如今，AI无疑是整个行业里最受瞩目的热点词汇。方才结束的第九届数字中国建设峰会上，一组数据引发了广泛的关注：去年全国用于人工智能训练以及推理的数据总量达成了199.48艾字节，同比增长了42.86%，其中，推理数据量首次超过了训练数据量，这表明AI已经从“埋头苦学”迈入了“大显身手”的规模化应用新阶段。同样值得予以显著关注的是，依据韩国产业通商资源部于5月1日所公布的数据来看，韩国在4月份的时候，其半导体出口额跟去年同期相比较，出现了同比飙升之势，这个飙升幅度高达173.5%，进而达到了319亿美元的额度，并且连续13个月都在刷新月度纪录，全球范围内AI数据中心的大规模投资正在持续不断地拉升高性能芯片的需求。正是处于这样一种背景状况之下，高性能计算硬件HPH也就是High-Performance Hardware的构造与设计原理，成为了众多技术人员以及采购决策者所关注的核心要点。
那么，HPH到底是以怎样的方式构成的呢？它的内部又隐匿着哪些不被众人所知的设计奥秘呢？
HPH的核心架构，是由三个关键层级所构成的，其中一个层级是运算核心层，另一个层级是存储与缓存集群，还有一个层级是散热与供电系统。
HPH实现高密度并行计算的根基是运算核心层，它和传统CPU的串行架构不一样，HPH的计算单元采用大规模并行处理内核集群，也就是Processing Core集群，通常在单颗芯片内集成数十个独立核心，甚至集成数百个独立核心，使得这些核心通过高带宽互连总线，比如Mesh或Ring架构，形成协同计算网络，进而能够把复杂的数学运算拆解为海量的子任务并行执行。引起值得予以关注的是，在近期时段，特斯拉于数字中国峰会之上，展示了其AI 4硬件，该硬件采用的是双芯片720 TOPS算力设置配备搭配配置情形，并且，而下一代的AI 5芯片在今年4月的时候已经完成了流片这一操作，将会采用纯视觉加上端到端神经网络方案，并且会应用于人形机器人以及数据中心之上。
存储跟缓存集群对于HPH处理速度而言，属于关键保障。为了将核心与内存之间的数据传输瓶颈给消除掉，HPH一般会采用三级缓存架构，其中L1/L2缓存是每一核心独自享有，L3缓存是能够被所有核心共享，部分高端设计还会另外配置HBM高带宽内存颗粒，借助硅通孔技术跟计算芯片紧密堆叠，以此实现远超普通内存的数据吞吐速率。
对于HPH持续稳定输出而言，散热与供电系统是安全基石。在高强度满载运行状况下，HPH功耗能达到数百乃至上千瓦，所以必须配备精密热设计方案，常见的方案有真空腔均热板与大尺寸散热鳍片的组合，还有大规模运用液冷循环散热技术。供电部分采用多相稳压电路，以此确保每一路供电纹波极小、响应极快，能满足计算核心在毫秒级频率跳变时的瞬时供电需求。
知晓 HPH 的构造，不单单是技术领域的知识积攒，更是每一名与 AI 有关的从业者必须修习的课程。从算力网络往终端部署来看，HPH 正在给各行各业的数字化转变给予稳固的推动力量——正如在本届数字中国峰会上所展现的智能网联汽车、人形机器人、AI 眼镜等一系列应用场景那般，它们的运行都离不开高性能硬件的底层助力。
