【编者按】大模型竞争的背后也是基础设施的竞争。随着大模型规模越来越大，单体数据中心所能承受的训练量逐步达到临界值，未来多数据中心训练成为趋势。大模型三巨头OpenAI、Google和Anthropic均在布局多数据中心训练，Semianalysis对三巨头多数据中心训练的情况进行了分析，以下是具体内容。
由于Scaling Laws不断改进，当前的人工智能基础设施愈发难以满足需求。像OpenAI、Google Gemini等领先的前沿人工智能模型训练集群今年已扩展到10 万个 GPU ，并计划到 2025 年将超过 30 万个 GPU 集群。考虑到建设时间、许可、法规和电力可用性等物理限制，传统的同步训练方法单个数据中心站点的大型模型已达到临界点。
Google、OpenAI 和 Anthropic 已经在执行相关计划，将其大型模型训练从一个站点扩展到多个数据中心园区。谷歌拥有当今世界上最先进的计算系统，并率先大规模使用了许多关键技术，这些技术直到现在才被其他公司采用，例如机架级液冷架构和多数据中心训练。
Gemini 1 Ultra 在多个数据中心进行了培训。尽管他们拥有更多的 FLOPS，但他们现有的模型仍落后于 OpenAI 和 Anthropic，因为他们在合成数据、强化学习和模型架构方面仍在追赶，但即将发布的 Gemini 2 将改变这一现状。此外，到 2025 年，谷歌将有能力在多个园区进行千兆瓦级的训练，但令人惊讶的是，谷歌的长期计划并不像 OpenAI 和微软那么积极。
大多数公司才刚刚引入采用 Nvidia GB200 架构的高密度液冷 AI 芯片，预计明年产量将达到数百万颗。另一方面，谷歌已经部署了数百万个液冷 TPU，占液冷 AI 芯片容量超过 1 GW。谷歌的基础设施与其竞争对手之间的差异肉眼可见。
上图所示的人工智能培训园区已拥有接近 300MW 的电力容量，明年将增至 500MW。除了规模庞大之外，这些设施还非常节能。我们可以在下面看到大型冷却塔和集中设施供水系统，水管连接三座建筑物，能够排出近 200 兆瓦的热量。根据最新的环境报告，该系统允许 Google 全年大部分时间无需使用冷却器即可运行，从而在 2023 年实现 1.1 PUE（电力使用效率）。
虽然上图仅显示了设施供水系统，但水也通过直接到芯片系统输送到机架，液-液热交换器将热量从机架传输到中央设施供水系统。这种非常节能的系统类似于 Nvidia GB200 的 L2L 部署 - 在我们的GB200 深入研究中详细描述。
另一方面，微软当今最大的培训集群（如下所示）不支持液体冷却，并且每栋建筑的 IT 容量降低了约 35%，尽管建筑 GFA（总建筑面积）大致相似。已发布的数据显示 PUE 为 1.223，但 PUE 计算对风冷系统有利，因为服务器内部的风扇功率没有得到正确考虑 - 对于风冷 H100 服务器来说，这是服务器功率的 15%+，而对于风冷 H100 服务器来说，PUE 计算为 <5%液体 DLC 冷却服务器。因此，对于提供给芯片的每瓦特，微软需要额外约 45% 以上的功率用于服务器风扇功率、设施冷却和其他非 IT 负载，而谷歌则接近每瓦特 IT 功率约 15% 的额外负载。叠加 TPU 的更高效率，情况就变得模糊了。
此外，为了在沙漠（亚利桑那州）实现良好的能源效率，微软需要大量的水 - 用水效率 (L/kWh) 为 2.24，远高于集团平均值 0.49，谷歌的平均值略高于 1。用水量增加引起了媒体的负面关注，他们被要求为该园区即将建设的数据中心改用风冷式冷水机，这将减少每栋建筑的用水量，但会进一步增加 PUE，从而扩大与 Google 的能效差距。在未来的报告中，我们将更详细地探讨数据中心的工作方式和典型的超大规模设计。
因此，基于现有的数据中心参考设计，Google 拥有更高效的基础设施，并且可以更快地建造兆瓦，因为每栋建筑的容量提高了 >50%，并且每个 IT 负载需要承包的公用电力更少。
谷歌的AI训练基础设施
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