什么是加速计算？加速计算解决方案及云端加速实例介绍

加速计算（Accelerated Computing）以其前所未有的处理能力，在云基础设施中发挥着核心作用，因为它有助于更​​高效地管理数据中心中的大量信息。此外，加速计算提供了必要的计算能力和内存，可以更有效地训练和实施先进的生成式人工智能模型，例如GPT-4。此功能可以缩短训练时间、处理大型数据集以及开发日益复杂的模型。

加速计算利用GPU、ASIC、TPU和FPGA等专用硬件来比CPU更高效地执行计算，从而提高速度和性能。它对于可以并行化的任务尤其有益，例如高性能计算、深度学习、机器学习和人工智能。

加速计算的世界广阔且不断发展，充满了各种硬件和软件解决方案，例如GPU、ASIC、TPU、FPGA、CUDA、OpenCL和各种网络技术。本文将简单介绍加速计算对人工智能驱动的应用程序的影响，包括生成式人工智能和数据中心。

什么是加速计算？

加速计算是指使用专用硬件比单独使用通用中央处理单元（CPU）更有效地执行某些类型的计算。这一概念利用图形处理单元（GPU）、专用集成电路（ASIC）、张量处理单元（TPU）和现场可编程门阵列 （FPGA）等设备的强大功能，以显着更高的速度执行计算，从而加速该过程。

这些加速器特别适合可分解为更小的并行任务的任务，例如高性能计算、深度学习、机器学习、人工智能（AI）和大数据分析中常见的任务。通过将某些类型的工作负载卸载到这些专用硬件设备，加速计算极大地提高了这些系统的性能和效率。

加速计算的重要性

摩尔定律的终结标志着CPU性能增长的放缓，该定律规定，在成本不变的情况下，计算能力大约每两年翻一番。这引发了向加速计算的转变，并引发了人们对当前价值1万亿美元的纯CPU服务器市场的长期生存能力的质疑。随着对更强大的应用程序和系统的需求不断增加，传统的CPU方法难以与加速计算竞争，加速计算提供更快、更经济高效的性能升级。

加速计算至关重要，因为它能够有效处理大量数据，从而推动机器学习、人工智能、实时分析和科学研究的进步。它在图形、游戏、边缘计算和云计算方面日益增长的影响力构成了数据中心等数字基础设施的支柱，这对于我们日益数据驱动和互联的世界来说是必需的。

加速计算解决方案 – 硬件、软件和网络

加速计算解决方案涉及硬件、软件和网络的组合，这些解决方案专门设计用于提高复杂计算任务的速度和效率，主要是通过并行执行它们。

硬件加速器

硬件加速器是加速计算的基础，其性能显着优于单独的传统中央处理单元（CPU）。这些加速器包括图形处理单元（GPU）、专用集成电路（ASIC） 和现场可编程门阵列（FPGA） 。

图形处理单元 (GPU)

图形处理单元是广泛用于各种计算密集型任务的专用处理器，它们特别擅长同时执行许多复杂的计算，因此非常适合高性能计算 (HPC) 和机器学习中的神经网络训练等任务。

在应用上下文中，术语通用图形处理单元 (GPGPU)通常用于描述在图形渲染以外的领域中使用GPU进行传统上由中央处理单元 (CPU) 处理的计算。

NVIDIA在用于数据中心和机器学习和人工智能等计算密集型任务的GPU市场中处于领先地位。该公司用于数据中心的主要GPU架构包括Hopper (H100) 和Ampere (A100)。值得注意的是，H100 GPU非常适合加速涉及大型语言模型 (LLM)、深度推荐系统、基因组学和复杂数字孪生的应用程序。

专用集成电路 (ASIC)

专用集成电路 (ASIC) 是为执行特定任务而设计的定制芯片，与设计用于处理各种应用的通用CPU不同。鉴于ASIC是针对特定功能定制的，因此它们比通用处理器更有效地执行该任务。这在速度、功耗和整体性能方面具有优势。

神经处理单元 (NPU) 和深度学习处理器 (DLP) 是通常用来指代特定类型ASIC的术语，旨在加速AI工作负载。加速计算背景下ASIC的一个突出例子是Google的张量处理单元 (TPU)。TPU专为加速机器学习工作负载而设计。它们在Google的数据中心中广泛用于语言翻译、Google Assistant中的语音识别以及程序化广告排名工作负载等任务。

现场可编程门阵列 (FPGA)

现场可编程门阵列 (FPGA) 是半导体集成电路，可以重新编程以比通用CPU更有效地执行特定任务。与ASIC、GPU和CPU中的固定架构不同，FPGA硬件包括可配置逻辑块和可编程互连。即使在芯片发货和部署之后，也可以进行功能更新。

鉴于其灵活性和并行计算能力，FPGA在高性能计算 (HPC) 和AI/ML加速的数据中心中越来越受欢迎。然而，它们比GPU和定制ASIC解决方案慢，而且它们的软件生态系统也不发达。FPGA在人工智能工作负载中的采用缓慢主要归因于其编程复杂性，这导致专业工程师的数量有限。

软件和API

加速计算利用应用程序编程接口 (API) 和编程模型（例如CUDA和OpenCL）与软件和硬件加速器连接。这可以优化数据流，以获得更好的性能、能效、成本效益和准确性。API和编程模型使开发人员能够编写在GPU上运行的代码，并利用软件库来高效实现算法。

CUDA（计算统一设备架构）

CUDA（统一计算设备架构）是NVIDIA开发的专有并行计算平台和应用程序编程接口（API）模型。它支持使用NVIDIA GPU进行通用处理，从而显着加速计算任务。该平台包括cuDNN、TensorRT和 DeepStream等深度学习库，用于增强AI训练和推理任务。

自2006年推出以来，CUDA的下载量已达4000万次，在全球拥有400万开发者的用户群。这种广泛采用为使用CUDA平台开发的新应用程序提供了庞大的开发人员社区。由于CUDA是一个拥有庞大开发者基础的专有平台，NVIDIA在数据中心硬件和软件市场上拥有显着的优势。因此，较小的供应商常常发现自己处于劣势，因为他们必须依赖OpenCL平台，而该平台无法提供与CUDA相当的性能。

OpenCL（开放计算语言）

OpenCL（开放计算语言）是一个专为并行计算而设计的开源平台。它支持广泛的计算硬件，包括CPU、GPU、FPGA和其他类型的处理器。这种广泛的兼容性使开发人员能够利用这些不同硬件组件的强大功能，加速计算任务。OpenCL的一个特别显着的特性是它在不同硬件类型之间的可移植性。

网络

网络在加速计算中发挥着至关重要的作用，因为它促进了数以万计的处理单元（例如GPU、内存和存储设备）之间的通信。利用各种网络技术来实现这些计算设备与系统的其余部分之间的通信，并在网络内的多个设备之间共享数据。这些包括：

• PCI Express (PCIe)：这种高速串行计算机扩展总线标准提供计算设备和CPU/内存之间的直接连接。在加速计算中，PCIe通常用于将GPU或其他加速器连接到主系统。
• NVLink： NVIDIA专有的高带宽、节能互连技术可提供比PCIe高得多的带宽。它旨在促进GPU之间以及GPU和CPU之间更有效的数据共享。
• Infinity Fabric： AMD专有的互连技术用于连接芯片内的各种组件，包括CPU、GPU和内存。
• Compute Express Link (CXL)：一种开放互连标准，CXL有助于减少CPU和加速器之间的延迟并增加带宽，它将多个接口整合到一个与主机处理器的PCIe连接中。
• InfiniBand：一种高速、低延迟互连技术，通常用于高性能计算 (HPC) 设置，它实现了服务器集群和存储设备之间的高速互连。
• 以太网：这种广泛、经济高效且灵活的网络技术用于在数据中心的服务器之间传输大量数据，这对于许多加速计算任务至关重要。但是，它无法提供与NVLink或InfiniBand相同水平的性能。

下图展示了使用NVLink和PCIe连接方法与CPU连接的GPU的架构。

云端加速计算实例

在云计算环境中，加速计算实例是指利用硬件加速器或协处理器来执行浮点数计算、图形处理和数据模式匹配等任务的虚拟机 (VM) 实例，其效率比仅使用CPU运行的软件所能实现的要高。这些加速计算实例配备了各种类型的硬件加速器，例如图形处理单元、专用集成电路或现场可编程门阵列，它们位于云数据中心。

Amazon Web Services (AWS)、Google Cloud Platform (GCP) 和Microsoft Azure等云服务提供商提供各种专为处理不同类型工作负载而定制的加速计算实例。使用这些基于云的加速计算实例的主要优点是，最终用户可以按需访问强大的硬件加速计算功能，按即用即付的方式运行，从而无需在硬件上进行大量的前期资本投资。

亚马逊网络服务 (AWS)

Amazon Web Services (AWS) 通过Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) 提供GPU实例，例如P3、P4、G3、G4和G5实例类型。这些实例利用NVIDIA GPU，非常适合机器学习（例如训练新模型）、高性能计算 (HPC) 和图形密集型应用程序。AWS通过Amazon EC2还提供F1实例，这些实例使用FPGA为基因组学、搜索/分析、图像和视频处理、网络安全和大数据分析等工作负载提供自定义硬件加速。

此外，AWS通过Amazon EC2提供自己的定制ASIC加速器，称为AWS Inferentia和AWS Trainium，它们分别专为机器学习工作负载（特别是推理和训练）而设计。

• AWS Inferentia (Inf1)：在云中为运行深度学习模型提供最低的推理成本，与同类GPU实例相比，每次推理成本降低高达70%。
• AWS Trainium (Trn1)：云中最具成本效益的高性能深度学习训练实例，与同类GPU实例相比，训练成本节省高达50%。

虽然AWS的定制ASIC加速器无法取代尖端NVIDIA GPU的高级功能，但它们有可能提供与某些NVIDIA GPU型号相当的性能水平，但成本更低。

谷歌云

Google的Cloud TPU实例提供对张量处理单元 (TPU)（一种特殊类型的专用集成电路的访问，以用于机器学习工作负载。该公司最新定制开发的张量处理单元被称为TPU v4。

Google Cloud的TPU v4提供了百亿亿次机器学习 (ML) 性能，其ML系统性能比其前身TPU v3提高了10倍。这一发展显着提高了能源效率，比当代机器学习领域特定加速器 (DSA) 提高了约2-3倍，同时将二氧化碳当量 (CO2e) 排放量减少了约20倍。

Google超过90%的内部AI训练在其定制TPU上运行，其余10%在NVIDIA GPU等商用芯片上运行。随着Transformer工作负载的增加，它们在Google训练组合中所占的比例越来越大。例如，在TPU上运行的法学硕士已经占Google培训需求的30%以上。值得注意的是，Google 100%的推理工作负载都在TPU上运行。

在单独的产品中，Google Cloud提供配备NVIDIA A100 GPU的加速器优化 (A2) 实例。这些实例专为高性能计算 (HPC)、数据分析和机器学习工作负载而设计。

微软Azure

Microsoft Azure为计算密集型、图形密集型和可视化工作负载提供GPU 优化的虚拟机 (VM) 大小，采用NVIDIA和AMD的各种GPU和CPU。该公司的产品包括用于计算密集型应用的NCv3系列和NC T4_v3系列、用于深度学习和加速HPC应用的ND A100 v4系列、用于远程可视化的NV系列和NVv3系列，以及用于VDI和分区GPU远程可视化的NVv4系列。

加速计算和生成人工智能

加速计算是高级生成人工智能模型开发和实施的关键推动因素。生成式人工智能涉及使用算法创建统计特征与训练集相似的新数据，其中最著名的例子是图像、文本和语音领域。

在生成人工智能领域，使用了生成对抗网络 (GAN)、变分自动编码器 (VAE) 和Transformers等模型，其中包括来自OpenAI的ChatGPT的大型语言模型。这些涉及复杂的数学运算、大型数据集的训练，并且需要大量的计算能力和内存。更具体地说，模型大小、每层的复杂性、序列长度和多样化是推动计算需求的因素。

加速计算在解决生成式人工智能的计算能力和内存需求方面发挥着特别重要的作用。其功能可以加快训练时间、处理大型数据集、启用复杂模型、促进实时生成并确保高效的梯度计算。

1、加快训练时间

加速计算在生成式AI中发挥的最重要作用是减少训练GAN、VAE和Transformer模型所需的时间。这些模型通常需要几天、几周甚至几个月的时间才能在传统的基于CPU的架构上进行训练。

加速计算平台，例如图形处理单元（GPU）和张量处理单元（TPU），是为并行处理而设计的。这使得它们能够同时处理多个计算，从而大大减少训练时间。

2、处理大型数据集

生成式人工智能模型通常在海量数据集上进行训练。加速计算硬件可以比传统CPU更有效地处理这些更大的数据集。此外，使用先进的内存架构（例如某些GPU中的高带宽内存）可以在训练过程中高效处理这些大型数据集。

3、启用复杂模型

加速计算带来的计算能力的提高可以创建更复杂和更大的模型，从而产生更好的结果。例如，像GPT-4这样具有170万亿个参数的大型Transformer模型只有通过加速计算才能成为可能。

4、实时生成

对于某些应用，人工智能模型需要实时（或接近实时）生成输出。这对于视频游戏中的人工智能和实时翻译等交互式应用程序尤其重要。加速计算可确保快速执行这些操作，从而实现实时功能。

5、高效梯度计算

深度学习模型通过使用基于梯度的优化技术（例如反向传播）来学习。这些计算方法可以迭代地调整模型的参数，以最小化误差或损失函数。这些计算是基于矩阵的，因此具有高度并行性，使其非常适合加速计算解决方案。

加速计算和人工智能驱动的数据中心

加速计算平台的目标是加速各种类型数据中心的计算密集型工作负载，包括人工智能、数据分析、图形和科学计算。这些包括企业、托管、超大规模/云、边缘和模块化设施。主要目标是提高工作负载性能，同时降低每次查询的功耗和成本。

生成式人工智能和大型语言模型在消费者、互联网公司、企业和初创公司中的兴起，导致了人工智能采用的重要时刻。这种激增导致数据中心和云平台中的推理部署大幅增加。目前，大多数推理工作负载运行在具有处理能力的CPU和基本网络接口卡 (NIC) 上。然而，由于对性能、能源效率、成本效益和功耗限制的日益关注，该行业正在转向利用GPU和ASIC等专用硬件进行加速计算。

现代数据中心未来的一个愿景是建立一个持续运行的“人工智能工厂”，处理数据并将其转换为智能。这些设施将采用人工智能模型，例如法学硕士、推荐系统，以及最终的推理模型。此外，它们还将配备推理机群来支持一系列工作负载，包括视频处理、文本生成、图像生成以及用于虚拟世界和模拟的3D图形。

加速计算与计算优化

在设计和管理数据中心或选择云计算资源时，加速计算和计算优化计算之间的选择是相关的。可以并行化的任务，例如机器学习、AI算法、图形渲染和大规模模拟，更多地受益于加速计算。相比之下，需要强大单线程性能的任务（例如提供Web内容、数据库或运行业务应用程序）在计算优化的系统上表现更好。

下面，小编简单比较加速计算和计算优化计算之间的主要区别：

总结

加速计算服务是一种云计算服务，旨在提供高性能的计算能力，加速处理复杂的计算任务和大规模数据处理。这些服务通常基于大规模集群和专用硬件资源，可以快速地执行高度并行的计算任务，从而在更短的时间内完成大量的计算工作。加速计算服务的主要特点包括：

1. 并行计算：加速计算服务能够将任务分解成多个小的子任务，并在多个计算单元上同时执行，从而实现高度并行的计算，大大加快计算速度。
2. 专用硬件：为了提供高性能计算，加速计算服务通常使用专用的硬件资源，如图形处理单元（GPU）或场可编程门阵列（FPGA）。这些硬件能够在特定类型的计算任务中表现出色，例如深度学习、图像处理、科学模拟等。
3. 灵活性：加速计算服务通常提供灵活的计算资源配置选项，用户可以根据实际需求选择合适的计算能力和硬件类型。
4. 可扩展性：这些服务通常能够根据任务的规模和复杂性进行弹性扩展，自动调整计算资源的数量和规模，确保在需要时可以快速扩展计算能力。
5. 降低成本：通过使用加速计算服务，用户无需购买昂贵的硬件设备，而是按需使用云端的计算资源，从而降低了初期投资和维护成本。

加速计算服务在许多领域都得到广泛应用，特别是在人工智能、机器学习、大数据分析、科学计算等需要大量计算资源和高并发处理的领域。通过使用这些服务，用户可以更加高效地完成复杂的计算任务，加快创新和研发速度。各大云服务提供商，如Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud等，都提供了加速计算服务作为其云计算产品的一部分。