什么是人工智能？当被问到这个问题时，我们很容易联想到一个例子：给计算机发一张图片，计算机根据图片中的一些特征，判断图片中这个动物是猫还是狗。说到AIphaGo，我想你也不会陌生，“17年3:0完胜世界冠军柯洁”让大家真切感受到AI的威力。这两个看似天差地别的例子，其实可以用一种模型来表述，那就是分类。不同的是前面的结果队列只有两个参数：猫/狗，要么是[1,0]，要么是[0,1]，而AIphaGo的结果队列，可以有19*19个参数之多。2017年人工智能首次被提升到国家战略层面，随后几年各地更是围绕人工智能开展了诸多技术化、产业化布局。
在互联网行业，人工智能更是涉及方方面面：人脸识别、语言处理、自动驾驶、智能推荐…承载AI集群的基础设施我们称之为“智算中心”，本文我将为大家介绍互联网智算架构的一些知识。
机器学习（ML）是人工智能中很重要一部分，而深度学习（DL）则是机器学习中很重要的组成。但是在2020年以后，越来越多的业务开始应用Foundation Models，也被称为“大模型”。
下图是ML/DL的处理流程示例：
对比ML，DL将诸多算法统一成神经网络算法，包括CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）以及GNN（图形神经网络）等，不同的神经网络模型在不同的训练场景能带来不一样的效果。
DL的另外一个升级点就在于数据预处理阶段：业务产生的带标签的数据是极其缺乏的，更多的数据是来自互联网上的无标签数据，此时我们需要一个模型进行数据的预处理或者无标签训练，我们熟知的BERT、GPT-3、MT-NLG…就是这种预训练模型。
大模型往往以模型参数多、神经元数量多、神经网络层数多而著名，在这些因素的加持下，“大规模数据+大模型”的模式越来越多得被应用到诸多互联网公司的智算架构中。
在一个GPU节点内部，不同GPU卡上的张量切片需要汇总，这部分数据通信依靠Nvlink进行；在一个Stage集群中，不同GPU节点之间的模型参数需要同步，这部分数据通信需要依靠外部网络；不同Stage之间需要进行Forward pass和Backward pass的梯度传递，也需要依靠外部网络。接下来我们依次介绍一下不同阶段的数据通信情况。
2. GPU节点外部通信
通过SeerFabric可以降低部署RoCE网络的门槛，提高部署效率，配合H3C丰富多样的400G/200G/100G网络产品，可以最大的释放网络的潜力，提高AI集群的运行效率。
3. AI框架
业内比较知名的AI框架有TensorFlow和PyTorch，产业界倾向于TensorFlow，学术界则倾向于PyTorch。这两个框架并非完美的，业界为了补充某些领域的缺陷还在不断推出各种各样的AI框架，我们期待最终能够有这样一个AI框架可以一统江湖，可以将各种能力场景都集合在内。这部分的知识大家感兴趣也可以自己去探索，能够更容易让我们理解AI的运行过程。