前言
OpenAI 内部快因为 GPU 抢翻天了！
总裁直言分配起来 “痛苦又煎熬 ”，过去一年光算力就花了 70 亿 ，其中 50 亿都砸在了大模型训练上 。
就在各团队争得不可开交时 ，微软突然甩出大招，上线了全球首个 4600 多块 GPU 的超算，专门供 OpenAI 使用 。
这台 “算力巨兽 ” 真能解决问题吗？据说以前要数周的训练 ，现在几天就能完成。
内部抢破头
说实话，OpenAI 里抢 GPU 的场面 ，比咱们小区大妈抢特价菜还激烈。
Greg 在播客里举过个例子 ，有回早上刚到公司，研发团队的负责人就堵在办公室门口 ，手里攥着厚厚一叠项目方案 ，就为了争取下季度的算力配额；
下午应用产品团队又拿着用户增长数据来找，说要是算力不够 ，新功能就没法按时上线 。
他苦笑说 ，每个团队的点子都特别好，拒绝哪个都心疼 ，可 GPU 就那么多 ，手心手背都是肉，怎么分都难 。
为啥大家对 GPU 这么执着？看看数据就知道了。
去年 OpenAI 花的 70 亿算力经费里 ，50 亿都用在了大模型研发上 ，这可不是小数目 —— 平均到每天，光研发这块就得花近 1400 万美元在算力上 。
而推理计算 ，也就是咱们平时用 ChatGPT 这类工具时消耗的算力 ，才花了 20 亿 。要知道，训练一个万亿参数的大模型 ，得处理海量的数据 ，每一轮迭代都要让 GPU 反复运算，就像工厂批量生产零件一样 ，少一个机器都得拖慢进度。
之前有内部员工透露 ，有次为了赶一个模型的训练节点，团队连续一周盯着 GPU 状态 ，就怕设备出问题耽误事儿 。
为了让分配更公平 ，OpenAI 特意搭了套三层机制 。
最顶层是奥特曼和 Fidji Simo 带队的领导班子，他们会根据公司下阶段的重点定方向 —— 比如要是计划加强多模态模型研发 ，就会给研究团队多拨点算力；要是应用产品要推新功能 ，也会适当倾斜。
中间层是研究团队内部，首席科学家和各个研究负责人会坐在一起开会 ，根据项目的紧急程度和重要性 ，给下面的小团队分资源 。
最底层是 Kevin Park 带的小团队，一共就几个人 ，却管着全公司 GPU 的 “调度权”—— 哪个项目结束了 ，他们得第一时间把 GPU 收回来；哪个新项目启动，又得赶紧把设备调过去 ，有时候一天要调整好几次 。
即便这样 ，还是有人会来 “求情” ，毕竟算力直接关系到项目能不能推进，谁都不想落后。
OpenAI 的首席产品官 Kevin Weil 就说过，每次新的 GPU 一到货 ，不用通知 ，各团队就主动来问，当天就能把设备装起来用 ，根本留不住 。
微软送猛货
就在 OpenAI 为算力愁得睡不着觉的时候 ，老搭档微软还真就送来 “及时雨 ” 了 。
今年早些时候，微软其实就推出过 GB200 的虚拟机给 OpenAI 用 ，当时就帮着解决了不少训练难题。
这次纳德拉直接在公开场合官宣 ，全球第一台专门为 OpenAI 定制的超算正式上线，光里面的 GB300 NVL72 设备就有 4600 多个 ，而且微软已经计划好了 ，未来要把这超算的 GPU 数量扩展到 10 万块 —— 这规模，想想都觉得震撼。
英伟达作为芯片领域的巨头 ，也忍不住夸这台超算 ，说它简直是 “算力巨兽 ” 。以前 OpenAI 训练一个万亿参数的大模型，得从头到尾跑好几周，中间还得担心算力不够中断；现在有了这台超算 ，几天时间就能完成训练 ，效率直接翻了好几倍 。
这可不是吹的 ，咱们来看看这超算的 “硬件配置” 就知道了 —— 它是按机架来设计的 ，每个机架里都装着 18 个虚拟机，每个虚拟机又搭配了 72 个 Blackwell Ultra GPU 和 36 个 Grace CPU ，相当于每个机架都有一整套 “超强计算组合 ”。
除此之外 ，每个机架还配了 37TB 的高速内存，咱们平时家用电脑的硬盘一般是 1TB、2TB ，37TB 就相当于 30 多块普通硬盘叠起来的容量 ，数据存在里面，调取速度比普通内存快太多了 。
而且微软为了让这超算发挥最大作用 ，几乎把能优化的地方都优化了 。
先说数据传输，机架内部用了 NVLink 和 NVSwitch 技术，每秒能传输 130TB 的数据 —— 打个比方 ，要是传一部 10GB 的电影 ，一秒钟能传 13000 多部，根本不会出现数据 “堵车 ” 的情况。
跨机架传输也不含糊 ，用的是当今最快的 Quantum-X800 InfiniBand 网络 ，每块 GPU 的带宽能达到 800Gb/s，就算超算扩展到几万个 GPU ，数据在不同机架间传也照样快 。
散热也是个大问题 ，这么多高性能设备堆在一起，发热量肯定不小 。
微软专门设计了 “独立散热器单元” ，每个设备都有针对性的散热方案，再配合整个数据中心的冷却系统 ，既能保证设备一直处于稳定的温度 ，又不会像传统散热那样浪费太多水。
这一点也很重要，毕竟大型数据中心的能耗和水资源消耗一直是个难题，微软这次算是考虑得很周全了 。
软件方面更是没落下 ，微软重新优化了存储 、编排和调度的软件栈 。
简单说，就是让软件能 “指挥 ” 硬件高效工作 ，比如在训练大模型时 ，软件能合理分配每个 GPU 的任务，不让有的设备闲着 ，也不让有的设备超负荷；在处理长上下文对话时 ，软件能快速调用高速内存里的数据，让 AI 的响应速度更快。
有内部测试说 ，用这台超算跑多模态模型，生成一张复杂的图片或者理解一篇上万字的文档 ，比以前快了近一半 。
结语
OpenAI 内部抢 GPU 的 “痛苦与煎熬 ” ，其实就是当下 AI 行业竞争的一个缩影 。
70 亿美元砸在算力上还不够用，4600 多个 GPU 的超算刚上线就计划扩到 10 万块，这些数据都在告诉咱们：算力已经成了 AI 发展的 “硬通货”。
不光是 OpenAI ，Meta 的小扎也说要把 “人均算力 ” 当成核心优势 ，谷歌在加码 TPU 芯片，亚马逊云服务也在偷偷建自己的 AI 超算 ，整个行业都在算力上 “内卷 ”。
微软这次给 OpenAI 送超算，表面上是帮老搭档解燃眉之急 ，实际上是在 AI 赛道上 “加码下注”—— 谁都知道 ，能支撑起更强大的大模型，谁就能在未来的 AI 竞争中占得先机 。
对咱们普通用户来说 ，算力提升也不是跟自己没关系 ，以后用 AI 工具写文章 、做设计、处理工作，响应会更快 ，能做的事儿也会更多 。
说到底 ，这场算力争夺战，早就不是单个公司的事儿了，而是整个科技行业的 “军备竞赛 ”。
现在 4600+GPU 的超算已经落地 ，10 万块 GPU 的目标也提上了日程 ，未来还会有更强大的算力设备出现 。谁能在这场竞赛中笑到最后？答案或许就藏在那些不断增加的 GPU 数量和越来越快的训练速度里 。
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希望本篇文章《一年花70亿算电费！OpenAI抢设备愁坏了，微软一招救场》能对你有所帮助！
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