通过融合 AI、云计算、大数据等技术，数据中心可以大规模提供算力、提高算力资源利用率、提升数据存储和处理能力，加速大模型 AI 模型的训练和推理效率。另一方面，企业构建 AI 数据中心需要大量时间、专业知识以及正确的架构方法。因此，那些亟需 AI 转型的企业构建 AI 数据中心的门槛较高，企业需要从软硬件协同、试错成本等多维度综合考量，很难快速搭建起高性能的 AI 集群。
如果企业希望快速搭建面向 AI 的数据中心，进行模型训练和部署，可以考虑采用一站式的数据中心解决方案。众所周知，NVIDIA 在加速计算领域的领先优势，以 NVIDIA DGX? 系统为基础的集群方案 是一套软硬协同的完整方案，搭载了 NVIDIA 高性能数据中心 GPU 的基础上，还集成了高级基础设施软件，能够管理 AI 训练的端到端生命周期，还包括企业级编排和集群管理、用于加速计算、存储和网络基础设施的库，以及针对 AI 工作负载优化的操作系统，在满足 AI 模型算力 的基础上，又能帮助企业快速部署 AI 数据中心。
AI 的 iPhone 时刻已来，AI 与各个行业结合地越来越紧密，方方面面变得“触手可及”，未来一定是人工智能的世界。在未来的数据中心 GPU 集群架构 设计中，单节点的计算性能会越来越高，NVIDIA 最新架构 GPU 中就有采用 Transformer 引擎，专门为 Transformer 结构而设计的 GPU 加速单元，能够加速基于 Transformer 结构的大模型训练效率。另外，高速互连也会成为一个趋势，包括节点内和节点之间的通信，智能网卡 技术也在不断更新和升级，相信在未来的 GPU 集群上会有更多的业务或优化加速可以使用到智能网卡技术。最后，就是软件和应用的驱动。未来会有更多的软件工具、行业 SDK 来支撑数据中心架构的使用，让企业能够更加方便、快速地使用数据中心的最优性能。
