拥有26000个GPU的“A3”超级计算机，能为谷歌赢下AI反攻战吗？
云提供商正在组建 gpu 大军，以储备更多的 ai 火力。在与微软争夺 ai 霸权的斗争中，谷歌开始投入更多资源以进行反攻。在微软将 openai 的技术应用于 bing 搜索和办公应用程序之后，谷歌加速了其 ai 开发。
在前段时间举办的谷歌年度i/o 开发者大会上，谷歌宣布了一款 ai 超级计算机“a3 ”，这台超级计算机拥有大约 26000 个英伟达 h100 hopper gpu。
*世界上最快的超级计算机frontier拥有 37000 个 amd instinct 250x gpu。
谷歌表示a3是专为训练和运行现时的生成式ai和大语言模型而打造的，可提供26 exaflops的ai性能。
a3 是第一个使用谷歌与英特尔联合定制设计的 200 gbps ipu的 gpu 实例，它可以让gpu和gpu之间的数据绕过cpu，并可在其他虚拟机网络和数据流的接口上传输。与a2 vm 相比，这可实现高达 10 倍的网络带宽，同时具有低尾延迟和高带宽稳定性。
谷歌的jupiter数据中心网络结构能让数以万计的gpu高度互连，而且能够按需调整网络拓扑，这有利于成本的降低。
a3 超级计算机的规模提供高达 26 exaflops 的 ai 性能，这大大减少了训练大型 ml 模型的时间和成本。
a3 gpu vm 专门为当今的 ml 工作负载提供最高性能的训练，配备现代 cpu、改进的主机内存、下一代英伟达 gpu 和主要网络升级。以下是 a3 的主要特点：
8 个 h100 gpu，利用英伟达的 hopper 架构，提供 3 倍的计算吞吐量
通过英伟达 nvswitch 和 nvlink 4.0，a3 的 8 个 gpu 之间的对分带宽为 3.6 tb/s
第 4 代英特尔至强可扩展处理器
2tb 主机内存，通过 4800 mhz ddr5 dimm
由支持硬件的 ipu、专门的服务器间 gpu 通信堆栈和 nccl 优化提供支持的网络带宽增加 10 倍
gpu 的数量已经成为云提供商推广其 ai 计算服务的重要名片。
微软与openai合作开发的azure ai超级计算机拥有285000 个cpu内核和10000 个 gpu。oracle 的云服务提供512 个 gpu 集群的访问，并且正在开发新技术以提高 gpu 通信的速度。
此外，许多云提供商都在部署 h100 gpu。英伟达 h100 上的训练模型比上一代 a100 gpu 更快、更便宜。ai服务公司 mosaicml 进行的一项研究发现，h100 在其 70 亿参数的 mosaicgpt 大型语言模型上比 a100 的成本效益高 30%，速度快 3 倍。
英伟达在 3 月份推出了自己的 dgx 云服务，与租用上一代 a100 gpu 相比，该服务价格昂贵。
｜搭载8颗h100 hopper gpu的英伟达dgx h100系统底板
谷歌一直在大力宣传其tpu v4 ai芯片，这些芯片被用于运行带有 llm 的内部ai应用程序，例如谷歌的 bard 产品。（点击阅读：对打英伟达a100，谷歌公布tpu v4技术细节）
｜谷歌tpu v4
谷歌表示，a3 超算是对现有配备英伟达a100 gpu的a2虚拟机提供的计算资源的重大升级。谷歌正在将所有分布在不同地理位置的 a3 计算实例汇集到一台超级计算机中。
相比a2，谷歌的 a3 超级计算机用途广泛，可以针对广泛的 ai 应用程序和 llm 进行调整。“鉴于这些工作负载的高要求，一刀切的方法是不够的，需要专为 ai 构建的基础设施。”客户可以通过 a3 虚拟机运行 ai 应用程序，并通过 vertex ai、google kubernetes engine 和 google compute engine 服务使用谷歌的 ai 开发和管理服务。
此外，i/o 开发者大会上，谷歌还发布了最新大语言模型palm 2。2022 年4月谷歌推出拥有5400 亿参数的大型语言模型palm。最新palm 2 基于pathways 架构，使用tpu v4 芯片和jax 框架训练，在代码和数学，分类和问答，翻译和多语言能力以及自然语言生成高级任务方面都比前一代palm 表现得更好，在推理和数学领域与gpt-4 相当。palm 2与a3 超级计算机的推出，使谷歌在ai 领域综合实力大幅增强。
ai 市场竞争激烈，微软近年来加大了对ai 的投资和研发力度，在深度学习、自然语言处理、计算机视觉等领域的技术已经达到了较高的水平。谷歌也推出了一系列ai 产品和服务，旨在通过提供全栈式的ai 解决方案来占据更加主导的地位。双方都在不断加强自己的技术研发和产品布局，以期在未来的市场竞争中获得更多的话语权。
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谷歌的jupiter数据中心网络结构能让数以万计的gpu高度互连，而且能够按需调整网络拓扑，这有利于成本的降低。
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此外，许多云提供商都在部署 h100 gpu。英伟达 h100 上的训练模型比上一代 a100 gpu 更快、更便宜。ai服务公司 mosaicml 进行的一项研究发现，h100 在其 70 亿参数的 mosaicgpt 大型语言模型上比 a100 的成本效益高 30%，速度快 3 倍。
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谷歌表示，a3 超算是对现有配备英伟达a100 gpu的a2虚拟机提供的计算资源的重大升级。谷歌正在将所有分布在不同地理位置的 a3 计算实例汇集到一台超级计算机中。
相比a2，谷歌的 a3 超级计算机用途广泛，可以针对广泛的 ai 应用程序和 llm 进行调整。“鉴于这些工作负载的高要求，一刀切的方法是不够的，需要专为 ai 构建的基础设施。”客户可以通过 a3 虚拟机运行 ai 应用程序，并通过 vertex ai、google kubernetes engine 和 google compute engine 服务使用谷歌的 ai 开发和管理服务。
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