英伟达市值超36万亿巨头开囤GBetVictor Sports(伟德体育)国际官网PU

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　　2024年10月，埃隆·马斯克的新项目 Colossus AI超级计算机第一次被详细介绍。一则视频展示了其包含10万台GPU集群的内部结构。Colossus 的基本构建模块是 Supermicro 液冷机架。它由 8 台 4U 服务器组成，每台服务器配备 8 个 NVIDIA H100，每台机架总共有 64 个 GPU。8 台这样的 GPU 服务器加上一台Supermicro 冷却液分配单元 （CDU）和相关硬件构成了一个 GPU 计算机架。每个HGX H100之间都夹有1U歧管，为服务器提供所需的液体冷却。每个机架底部还有另一个Supermicro 4U单元，配备的是冗余泵系统和机架监控系统。

　　据业内人士介绍，每个英伟达H100芯片售价为25000至30000美元。那么购买35万个H100的成本在87．5亿之间到105亿美元之间。如果按照每个服务器配备8个GPU的数据估算，Meta将建造超过4．3万台服务器；目前市场配备一台服务器的价格在27万美金左右，那么2024年Meta的在服务器的设备成本大概是118亿美元。此外，还要配备相应的存储、网络、供电、厂房等等其他设施；从成本结构来看（按服务器设备成本占比30％估算），如果Meta在2024年购买的35万个H100全部按时到货，且投入使用，那么Meta为H100搭建的数据中心投资预计超过350亿美元（还不包括后续运营成本）。显然扎克伯格希望用35万个H100芯片为Meta的Llama 4 带来更强的推理能力和更快的速度。

　　谷歌TPU 是定制设计的 AI 加速器，针对大型 AI 模型的训练和推理进行了优化。它们非常适合各种使用场景，例如聊天机器人、代码生成、媒体内容生成、合成语音、视觉服务、推荐引擎、个性化模型等等。Cloud TPU 能够针对各种 AI 工作负载（涵盖训练、微调和推理）进行经济高效的扩缩。Cloud TPU 提供了多种功能，可加速领先 AI 框架（包括 PyTorch、JAX 和 TensorFlow）上的工作负载。通过 Google Kubernetes Engine （GKE） 中的 Cloud TPU 集成，无缝编排大规模 AI 工作负载。利用动态工作负载调度程序同时安排所有需要的加速器，从而提高工作负载的可伸缩性。寻求最简单的 AI 模型开发方法的客户还可以在全托管式 AI 平台 Vertex AI 中利用 Cloud TPU。