AI 的落地，一方面依赖于模型和算法，另一方面则依赖于芯片的算力。每一个拥有千亿甚至万亿级参数的超大模型底层都有庞大的算力支撑。作为人工智能时代不可或缺的关键基础设施，AI服务器承担着7*24小时无间断运行的重任，需要长时间无故障地持续执行预定任务才能确保硬件和软件的高效协同工作。

尤其对于生成式人工智能等前沿算法而言，在AI训练和推理所使用的GPU集群中需要高度依赖服务器的硬件性能和可靠性。保持业务连续且“不掉卡”是确保算法高效执行、算力稳定输出的关键要素。

01 对业务连续性影响？——掉卡绝非小事

当应用程序日志显示某张GPU卡报错不可用，或者是GPU显示正常、服务器正常，但却无法识别GPU，又或是重启之后少卡等等故障，这便是我们常说的——「GPU掉卡」现象。

常见GPU掉卡的原因大致包括：

硬件故障影响整个集群的稳定性

集群中的不同GPU安装不同版本的驱动程序或配置

通信问题影响整个系统运行

GPU之间软件或网络通信问题导致驱动程序挂起或崩溃

工作负载不平衡GPU超载运行导致资源耗尽

工作负载在GPU之间分配不均，因超载致驱动程序崩溃

驱动程序不兼容导致冲突和系统不稳定

集群中的不同GPU安装不同版本的驱动程序或配置

尽管其他GPU卡仍然可以正常使用，但受影响的GPU卡会影响并行作业的计算效率，丢失训练数据甚至导致整个节点上的作业失败，不仅影响到用户对节点上其他正常GPU卡的使用，进一步引发数月训练成果付诸东流的灾难性故障。

02  掉卡产生算力空窗期？——运维成本放大倍增

GPU掉卡会导致正在运行的作业或任务失败，增加延迟，降低生产力。频繁的驱动程序崩溃会使集群不稳定，需要重新启动或手动干预才能恢复功能。即使集群能够继续运行，驱动程序问题也会导致性能下降和GPU资源利用率降低。

掉卡意味着停机-换卡-检测-维修等一系列检修恢复流程，导致服务器无法正常使用，意味着“算力空窗期”，即运维成本的上升。

掉卡率影响了服务器的资源利用率，导致运营成本上升，使得投资回报率未能达到预期。

03  0掉卡不再“假大空”？——硬核产品因AI而生

为了最大化效益，服务器的稳定性跟可靠性就显得尤为重要，能否保证0掉卡这一需求关系到系统能否持续、可靠地支持复杂的计算任务。

G5208服务器采用了多项先进技术与设计理念，以确保其在高强度、长时间运行的环境下仍能保持卓越的稳定性与可靠性，真正实现“0掉卡”的承诺。

兼容：四通集团通过无数次的模拟、实验和修改，实现了突破性的结构创新。创新设计确保了GeForce RTX4090三风扇卡与服务器的完美融合，从而避免因硬件不兼容或接触不良导致的掉卡风险。

通信：G5208服务器采用了CPU-GPU直通架构，这种架构提高了GPU卡之间的数据交换效率，减少了数据在传输过程中的延迟和潜在的错误，从而降低掉卡的可能性。

负载：G5208采用独特的三段接力式散热设计，通过前、中、后三段接力式散热，配合BMC温控算法，实现了贯通式顺风流，确保了算力卡在高负载下也能稳定运行，防止因过热引发的掉卡问题。

硬件：G5208支持原生三风扇GeForce RTX4090 GPU卡，原厂质量担保的GPU卡提供了更高的稳定性和可靠性，避免了改卡可能带来的掉卡风险，减少维护成本和避免潜在的经济损失。

04   怕掉卡，就用G5208——是目标也是责任

一台具备高可靠性的服务器能够保证数据处理的连续性，有效减少因掉卡故障导致的训练中断或计算错误，进而提高整体的计算效率和结果精确度。

四通集团愿景之一，即为更多智算客户提供更加出色的智算服务器，让广大客户都能用上G5208服务器，这既是我们的奋斗目标，也是所肩负的责任。

“目标”具体指的是提供性能卓越的产品。体现在 GPU的高利用率、出色的温控体系以及优化的负载率等多个方面，确保服务器性能达到最优状态，使用更加稳定、可靠。

而“责任”则侧重于提供高质量的运营服务。这意味要确保0掉卡不出问题，或在出问题时能够快速定位并恢复，让运营更稳定。

四通集团将持续深耕于基础算力设施，致力于为不同行业数字化转型提供高性能、高稳定性、高扩展性的算力支撑。