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什么是GPU群集以及它们如何加速AI工作负载
了解GPU群集以及它们如何显着加速复杂的AI工作负载，包括模型培训，微调和实时推断。
来源:Clarifai博客 | 实际应用中的人工智能简介
AI在生成和代理AI方面的进步驱动着迅速增长。这种增长创造了对传统基础设施无法满足的计算能力的重大需求。 GPU最初是为图形渲染而设计的，现在对于培训和部署现代AI模型至关重要。
为了跟上大型数据集和复杂的计算，组织正在转向GPU集群。这些集群使用并行处理来更有效地处理工作负载，从而减少了培训和推理所需的时间和资源。单个GPU通常不足以满足当今所需的规模。
代理AI还增加了对高性能，低延迟计算的需求。这些系统需要实时，上下文感知的处理，GPU群集可以有效地支持。早期采用GPU集群的企业可以比使用较差的基础设施的企业更快地加速其AI开发，并为市场提供新的解决方案。
在此博客中，我们将探索什么是GPU群集，组成它们的关键组件，如何为AI工作负载创建自己的群集以及如何为您的特定要求选择正确的GPU。
什么是GPU群集？
GPU群集是一个相互联系的计算节点网络，每个网络配备了一个或多个GPU，以及传统的CPU，内存和存储组件。这些节点共同努力，以速度与基于CPU基于CPU的群集实现的速度相比，以速度与复杂的计算任务进行合作。在多个GPU上分配工作负载的能力可以实现大规模并行处理，这对于AI工作负载至关重要。
GPU通过其架构实现并行执行，成千上万的较小的内核能够同时处理计算问题的不同部分。这与CPU形成鲜明对比，CPU依次处理任务，一次处理一项指令。
GPU簇在AI生命周期的各个阶段中起着至关重要的作用：
模型培训：