。目前市面上主流的选择有这么几个：

说实话，现在大部分企业还是首选NVIDIA，不是因为AMD不好，而是生态确实差了一截。这就好比用手机，iPhone和安卓都能用，但iOS的生态就是更完善一些。不过AMD这两年也在奋起直追，价格优势明显，对于一些预算有限但又需要大显存的场景来说，是个不错的选择。

网络架构：集群的”高速公路”

万卡集群最怕什么？最怕”堵车”。你想啊，一万张卡同时工作，如果网络带宽不够或者延迟太高，大部分时间就花在等数据上了，计算效率直接打对折。

目前主流的网络方案有两种：

在网络选择上，InfiniBand虽然价格昂贵，但在延迟和带宽方面确实表现优异，特别适合对通信要求极高的大模型训练场景。

以太网方案的优势在于成本低、兼容性好，而且现在的RoCEv2技术已经能提供不错的性能。不过在实际部署中，我们往往采用混合架构——计算节点之间用InfiniBand，存储网络用以太网，这样既能保证计算效率，又能控制成本。

供电与散热：看不见的”硬骨头”

说到供电，很多人可能没概念。一张H100 GPU的峰值功耗就能到700瓦，一个8卡服务器就是5.6千瓦，整个万卡集群光GPU的峰值功耗就能达到7兆瓦。这什么概念？相当于一个中型工厂的用电量了。

散热更是让人头疼的问题。传统的风冷在这种密度下已经力不从心，现在主流都开始用液冷方案。我第一次见到浸没式液冷机房的时候，感觉就像进了水族馆——所有服务器都泡在特殊的冷却液里，场面相当震撼。

这里有个经验分享：供电系统一定要留足余量，通常我们会按1.5倍峰值功耗来设计。散热系统更要考虑冗余，万一哪个泵坏了，得有备份立即顶上，否则整个集群可能几分钟内就过热关机了。

实际部署中的那些”坑”

搞过大规模集群的人都知道，理论设计和实际部署完全是两码事。我参与过的一个项目，设计阶段什么都考虑到了，结果在实际部署时遇到了这些问题：

• 机房承重不够，临时加固花了两个月
• 电力接入审批拖了三个月，设备到了只能放在仓库吃灰
• 某个批次的网卡有兼容性问题，排查了整整一周

最要命的是，这些问题在设计阶段根本想不到。所以现在我们的做法是，一定要先做小规模验证，把所有可能出现的问题都暴露出来，再逐步扩大规模。

运维管理：比建设更难的事

建好集群只是第一步，后续的运维管理才是真正的挑战。万卡集群的故障是常态，你可能每天都要处理几张卡掉线、几个节点重启的问题。如果没有完善的监控和自动化运维体系，运维团队就得24小时连轴转。

我们现在的做法是建立三级运维体系：

第一级是自动化检测和恢复，大部分常见问题系统能自己解决；第二级是远程运维，工程师通过管理平台处理问题；第三级才是现场维护，这个成本最高，所以要尽量减少。

资源调度也是个大学问。一万张卡不可能只给一个任务用，如何高效地分配资源，既要保证大任务的连续性，又要提高整体利用率，这里面有很多讲究。

万卡GPU集群的建设是个系统工程，需要计算、网络、存储、供电、散热等多个领域的专家协同作战。而且这个领域技术更新特别快，可能你今天建好的集群，明年就显得落后了。所以既要考虑当前需求，又要为未来升级留出空间，这确实是个技术活。