欧洲著名的核研究机构CERN不仅在粒子物理学领域处于开拓性研究的前沿，而且在计算技术方面也如此。随着人工智能的发展，图形处理单元（GPU）因其能够快速执行复杂的AI算法而变得不可或缺。
CERN的研究特别侧重于在通用计算硬件中利用GPU来加速机器学习和其他AI应用所必需的计算过程。这一追求反映了一种更大的趋势，即适应性硬件可能会取代定制的替代品。
2024年3月在巴黎举行的名为KubeCon + CloudNativeCon的会议上，CERN的计算工程师Ricardo Rocha分享了他们GPU集成的方法。他指出，与传统以CPU为中心的应用程序基于的硬件使用模式不同，突显了数据中心对功耗和冷却的增加需求。
CERN已将其硬件的寿命从五年延长至八年，认识到尽管GPU在各个组织中广受欢迎，但成本仍然很高。Rocha讨论了当部署GPU时，理解不同的资源使用模式的关键性质，这些模式从适度到极度要求不等。
Rocha强调了基础设施灵活性的重要性，旨在根据需要扩展资源。与外部系统合作共享GPU资源是确保从设计阶段开始适应性的一种策略—这是该工程师强调的一个重要考虑因素。
通过掌握GPU利用的动态，CERN有望在科学研究和计算基础设施方面取得重大进展，并为全球组织树立标准。
重要问题与答案：
1. GPU在AI中为何如此重要？
GPU设计用于并行处理，非常适合AI算法通常所需的任务，例如同时处理大块数据。这种能力使GPU特别适用于机器学习、深度学习和其他计算密集的AI应用。
2. 将GPU集成到通用硬件中面临的关键挑战有哪些？
挑战包括确保与现有系统兼容、管理增加的功耗和冷却要求，以及保持基础设施的灵活性，以匹配AI应用程序的可变工作负载需求。
3. 在科学研究中GPU利用可能存在哪些争议？
虽然没有具体提及争议，但一般问题可能包括GPU高能耗导致较大的碳足迹、AI研究的道德问题，以及考虑到GPU硬件成本高昂，资源的分配为限。
优点和缺点：
优点：
– 高处理能力： GPU可以大幅加速执行复杂AI计算所必需的计算能力。
– 延长寿命： 通过为更广泛的用途调整GPU，CERN已成功延长了其硬件的寿命。
– 灵活性和可伸缩性： 可适应的基础设施可在需要时扩展资源，使操作更加高效。
缺点：
– 成本： GPU的高成本可能是一些组织进入的障碍。
– 功耗和冷却需求： 在数据中心运行GPU需要更多的功耗和先进的冷却系统，增加运营成本。
– 资源分配： 管理不同使用模式的复杂性需要仔细规划，可能会对资源造成压力。
与文章内容相关的两个相关主要领域可能提供更多信息：
– CERN
– NVIDIA（作为经常参与AI计算的主要GPU制造商）
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