GPU买了却训练崩？智算交付藏规矩，用好算力有门道

哈喽，大家好，今天小睿这篇评论，主要来分析智算基础设施交付标准，用好算力的核心门道

最近这俩月，不管是互联网公司还是制造企业，都在扎堆搞大模型，不少企业一口气买了几百上千张 GPU，结果训练到一半就崩了。

后来才发现，不是算力不够，是没搞懂智算基础设施的交付标准，白白浪费了钱和时间。

之前大家都把注意力放在模型算法上，很少有人关注智算基础设施的交付问题，现在这个问题已经成了企业智能化转型的卡点。

传统 IT 基础设施的核心是稳定兼容，而智算基础设施的核心是性能与效率，这是 IBM 人工智能基础设施报告里提到的内容。

12 月 15 日，工信部发布《算力互联互通行动计划》，明确提到智算基础设施是算力生命体，是一套算力网络体系，不是简单的服务器堆叠。

12 月 8 日，“疆算入渝” 工程的中国移动 — 阿里云智算中心项目开工，同时中国移动和阿里云联合向重庆数字资源集团、重庆长安汽车交付了国产算力 2000 卡集群。

这个集群在搭建时，没有直接堆叠服务器，而是先做了算力节点的均衡规划，避免了单节点性能失衡的问题。

智算集群的交付，是保障后续稳定运行的关键，需要从硬件到性能逐项验证。12 月 3 日，中国信通院发布《智算集群交付验收白皮书》，明确了三类核心验收标准。

第一类是硬件一致性与健康性，验收时要核对 CPU 的型号、核心数，GPU 的型号、显存、驱动版本，存储的读写带宽，以及网络的光模块状态。

攀枝花川滇智算中心在交付前，核对了所有 GPU 的驱动版本，确保所有节点的 GPU 驱动统一。

第二类是性能与稳定性验证，需要进行 72 小时的连续压力测试，比如用 NVIDIA DCGM 做 GPU 稳定性测试。

这个智算中心在交付前，用NVIDIA Air 数字孪生仿真工具，搭建了和实际集群一致的数字模型，提前发现了 12 个光模块的光功率衰减问题，更换光模块后，后续的测试没有出现网络故障。

第三类是通信网络验证，需要运行 all-to-all 测试，检查链路的误码率、丢包率。“疆算入渝” 交付的 2000 卡集群，在验收时运行了 all-to-all 测试，确保服务器之间的协同通信稳定。

随着大模型的参数越来越大，算力需求持续增长，智算基础设施的交付标准也在不断更新。

工信部的《算力互联互通行动计划》提出，2025 年要完成算力互联互通的试验验证，实现公共算力资源标准化互联。

12 月 15 日，攀枝花川滇智算中心点亮，这个智算中心采用了液冷系统，PUE 降至 1.2 以下，符合绿色智算中心的交付要求。

同时，这个智算中心搭建了算力池化平台，将 GPU 利用率从传统的 18% 提升至 62%。

另外，跨区域的算力交付也成了新的方向，“疆算入渝” 的 2000 卡集群，就是跨区域交付的算力资源，后续可以通过算力互联互通平台，实现重庆和新疆的算力调度。

智算基础设施的交付标准，是用好算力的核心前提。随着相关规范的不断完善，以及跨区域算力协同的推进，企业能更顺畅地搭建智算集群，推动大模型和人工智能应用的落地。