最近，“超立方服务器”这个词在科技圈里越来越火，很多朋友都在问：这种服务器的GPU到底是不是用英伟达的？这个问题问到了点子上，因为它触及了当前AI算力发展的核心。
简单来说，超立方服务器的GPU确实主要采用英伟达产品，但这背后有着更深层次的技术逻辑。今天我们就来好好聊聊这个话题，看看英伟达GPU为什么能在超立方服务器中占据主导地位，以及这对整个AI行业意味着什么。
什么是超立方服务器？
超立方服务器并不是一个具体的产品型号，而是一种高性能计算架构的设计理念。它得名于“超立方体”这种数学概念，本质上是通过特定的网络拓扑结构，将大量的计算节点高效地连接在一起。
在AI大模型训练领域，超立方架构特别受欢迎。原因很简单：现在的AI模型参数动不动就是千亿级别，传统的服务器集群已经难以满足计算需求。超立方架构能够在保持较低通信延迟的实现计算资源的规模化扩展，这正是大模型训练所需要的。
想象一下，如果让一万个工人合作完成一个项目，他们之间的沟通效率直接决定了项目的进度。超立方架构就相当于给这些工人建立了一个高效的沟通网络，确保信息能够快速传递。
GPU在超立方服务器中的核心地位
在超立方服务器中，GPU不是可有可无的配件，而是真正的心脏和大脑。根据业内专家的说法，在超高参数级别的大模型训练中，计算单元约40%的时间都在“空等”通信，芯片们不是在“计算”，而是在“排队等消息”。这个瓶颈被业内称为“通信墙”。
为了拆掉这堵墙，超节点应运而生。而超节点的核心，就是大量的GPU通过高速互联技术组合在一起。英伟达将这种以超大带宽互联16卡以上GPU-GPU的Scale Up系统，称为超节点。这种设计让GPU之间能够以极高的速度交换数据，大大减少了“排队等消息”的时间。
可以说，没有高性能的GPU，超立方服务器就失去了存在的意义。这也是为什么英伟达GPU能在这类服务器中占据绝对主导地位的根本原因。
英伟达GPU的产品体系解析
要理解为什么超立方服务器偏爱英伟达，我们得先了解英伟达的GPU产品线。英伟达的AI算力卡，也就是GPU卡的型号，主要包括V100、A100、H100、B200等。
这些型号的命名其实很有规律：英伟达的GPU每隔几年就会出一个新的架构，每个架构都会以一个著名科学家的名字命名。基于某个架构的卡，一般就会以这个架构名称的首字母开头。比如：
- 基于Volta（伏特）架构的V100
- 基于Ampere（安培）架构的A100
- 基于Hopper（赫伯）架构的H100、H200
- 基于Blackwell（布莱克威尔）架构的B100、B200
某200一般是某100的升级版，例如H200就是H100的升级版，采用了HBM3e内存等升级。这些不断升级的GPU正是超立方服务器所需要的“燃料”。
为什么超立方服务器钟情英伟达？
这个问题可以从技术和生态两个层面来理解。从技术层面看，英伟达的NVLink技术是关键。2014年，英伟达为了解决GPU互连瓶颈问题，专门推出了自家私有的NVLINK总线协议。
NVLINK允许GPU之间以点对点方式进行通信，速度远高于传统的PCIe，时延也低得多。历经多年的发展，NVLINK已经迭代到第五代。每块GPU拥有18个NVLink连接，Blackwell GPU的总带宽可达到1800GB/秒，远远超过PCIe Gen6的总线带宽。
从生态层面看，英伟达建立的CUDA生态系统已经成为AI开发的事实标准。大多数AI框架和应用都是基于CUDA优化的，这就形成了一个强大的生态锁定效应。
超立方服务器的两种扩展策略
构建超立方服务器主要依靠两种策略：Scale Up和Scale Out。
Scale Up（纵向扩展）指的是增加单节点的资源数量。通俗讲就是在一台服务器里多塞几块GPU。这种方式受限于空间、功耗和散热，能塞入的GPU数量有限，一般也就8卡、12卡。
Scale Out（横向扩展） Scale Out（横向扩展）则是增加节点的数量，通过网络将多台电脑连接起来。这种方式理论上可以无限扩展，但需要解决节点间的通信效率问题。 在实际应用中，超立方服务器往往是两种策略的结合。先在单个节点内通过Scale Up塞入尽可能多的GPU，然后通过Scale Out将多个这样的节点连接起来。 这里有个重要的技术突破：2022年，英伟达将NVSwitch芯片独立出来，变成了NVLink交换机，用于连接服务器之间的GPU设备。这意味着节点已经不再仅限于1台服务器了，而是可以由多台服务器和网络设备共同组成。 除了单独的GPU，英伟达还推出了“超级芯片”平台，这是理解超立方服务器GPU选择的另一个关键。 GPU是英伟达的算力核心硬件单元，但围绕GPU还有很多产品。英伟达早期是和IBM POWER CPU合作，后来开始研发自己的CPU，例如基于ARM架构研发的Grace CPU。 采用NVLink技术，将GPU和CPU进行配对，就变成了所谓的超级芯片平台。比如： 据说GB200的性能是H100的7倍。这种超级芯片设计进一步巩固了英伟达在超立方服务器中的优势地位。 随着AI模型参数的持续增长，对GPU集群规模的需求也在不断增长，从千卡级到万卡级，再到十万卡级，将来甚至可能更大。这种趋势对超立方服务器提出了更高的要求。 一个明显的挑战是：如何在大规模扩展的同时保持高效的通信？英伟达的解决方案是不断升级NVLink技术，但这也引出了另一个问题——生态依赖。 目前，整个AI行业都在思考如何减少对单一供应商的依赖。一些公司开始探索替代方案，但短期内很难动摇英伟达的主导地位。 另一个值得关注的趋势是特供版GPU的出现。比如H20就是英伟达因为美国出口限制而推出的阉割版，据说B200也会有对应的阉割版B20。这可能会影响某些地区的超立方服务器配置选择。 回到最初的问题：超立方服务器的GPU是用英伟达的吗？答案是肯定的，而且这种格局在短期内很难改变。 英伟达的优势不仅在于硬件性能，更在于其构建的完整生态体系。从芯片架构到互联技术，从开发工具到应用生态，英伟达建立了一个完整的闭环系统。 对于想要构建或使用超立方服务器的企业和机构来说，理解这一现状很重要。它意味着在选择技术路线时，需要综合考虑性能需求、成本因素以及长期的技术演进路径。 超立方服务器作为AI算力的重要载体，其GPU选择反映了整个行业的技术现状和发展趋势。英伟达的领先地位不是偶然，而是多年技术积累和生态建设的结果。未来可能会有更多竞争者加入，但至少在可预见的未来，英伟达GPU仍将是超立方服务器的首选。 内容均以整理官方公开资料，价格可能随活动调整，请以购买页面显示为准，如涉侵权，请联系客服处理。 本文由星速云发布。发布者：星速云。禁止采集与转载行为，违者必究。出处：https://www.67wa.com/148326.html英伟达的超级芯片平台
未来发展趋势与挑战
英伟达GPU为何难以替代
