方案背景

随着信息技术和计算科学的快速发展，对计算能力的需求日益增强。传统计算机已经无法满足某些复杂问题的处理需求，尤其是在AI和大模型、数据中心和云计算、高性能计算、机器人开发和边缘计算、设计和仿真、自动驾驶等领域。这些领域需要处理大规模、高复杂度的数据，进行高精度的模拟和计算，以推动科技进步和产业发展。同时国家也高度重视智算中心的建设和发展。政府通过出台相关政策、提供资金支持等方式，鼓励企业和机构加强智算中心的建设和运营。

方案概述

一、部署多GPU服务器设备组网，建设一体化算力平台

为满足日益增长的计算需求，可根据客户算力需求部署多GPU服务器设备，通过高效的组网方式，建设一体化算力平台。

1.1 多GPU服务器部署

选择高性能、高稳定性的GPU服务器作为核心计算节点，根据业务需求进行规模化的部署。服务器之间通过高速网络连接，确保数据传输的高效性和实时性。

1.2 设备组网策略

采用高带宽、低延迟的网络技术，构建多GPU服务器之间的通信链路。通过优化网络拓扑结构，减少传输延迟，提高整体计算效率。

1.3 一体化算力平台构建

整合多GPU服务器的计算资源，通过统一的管理平台和调度系统，实现算力资源的集中管理和动态分配。平台支持多种计算任务和场景，提供灵活的计算服务。

二、通过GPU+NVlink+CUDA，充分释放算力，以及搭建计算生态系统的基础

为进一步提升算力平台的性能和实用性，我们采用英伟达GPU+NVlink和CUDA技术，搭建生态系统基础，充分释放算力。

2.1 GPU加速计算

利用GPU的并行计算能力，加速数据处理、图像识别、深度学习等计算密集型任务。通过优化算法和代码，提高GPU的利用率和计算效率。

2.2 NVlink高速通信

采用NVlink技术，实现GPU之间的高速通信和数据传输。NVlink具有低延迟、高带宽的特点，能够显著提高多GPU协同工作的效率。

2.3 CUDA编程模型

利用CUDA编程模型，开发针对GPU的并行计算程序。CUDA提供了丰富的编程接口和工具，使得开发者能够轻松利用GPU的算力资源，为各种计算任务提供系统基础支持。

三、跟随业务的发展和硬件的迭代，支持算力可持续性升级

随着业务的不断发展和硬件技术的不断进步，算力平台需要持续升级以满足新的需求。

3.1 业务需求分析

定期分析业务的发展趋势和计算需求，预测未来的算力需求。根据需求变化，制定算力平台的升级计划和策略。

3.2 硬件迭代跟进

关注GPU等硬件技术的最新进展，及时跟进硬件的迭代更新。选择性能更优、稳定性更高的硬件设备，提升算力平台的整体性能。

3.3 可持续性升级策略

制定算力平台的可持续性升级策略，确保平台能够随着业务的发展和硬件的迭代而不断升级。通过模块化设计、标准化接口等方式，降低升级成本和提高升级效率。

智算中心解决方案是处理大规模数据和复杂计算任务的关键工具。通过合理选择超级计算机、并行计算技术、高性能存储系统和软件工具，可以提高计算效率和效果。在制定解决方案时，会综合考虑计算需求、预算、人力资源等各个因素，以找到最佳的解决方案。

方案价值

1、智算中心可提高行业竞争实力

随着科技水平不断提升，在众多方面都对计算能力有个强大的需求。通过建造高性能计算中心，可以广泛的应用于各行各业，为做在行业带来新的增长点

2、智算中心可提升科学研究实力

数值模拟与理论和实验三位一体是促进21世纪科学研究和技术开发的三大支柱。高性能计算正在变得与计算密集型应用越来越密不可分，已成为石油勘探、量子力学物理、天气预报、气候研究、分子建模、物理仿真、密码分析等领域的重要手段，而只有千万亿次级别的高性能计算系统才能帮助这些领域取得更加精湛的成就。

3、智算中心可提升CAE行业应用实力

目前在航空、航天、能源动力等工业领域，利用CAE进行反复设计、分析、优化已成为标准的必经步骤和手段，并且越来越依赖于CAE仿真。

4、智算中心可提升行业高性能计算机应用水平

在建设智算中心的过程中，不仅是系统本身，更是和系统相关的技术和应用经验，这也可以大幅度提升在高性能领域的技术实力，并且能够极大的提升在CAE行业的高性能计算应用水平。