如何规模和部署一个AI算力集群，需要准备哪些软硬件设备，这是一个网友的提问。下面说说这件事。
一个标准的AI算力集群主要由以下4部分组成：
1. 集群网络：RDMA网络。
2. 算力服务器：DGX/HGX、或者其它算力服务器。
3. 操作系统：Linux操作系统 / Laxcus分布式操作系统。
4. 应用软件：AI大模型、向量数据库、其它辅助软件。
以下是这些软硬件基础设施的选型和其它情况。
1. 集群网络
AI算力集群一定要选择RDMA网络。RDMA是Remote Direct Memory Access的缩写，这是一种高带宽低延迟的大规模通信网络，非常适合用在AI算力集群和大数据通信计算上。RDMA网络现在主要有两个分支：IB网络、RoCE网络。二者主要的区别在于前者的硬件设备价格贵，成本高，但是传输速率高通信效率好。RoCE网络的通信效果差一点，但是它的硬件设备价格会便宜一点。个人意见，如果是大规模生产型的AI算力集群，且不差钱的情况下，建议选择IB网络。如果是小型的或者实验室性质的AI算力集群，对时延没有太多要求，可以采用RoCE网络。
2. 算力服务器
由于现在AI计算完全依赖GPU，实际上现在的算力服务器等同于GPU服务器。目前在GPU领域，是英伟达一家独大，它的DGX服务器也是各大算力服务商、云服务商的首选设备，其次是HGX服务器。DGX和HGX的区别是：DGX是英伟达原厂出产的服务器，各方面的性能都是业内最好的，当然价格也最贵。HGX是其它服务器厂商使用英伟达算力卡OEM出来的服务器，性能相对会差一点，但是好在价格会便宜一点。还有一项区别是：DGX服务器使用了英伟达自家的NVLink协议实现机器内的GPU算力卡通信，HGX服务器则通常采用PCIe协议实现机器内GPU算力卡通信。目前英伟达的算力卡有A100、H100、L40S，今年还要再发布H200，性能又会提升一大截。不过由于禁售原因，这些算力卡在国内已经买不到，阉割版本的A800、H800也是处于缺货状态。目前国内算力卡厂商，包括华为、摩尔线程、壁仞等一票国内厂商也在加大力度投入研发，进入这个领域，实现基础算力硬件自主可控。但是不得不说，在实际性能上，国产算力卡和英伟达的算力卡还是有很多差距，希望未来能快点赶上吧。除此之外，更重要的区距在于应用生态，目前国内外的AI大模型基本都是英伟达算力卡上的开发，如果改用其它厂商的算力卡，软件迁移会是一个巨大的成本。考虑到去年国内冒出了200+大模型，很多公司都有抄近路，短平快上项目的习惯，有多少公司能够熬得住寂寞，肯为软件迁移付出时间和资金成本，目前值得商榷。
3. 操作系统：Linux/Laxcus
操作系统在AI算力集群起到承上启下的作用，对下它管理着包括CPU、GPU、内存、磁盘等硬件，对上为应用软件提供算力支撑。现在能够提供大规模算力的操作系统有两款：Linux/Laxcus。Linux咱们基本都知道，这里就不详细介绍了，但是Linux主要缺点并不是为AI和大规模算力集群准备的，所以咱们着重说说Laxcus分布式操作系统。与Linux不同，Laxcus是专门为大规模和分布式算力集群准备的操作系统。Laxcus和Linux区别是：Laxcus一个多机操作系统，Linux属于单机操作系统，Laxcus从系统内核和编程接口层面支持多机分布式并行计算，Linux不提供这个能力。也与一般分布式软件不同，Laxcus是从底层把海量的计算机资源聚合起来，形成一个逻辑统一的整体，再对外输出算力，而对于普通用户来说，无论你的计算机集群里有多少计算机，操作起来就象是一台计算机一样。Laxcus另外一个特点是完全兼容Linux，就是说Linux里面有的功能，Laxcus完全提供，而Laxcus提供的分布式相关功能，Linux却不具备。就是说如果Linux能够提供的功能是“1”，那么Laxcus能够提供的功能就是“2”。根据之前在IB网络的测试，Laxcus在单集群环境里，能够支持的节点规模超过10,000台。如果考虑GPU算力卡，以HGX服务器标准版的8卡计量，Laxcus通常能做到管理80,000至100,000片算力卡。这是一个非常庞大的规模，远远超过很多企业和算力服务商追求的万卡集群算力。如果再进一步延伸，让Laxcus实现二级集群管理机制（即叠加状态的计算机集群），Laxcus能够管理的算力集群节点规模将超过1,000,000台，算力卡规模会达到恐怖的8,000,000 - 10,000,000片，这已经远远超过OpenAI CEO山姆.奥特曼对AI算力集群的最大需求。
4. 应用软件
现在AI算力集群基本跑的就是三大样：AI大模型、向量数据库、其它相关软件（主要是管理维护软件）。这里就没有太多的介绍了，因为各家在部署AI算力集群时基本都有了自己的预案， 用户把它们部署上去就是了。
