要说如今市面上最火爆的AI服务器机型，那必定得是GPU八卡机。在实际运用过程中，八卡机器的多GPU并行计算能力能够快速处理大量的推理请求，为加速深度学习模型的训练和推理过程提供算力支持。除此之外它还拥有强大的图形处理能力，实时渲染游戏画面。正是因为其在 AI、推理、人工智能和云游戏等领域的卓越表现，在一众的机型中脱颖而出成为热门机型。

选择一款八卡机首先面临的问题就是：选择直连机型还是拓展机型。众多周知，八卡GPU服务器通常配备更强的主板和更多的PCIe通道，以支持多卡同时高速数据传输。由于CPU自带的PCIE lan是固定且有限的，就会导致在实际应用过程的时候一些GPU卡没有多余的通信通道可用。

根据市面上常规的八卡机型，可以分为几下几种：

▎直连机型

以Gooxi AMD Milan平台4U8卡AI服务器为例：它内部搭载2颗AMD第三代处理器，分为128个lan，CPU与CPU中间通过三条Xgmi联通，因而整机可提供128x2-（32x3）=160条PCIE lane。8张双宽GPU占用了16x8=128条PCIE通道后，还有剩余的32条可供其他网卡、raid卡等部件使用，因而它采用直连方式。

▎扩展机型

以Gooxi 的Intel Whitley平台4U10卡AI服务器为例：它内部搭载2颗第三代英特尔至强可扩展处理器，分别为64个lan，整机可提供64x2=128个PClElane，而常用的8张双宽GPU卡往往会占用掉全部的PClE lan（16×8=128），更有甚者在使用10GPU卡的情况下，PClE lan的占用更是达到了160 lan（16×10=160）。因而原本的PCIE通道不够用之后就不得不采用2个Switch芯片进行信号扩展。所以当使用扩展机型时，需要从每颗CPU各调出16个lan连接到Switch芯片，然后Switch芯片再把信号进行增强和放大处理，各扩展出5个PClE×16的槽（共10个PClE×16的槽），而CPU因为各自只调用了16个lan，所以还剩下48个lan（共96个lan）可以扩展出其他的×16或×8的PClE供网卡、RAID卡等扩展卡，或是NVMe硬盘使用。对比业内其他同平台的4U10卡服务器，Gooxi 的Intel Whitley平台，在满足10张GPU卡后，仍拥有多至8个PCIe扩展槽供网卡和RAID卡等使用，更能满足用户复杂多样的应用场景。

当采用switch连接的时候，我们又会面临几种选择，是将连接的switch挂在一颗CPU上，还是分别挂在不同CPU上呢？因而产生了三种不同拓扑组合，也就是我们经常看见的balance、common、cascade三种架构。一般来说大部分厂商都是默认的balance，即左右平衡各挂一个。

▎Nvlink实现卡卡互联

此外，我们所熟知的Nvlink也是switch一种方式，但是它的switch之间是可以直接通信的，它的带宽速率远大于PCIE，或者CPU-CPU之间的UPI，同时也外联IB，提供更高效、低延迟的互联解决方案。

▎HGX超级GPU模组内部互联拓扑

HGX是英伟达推出地针对大规模计算推出的GPU卡超级模组，它主要包括了8块sxm的GPU卡、GPU互联底板、Nvlink SW芯片。SXM 架构是一种高带宽插座式解决方案，用于将 GPU 连接到 NVIDIA 专有的 DGX 和 HGX 系统。PCIe和SXM都可以用NVLink，但是SXM是更好使用NVLink的方法。

▎昇腾8卡机内部互联

不同于我们所熟知的通用服务器是2颗CPU，昇腾的8卡机内部互联拓扑是采用的4颗CPU，以昇腾HCCS 八卡机为例，它内部搭载四颗处理器，CPU和GPU采用直通模式，每颗CPU支持PCIE 4.0x40对应2个NPU。昇腾将自研高速互联技术命名为HCCS，与片内 RoCE 搭配，能实现节点间高效直连。

如上图对比所示，可以想象到一旦上集群搞大模型，HCCS速度会明显落后。

八卡直连机型采用GPU直连的方式在于其通信是通过CPU0→CPU1→GPU，它的通信不可避免的存在一定的延迟，因而更适合用于对信号效率不敏感且追求性价比的使用场景，如：推理、云计算等领域。

对比直连，八卡扩展机型由于采用了switch芯片，成本在一定程度上上涨，但与此同时信号传递速率更快，PCIe扩展性更高，因而适合多卡通信延迟低的场景，比如大模型多卡训练。

对比如今市面上满目琳琅的八卡机，Gooxi AMD Milan平台4U8卡AI服务器，真正做到了性能与成本的完美平衡。它的卡间通信效率高，能达17.22GB/S，有效提升大模型训练效率，并且采用AMD三代CPU，在性价比这块也是狠狠拿捏。（欢迎前来询价~）