引言
在人工智能和机器学习快速发展的背景下，对专用硬件基础设施的需求持续增长。本文探讨了创新的服务器设计方法，针对现代GPU工作负载进行优化，这些内容来自Nebius AI在定制服务器解决方案方面的突破性发展[1]。
服务器架构的演进
传统服务器设计在托管现代GPU时面临诸多局限性，特别是在AI工作负载方面。主要挑战包括散热效率低下、部署程序复杂以及固件专有限制。这些限制推动了对专用解决方案的需求。
针对AI工作负载的高级服务器规格
新一代AI服务器引入了革命性的规格设计，专门用于高性能计算。这些服务器与最新的NVIDIA HGX H100/H200 GPU兼容，同时在散热、可访问性和维护方面融入多项创新。
图1：全面的服务器规格，展示与NVIDIA HGX H100/H200的兼容性、免工具安装功能和先进的散热系统设计。
革命性的无线缆设计
现代服务器设计中最显著的创新之一是消除了主板和GPU组件之间的传统线缆连接。这一进步解决了多个长期困扰服务器维护和可靠性的问题。
图2：传统线缆连接与新型无线缆设计的对比，突出显示改进的可靠性和维护优势。
优化的散热架构
散热管理在服务器设计中仍是核心因素，尤其是对于高性能AI工作负载。新设计实现了一个复杂的散热系统，为CPU和GPU组件设置独立区域。
图3：先进的散热系统设计，具有独立风扇控制系统的分离式CPU和GPU区域。
性能和效率指标
通过比较性能指标，特别是在不同运行温度下的功耗，清晰地展示了这些设计创新的效果。
图4：不同进气温度下Nebius HGX与标准19" HGX服务器的功耗比较。
维护和可访问性特点
现代服务器设计优先考虑维护便利性和组件快速访问，显著减少停机时间和运营成本。
图5：免工具设计特点，实现快速组件访问和维护程序。
总拥有成本优势
这些设计创新的综合效果转化为显著的总拥有成本（TCO）优势。通过各种优化实现了资本支出和运营支出的双重优势：
图6：总拥有成本优势的全面分析，包括资本支出和运营支出的优势。
未来发展和应用
这里概述的服务器设计原则正在扩展到各种用例，包括推理和闪存存储应用。这些发展展示了新架构的多样性和可扩展性。
图7：完整服务器系列概述，展示从ML/AI到计算和存储的各种应用。
结论
用于AI工作负载的服务器设计进步代表了数据中心基础设施的突破。通过解决散热管理、维护和组件集成等关键挑战，这些新设计正在为AI计算基础设施的性能和效率制定新标准。随着组织继续扩展AI运营，这些专用解决方案将在快速发展的技术环境中变得更加重要。
参考文献
[1] Fedorov and I. Znamenskiy, "Designing in-house server solution for hosting modern GPUs," Nebius AI, Tech. Rep. 5436, Oct. 2024.
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