APPAI Consulting · 保加利亚

GPU基础设施与AI集群规划

APPAI Consulting为企业级AI及拟建AI数据中心项目提供GPU基础设施规划支持，包括保加利亚项目。规划从工作负载与运营要求出发，统筹算力、网络、存储、供电与冷却。

先明确工作负载需求，再选择硬件

训练、微调、批量推理与交互式推理有不同需求。设计任务书应明确模型及数据特征、吞吐量或响应时间目标、并发量、增长假设和可用性要求。采用代表性测量，比仅依据加速器标称性能选型更有参考价值。

GPU集群将加速器、主机、互连、存储、软件调度及运维工具组合起来。网络与存储性能可能限制实际可用的算力。架构需要考虑兼容性、规模、可观测性，以及如何在可用资源之间调度工作负载。

设施必须满足所选设备和机柜配置的要求。供电与散热规划应区分电网输入功率、设施辅助用电、IT负载及机柜功率密度。冷却要求取决于设备规格和部署条件；设计假设并不等于已确认的场址能力。

比较部署模式时，应考虑数据边界、工作负载波动、采购交期、运维能力和总体成本。有效比较需涵盖利用率、网络、存储、软件、支持、电力和生命周期成本。自有硬件与托管容量各有适用条件，没有普遍最优选择。

咨询应形成需求任务书、候选配置、容量测算假设、依赖关系、风险和验证计划。初次讨论如能说明工作负载、预期规模、数据限制、现有环境及决策期限，将更有助于明确工作范围。

本页介绍基础设施规划与架构支持，不提供GPU租赁目录，也不声称具备可立即使用的容量。请联系APPAI讨论需求及合适的合作范围。

不存在通用的GPU数量。需求取决于模型、工作负载、并发量、性能目标和部署方式。容量测算应通过代表性测量进行验证，并明确说明假设。

算力需求影响机柜功率密度、网络设计、存储、IT用电和冷却要求。这些需求应与场址和电网约束结合，使设施概念与工作负载计划同步完善。

依据实测吞吐量、并发、延迟和内存需求测算容量。模型权重、中间激活和运行时开销会竞争内存；增加加速器也可能引入通信开销。应以代表性任务比较配置，而不是只看GPU数量。

机柜功率密度取决于设备和部署要求，不存在统一的AI数值。NVIDIA DGX GB机柜文档描述液冷计算托盘以及风冷网络和存储组件。因此，选择液冷计算设备仍需依据具体规格设计完整散热及剩余风冷方案。

请说明项目阶段、大致地点及需求，以便确定合适的工作范围和下一步所需证据。