日前，在2023年開放計算社區(qū)中國峰會（OCP China Day 2023）上，《開放加速規(guī)范AI服務器設(shè)計指南》（以下簡稱《指南》）發(fā)布?！吨改稀访嫦蛏墒紸I應用場景，進一步發(fā)展和完善了開放加速規(guī)范AI服務器的設(shè)計理論和設(shè)計方法，將助力社區(qū)成員高效開發(fā)符合開放加速規(guī)范的AI加速卡，并大幅縮短與AI服務器的適配周期，為用戶提供最佳匹配應用場景的AI算力產(chǎn)品方案，把握生成式AI爆發(fā)帶來的算力產(chǎn)業(yè)巨大機遇。

當前，生成式AI技術(shù)飛速發(fā)展，引領(lǐng)了新一輪AI創(chuàng)新浪潮。AI大模型是生成式AI的關(guān)鍵底座，對生產(chǎn)效率提升、傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級具有重大的價值潛力，而大模型的高效訓練通常需要具備千卡以上高算力AI芯片構(gòu)成的AI服務器集群支撐。隨著生成式AI加速落地，業(yè)界對配置高算力AI芯片的AI服務器需求也不斷高漲。在此背景下，全球已有上百家公司投入新型AI加速芯片的開發(fā)，AI計算芯片多元化趨勢凸顯。由于缺乏統(tǒng)一的業(yè)界規(guī)范，不同廠商的AI加速芯片存在顯著差異，導致不同芯片需要定制化的系統(tǒng)硬件平臺承載，帶來更高的開發(fā)成本和更長的開發(fā)周期。

OCP是全球基礎(chǔ)硬件技術(shù)領(lǐng)域覆蓋面最廣、最有影響力的開源組織。2019年OCP成立OAI（Open Accelerator Infrastructure）小組，對更適合超大規(guī)模深度學習訓練的AI加速卡形態(tài)進行了定義，以解決多元AI加速卡形態(tài)和接口不統(tǒng)一的問題。2019年底，OCP正式發(fā)布了OAI-UBB（Universal Baseboard）1.0設(shè)計規(guī)范，并隨后推出了基于OAI-UBB1.0規(guī)范的開放加速硬件平臺，無需硬件修改即可支持不同廠商的OAM產(chǎn)品。近年來，以浪潮信息為代表的系統(tǒng)廠商研制了多款符合開放加速規(guī)范的AI服務器，實現(xiàn)了開放加速AI服務器的產(chǎn)業(yè)化實踐。

基于在開放加速計算領(lǐng)域的產(chǎn)品研發(fā)和工程實踐經(jīng)驗，《指南》進一步發(fā)展和完善了開放加速規(guī)范AI服務器的設(shè)計理論和設(shè)計方法，提出四大設(shè)計原則、全棧設(shè)計方法，包括硬件設(shè)計參考、管理接口規(guī)范和性能測試標準，旨在幫助社區(qū)成員更快更好地開發(fā)AI加速卡并適配開放加速AI服務器，應對生成式AI的算力挑戰(zhàn)。

《指南》指出，開放加速規(guī)范AI服務器設(shè)計應遵循四大設(shè)計原則，即應用導向、多元開放、綠色高效、統(tǒng)籌設(shè)計。在此基礎(chǔ)上，應采用多維協(xié)同設(shè)計、全面系統(tǒng)測試和性能測評調(diào)優(yōu)的設(shè)計方法，以提高適配部署效率、系統(tǒng)穩(wěn)定性、系統(tǒng)可用性。

多維協(xié)同設(shè)計是指系統(tǒng)廠商和芯片廠商在規(guī)劃初期要做好全方位、多維度的協(xié)同，最大化減少定制開發(fā)內(nèi)容。大模型計算系統(tǒng)通常是一體化高集成度算力集群，包含計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，軟件、框架、模型組件，機柜、制冷、供電、液冷基礎(chǔ)設(shè)施等。只有通過多維協(xié)同，才能實現(xiàn)全局最優(yōu)的性能、能效或TCO指標，提高系統(tǒng)適配和集群部署效率?！吨改稀方o出了從節(jié)點到集群的軟硬全棧參考設(shè)計。

全面系統(tǒng)測試是指異構(gòu)加速計算節(jié)點通常故障率高，需要更加全面、嚴苛的測試，才能最大程度降低系統(tǒng)生產(chǎn)、部署、運行過程中的故障風險，提高系統(tǒng)穩(wěn)定性，減少斷點對訓練持續(xù)性的影響。《指南》對結(jié)構(gòu)、散熱、壓力、穩(wěn)定性、軟件兼容性等方面的測試要點進行了全面梳理。

性能測評調(diào)優(yōu)是指需要對大模型加速計算系統(tǒng)開展多層次的性能評測和軟硬件深度調(diào)優(yōu)?！吨改稀方o出了基礎(chǔ)性能、互連性能、模型性能測試的要點和指標，并指出了針對大模型訓練和推理性能調(diào)優(yōu)的要點，以確保開放加速規(guī)范AI服務器能夠有效完成當前主流大模型的創(chuàng)新應用支撐。