智算（超算）中心，从需求设计到硬件基础设施系统设计的整个落地过程？
背景：上级单位计划半年内投入预算，建设基于H100的智算中心，预计52台，合计416个GPU
已有的思考：这个规模也不算小了，单台服务器满配置功率大概在10kw，以20kw一个机柜（2台）的话，也需要26个机柜
难点所在：就当前建设的智算中心最佳实践，考虑到整个系统的可靠和高效，高性能网络和存储该如何设计？还需要考虑哪些层面的问题？是否有设计文档可供参考或学习？
这篇文章很有帮助，但内容相对比较精简，希望有更丰富的介绍。
如何从零设计大模型基础设施 - Eric雪飞 - twt企业IT交流平台
https://www.talkwithtrend.com/Article/268173
1同行回答
设计并建设一个基于NVIDIA H100 GPU的智算（超算）中心是一项复杂而全面的任务，涉及多个层面的规划和实施。以下是从需求设计到硬件基础设施系统设计的整个落地过程的概述：
- 需求分析和规划
- 性能需求：基于应用需求（AI模型训练、数据分析等），明确所需的计算能力。
- 网络需求：定义数据传输速率要求，确保能满足大规模并行计算的需要。
- 存储需求：评估数据存储容量和访问速度的需求，以便设计适当的存储解决方案。
- 硬件选型和配置
- GPU服务器：考虑使用包含NVIDIA H100的服务器。每个H100的功率和热设计功耗（TDP）需要明确，以确定冷却需求。
- 网络硬件：设计高性能的网络架构，如使用InfiniBand或100G Ethernet，以支持高带宽、低延迟的通信。
- 存储系统：根据I/O性能需求，选择合适的存储技术（如NVMe、SSD阵列或分布式文件系统）。
- 系统架构设计
- 机柜布局：根据功率和冷却需求，规划机柜的布局和服务器的分布。
- 冷却系统：设计适当的冷却系统，可能包括液冷或空气冷却方案，确保设备运行在最佳温度。
- 电力供应：设计冗余的电力供应系统，包括不间断电源（UPS）和备用发电机。
- 安装和调试
- 设备安装：安装服务器、网络设备和存储系统。
- 系统配置：配置网络、存储和服务器的操作系统及相关软件。
- 性能测试：进行基准测试，确保系统达到预期性能。
- 运维和监控
- 监控系统：部署系统监控工具，实时监控硬件状态、系统性能和安全事件。
- 维护计划：制定定期维护和升级计划，确保系统长期稳定运行。
- 安全和合规
- 数据安全：实施数据加密和访问控制，确保数据安全。
- 系统安全：部署防火墙和入侵检测系统，防止未授权访问。
- 合规性：确保系统设计和操作符合相关的法规和标准。
由于您需要更详尽的设计文档，可以查看以下资源：
- NVIDIA官方文档和白皮书，特别是关于H100 GPU的详细资料。
- 相关的行业标准和最佳实践文档，例如由IEEE或其他行业组织发布。
- 具体到高性能计算的技术书籍和在线课程，涵盖网络设计、存储系统和数据中心管理等内容。
浏览11
ChatGPT 回答
针对建设基于H100的智算中心，需要考虑以下几个方面的问题：
- 高性能网络设计：针对智算中心的高性能计算需求，需要设计高速、低延迟的网络架构。可以考虑采用InfiniBand、RDMA等技术，以及高速交换机和路由器等设备，来实现高效的数据传输和通信。
- 存储系统设计：智算中心需要大量的存储空间来存储数据和计算结果。可以考虑采用分布式存储系统，如Ceph、GlusterFS等，来实现高可靠、高可扩展的存储架构。同时，需要考虑数据备份和恢复等方面的问题，以保证数据的安全性和可靠性。
- 系统集成设计：智算中心需要集成大量的计算节点、存储设备、网络设备等，需要进行系统集成设计。可以考虑采用开源的管理工具，如OpenStack、Kubernetes等，来实现自动化部署、管理和维护。
- 系统安全设计：智算中心需要考虑系统安全问题，包括网络安全、数据安全、系统安全等方面。可以采用防火墙、入侵检测系统、安全审计系统等技术手段，来保障系统的安全性。
- 系统监控和管理设计：智算中心需要进行实时监控和管理，以保证系统的稳定性和可靠性。可以采用监控工具、日志分析工具等技术手段，来实现系统的实时监控和管理。
在设计智算中心的基础设施时，可以参考相关的设计文档和最佳实践，如Intel的HPC架构设计指南、OpenStack的架构设计指南等。同时，也可以参考其他类似规模的智算中心的设计经验，如国内的天河系列超级计算机等。
