GPU进入数据中心约有8~10年，这些年内 GPU显存的容量、GPU P2P带宽、GPU性能都在不断提升。据不完全统计， 每年GPU显存大约有一倍的变化， P2P带宽有1.5倍到2倍的变化，而且性能变化更多。
由于性能的变化，会引起GPU功耗的变化， GPU功耗变化从最早的40瓦一直到现在的400瓦、500瓦，以及到未来的700瓦等等，这种变化会引起算力提升。
由于业务模型的需求，算力的提升推动了硬件在整个性能方面的不断迭代。模型的变化大约在3~4个月会有一次迭代更新，每年大约有3~4次的迭代，而近几年硬件的变化速度明显低于模型的变化，这对整个硬件系统在设计过程中带来了极大挑战，主要表现在以下5方面：
1、算力挑战，主要表现在GPU的算力方面和整个系统的算力；
2、存储挑战，主要是GPU和存储之间通信的带宽和通信速度的挑战；
3、通信挑战，主要是GPU和GPU之间或者计算节点和计算机节之间的挑战；
4、散热挑战，GPU 功耗增加散热的挑战越来越明显；
5、供电挑战，最早是12V的供电，近几年逐渐发展到54V供电，目的是为了解决大功率密度GPU在供电过程中的高功耗问题。
X-MAN 4.0的设计恰好解决了上面提到的几个痛点。算力问题上，因为整个设计是一个硬件解耦的设计，采用了GPU资源池化的解决方案，同时是一个模块化的设计，兼容了OAI和OAM；由于 X-MAN 4.0设计有一个灵活的、拓扑的I/O，能够支持I/O扩展和多网卡的性能；在整体散热上，采用了风冷兼容液冷的设计，能够很好的发挥GPU的性能；供电上，采用了54V供电，相较于12V供电，系统更加稳定可靠，而且适合于大功率密度的GPU应用场景。
在整个硬件架构设计方面，采用了融合架构，即AI和HPC架构融合，整机柜和标准机架构融合，同时把存储靠近GPU，实现GPU和存储之间访问时延最短；
硬件解耦是GPU和计算节点完全分离，而且可以灵活支持不同的CPU，比如Intel 平台、ARM平台、AMD平台等；还有灵活分布的I/O，而且I/O可以扩展；GPU和网卡之间的配比关系可以实现1:1；在整个散热的过程中，有风冷和液冷共存；
另外，支持资源池化和模块化的设计。X-MAN 4.0在相同硬件配置下，它的MLperf结果在全球名列第二。
因为X-MAN 4.0具有I/O灵活的扩展性，所以对于超大规模集群来说，它有一个很好的组网能力。因为在整个集群的组网过程中，采用了200G的IB网络，实现了上行网络和下行网络的1:1的带宽。在整个的集群设计过程中，采用了Ethernet和IB共存的模式，实现了存储和GPU之间高带宽通信，实现了GPU和存储的池化。
除X-MAN 4.0之外，也看到了一些其他的产品，比如X-MAN 1.0、X-MAN 2.0、X-MAN 3.0，还有正在开发的X-MAN 5.0。对于每一代产品都有不同的产品形态和架构设计， X-MAN 1.0采用的是一个16卡的PCIe卡架构，这种架构设计当时是为了解决多机和单机处理不同任务时，可以给一个机器分配多个任务，或者把一个任务分配给多个机器，好处是可以充分利用GPU资源，从而实现 GPU资源的最大利用。
从X-MAN 1.0到X-MAN 2.0，实现了 GPU P2P带宽的提升，从PCIe 3.0提升到NVLink 2.0，而且在X-MAN 2.0时，具有灵活I/O雏形。
在X-MAN 2.0到X-MAN 3.0之后，整个网络实现了100G RDMA的通信，同时整个架构上的设计，可以支持单机内的大模型，从而在GPU和GPU之间通信采用了NVLink 3.0技术。
从X-MAN 3.0到X-MAN 4.0，整个架构发生了一些变化，即有了更丰富的I/O，能够支持更多的网卡，而且能够实现节点和节点之间的高速互联和灵活组网，支持100G网络和200G网络以及更高的一些网络。
X-MAN还能够结合4路CPU的计算节点，解决一些行业内应用的问题。
从整个架构上来看，
>> X-MAN是硬件的解耦，而且能够灵活匹配不同的硬件平台，比如Intel平台，AMD平台，ARM平台。
>> 另外，在整个设计过程中，采用资源池化的设计思路，即可以把一个机箱里的GPU看做一个资源池，按照业务需求去分配。
>> 同时，机内的网络能够支持Fabric任务架构，动态的对GPU资源进行分配。
在整个设计过程中，是模块化设计，可以把整个架构分为4个模块：网络交换模块， GPU模块，存储模块和供电模块，以及计算模块。整个网络模块从X-MAN1.0、X-MAN2.0、X-MAN3.0、X-MAN4.0发生了重大的变化，而且整个时延在不断减小，网络带宽在逐渐提升。
X-MAN架构还引领了 OAI和OAM标准，因为它有一个丰富的I/O，能够实现灵活扩展，而且适合于匹配不同的计算节点，或适合于组成不同的网络和集群。
同时 ，X-MAN在新技术方面，也在不断的探索和尝试，比如散热方面，从最早的风冷逐渐过渡到冷背技术，而冷背技术在X-MAN 2.0上已经大规模的应用，在数据中心已经应用了长达2~3年，而且非常的稳定。随着GPU功耗和性能的不断提升，在未来的某个时刻内，会发现冷背的散热技术已经满足不了GPU的需求，所以会采取浸没的散热方式彻底解决GPU散热问题，提高GPU的性能。
未来随着模型的发展，可以看到芯片的设计越来越大，而且需求的带宽和时延越来越低，这样可能会形成一个芯片在未来代表一个集群，这种设计的好处是时延低、带宽大。但对于系统设计来说，散热是一个挑战。另外，还需要有一些非常高速的带宽网络满足节点和节点之间的通信需求。
随着网络和网络带宽的不断提升，在整个集群方面，需要有更高的带宽网络来满足GPU和GPU之间通信的需求。同时，由于显存和内存的局限性，未来在显存和内存的扩展方面会有新技术的出现，这样会形成显存和内存的池化技术，来满足业务的需求，从而提升显存和内存的利用率。
随着技术的发展，未来整个系统架构的设计，模块化的融合设计。而对于应用场景来看，需要精准的匹配不同应用，来满足不同应用场景和业务需求。
随着芯片技术的不断发展和整个行业互联技术的发展，从底层的芯片到服务器节点内部，CPU和GPU之间互联技术的带宽比原来越来越高，大约有2~3倍的提升，而时延在不断的降低，节点之间和Rack之间的带宽也越来越高。所以，未来整个通信方面或互联技术方面，需要更高的Ethernet或IB网络支持整个节点和节点之间的通信，或Rack和Rack之间的通信。
随着技术发展，不仅仅有IB网络和以太网，还有其他的网络用于节点或集群之间的通信，可能有另外一种低时延、高利用率的网络出现，来满足像HPC或者AI集群的通讯需求。
产品传送门：https://cloud.baidu.com/solution/ai-heterogeneus-computing-platform.html?=acg-bilibili