在人工智能领域，大模型的训练与推理对计算资源的需求极高。随着深度学习技术的不断进步，大模型在各个领域的应用越来越广泛，这也对服务器提出了更高的要求。本文将深入探讨服务器在AI大模型训练中的关键作用，以及如何通过技术创新突破性能边界。
1. 服务器架构的演变
1.1 传统的CPU服务器
早期，AI大模型的训练主要依赖于传统的CPU服务器。CPU服务器具有较好的通用性，但计算性能相对较低，难以满足大模型训练的高计算需求。
1.2 GPU服务器
随着GPU的兴起，GPU服务器逐渐成为AI大模型训练的主流。GPU服务器在并行计算方面具有显著优势，能够大幅提升训练速度。
1.3 异构服务器
近年来，异构服务器在AI大模型训练领域得到了广泛应用。异构服务器结合了CPU、GPU、FPGA等多种计算单元，实现了更高的计算性能和能效比。
2. 服务器在AI大模型训练中的作用
2.1 算力支持
服务器是AI大模型训练的核心计算平台，提供了强大的算力支持。高性能的CPU、GPU和FPGA等计算单元，能够加速模型训练过程。
2.2 存储能力
大模型训练需要大量的数据存储空间。服务器具备大容量的存储能力，能够满足数据存储和读取的需求。
2.3 网络带宽
服务器之间的网络带宽对模型训练效率至关重要。高速的网络连接能够保证数据在服务器之间高效传输，降低通信延迟。
2.4 系统稳定性
稳定的服务器系统对于大模型训练至关重要。服务器的高可靠性能够确保训练过程的连续性和数据安全性。
3. 技术创新突破性能边界
3.1 访存优化
通过优化内存访问策略，减少内存访问延迟，提高内存利用率，从而提升服务器整体性能。
3.2 显存优化
针对GPU服务器，通过优化显存管理，提高显存利用率，降低显存访问延迟，提升GPU计算性能。
3.3 PCIe 5.0全互联架构
采用PCIe 5.0全互联架构，提高服务器之间的数据传输速度，降低通信延迟，提升整体性能。
3.4 算法优化
针对特定的大模型，通过优化算法，降低计算复杂度，提高训练效率。
4. 案例分析
以联想问天WA7785a G3服务器为例，该服务器在单机部署671B（满血版）DeepSeek大模型时，可实现极限吞吐量6708 token/s，将单台服务器运行大模型的性能推向了新高。这是通过以下技术实现的：
- 强大算力引擎：搭载2颗AMD处理器和8颗AMD新一代Instinct OAM GPU，为大模型训练、推理等场景提供强大的算力支持。
- 超大显存优势：单颗GPU的HBM3e显存容量高达192GB，总计达1.5TB，满足大模型训练对显存的需求。
- 创新架构：采用PCIe 5.0全互联架构，提高服务器之间的数据传输速度，降低通信延迟。
5. 总结
服务器在AI大模型训练中发挥着至关重要的作用。通过技术创新和架构优化，服务器性能不断提高，助力AI大模型训练突破性能边界。未来，随着技术的不断发展，服务器将在AI领域发挥更加重要的作用。