【51CTO.com原创稿件】在今年苏州举行的GTC China 2018大会上，英伟达继续发力，发布了两款全新的数据中心GPU：面向深度学习和高性能计算(HPC)的HGX-2 GPU和基于图灵架构的T4 GPU。作为超算行业的领导厂商，中科曙光持续跟进，推出了全新XMachine系列AI服务器，统一的硬件平台完全兼容适配NVIDIA公司Tesla系列产品，满足了当下主流应用的需求。
曙光智能计算技术总监许涛在接受记者采访时表示，全新XMachine系列AI服务器采用CPU主板和GPU底板解耦合设计，此外，该系列AI服务器还可根据CPU和GPU的发展各自独立升级，降低用户更新换代成本。
一个硬件平台可组合成18种机型的AI服务器机型
许涛强调，全新一代XMachine系列AI服务器可以做到一个硬件平台，两块不同主板(CPU、GPU)，三种不同拓扑，理论最多可实现18种不同机型的AI服务器，能够适应各种AI业务的需求。之所以采用这种灵活的设计，在许涛看来，一方面是希望在同一个平台上满足不同的应用和不同的需求。
NVIDIA在本次GTC上发布的HGX-2 GPU和T4 GPU，面向不同的AI应用场景。HGX-2 GPU拥有强大的计算性能，更适合部署在训练环境中;T4 GPU由于其功耗较低，因此更适合用在推理环节。
另一方面则是通过模块化的设计，保持整体模块不变的情况下方便换代升级，尽量保护客户的投资。许涛告诉记者，英伟达当前正在大力推动NVLink GPU卡的普及，而之前的很多卡则采用了PCI-E，因此在设计AI服务器的时候，还要考虑到PCI-E接口和NVLink接口的配合。
正是基于以上两个方面的原因，新一代XMachine系列AI服务器采用了主板和GPU板做分离式设计，两块板可以按照自己的演化速度朝前推进，如GPU板可以通过更换GPU底板的形式支持NVLink或者PCI-E，机箱不需要做任何修改。在主板到GPU板之间连接拓扑采用了三种不同的设计，更新过程只需要更换中间的拓扑线缆，且线缆同样采用定型模组设计，易于插拔更换。
以AI应用场景为主的定制化的解决方案
新一代XMachine系列AI服务器具备了一个硬件平台18种变形能力，可以满足不用AI应用场景的需求，并为客户节省升级的成本。不过，在记者看来，如此丰富的组合，是否会造成选择恐惧症呢?
谈到此话题，许涛告诉记者，XMachine系列AI服务器在出货的时候，会根据客户的实际应用场景，给客户***化的产品组合方案。他表示，XMachine系列AI服务器在设计之初就与客户进行了深度的沟通，优化了拓扑方案，这18种组合方案可以说覆盖了全部AI应用场景的需求。
许涛还强调，曙光的团队不仅仅能给用户做硬件推荐，而且还能给用户提供一个完整的解决方案。
“我们了解他们的应用，从他们应用的角度推荐一个比较适合客户的硬件配置、拓扑结构，最终把最适合他们的产品推荐给用户。”
据了解，XMachine系列AI服务器不仅仅在硬件方面有着强大的优势，而且还提供了软件的方案，能够为客户提供开箱即用的产品方案。不过，许涛也告诉记者，不同的公司对软件的需求也完全不同，像互联网厂商研发能力非常强，不需要软件解决方案，中型用户需要将训练和推理相结合，因此曙光会与客户合作，双方共同研发解决方案。中小型企业更多需要将数据和想法转换成产品，他们往往需要开箱即用的解决方案，曙光把常见的框架和界面集成进来，方便他们使用。
在人工智能和高性能计算领域持续发力
关于XMachine系列AI服务器的推出对AI服务器行业的影响，也是记者本次采访中比较关注的话题之一。对此，许涛认为，随着AI的持续发展，国外厂商或者ODM的AI服务器已经很难满足本土化的需求，必须通过定制化的产品来服务客户需求，只有走自主研发的道路，推出更适合中国企业的服务器，才能真正帮助他们解决困难，推动AI的应用落地。
许涛告诉记者，人工智能市场越做越大，大家对它的期望值越来越高，所以从曙光内部来看，未来5年里人工智能将保持高速发展，客户对于GPU服务器或者对高算力服务器的需求非常强劲的。当然，随着需求的持续增长，客户对服务器也产生了一些新的要求，所以在这个时间点上推出XMachine系列AI服务器，将会对后续市场增长超到积极的作用。
“曙光最早是做高性能计算的，我们的服务器不仅会用在人工智能领域，而且在传统的高性能计算领域也会用到曙光的产品。所以，我们的服务器在设计时就考虑到了不同的应用场景，即能够满足人工智能的需求，也能够满足高性能计算的需求，在AI和高性能计算市场里，快速发展，帮助企业解决计算难题，加速推动AI应用的落地。”许涛如是说。
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