导读：当AI训练从单机多卡扩展到多机多卡，网络和存储会变成决定效率的关键因素。
单机多卡和多机多卡差异很大 #
单机多卡主要关注机内GPU互联、PCIe通道和散热。多机多卡则需要考虑节点间通信、数据同步、共享存储和任务调度。
网络带宽影响训练效率 #
多节点训练会产生大量参数同步和数据交换。普通以太网可以满足管理和轻量任务，高速网络更适合大规模训练和共享存储访问。
共享存储要匹配数据读取 #
多节点同时读取训练数据时，存储吞吐不足会拖慢GPU利用率。需要根据数据集大小、文件数量和并发任务规划NAS、分布式存储或本地缓存。
先从可验证规模开始 #
如果不确定业务增长速度，可以先建设小规模集群，验证训练框架、网络效率和存储模式，再逐步增加节点。
配置沟通时建议准备哪些信息 #
为了更快形成可落地方案，建议提前准备应用软件、模型或算法类型、数据规模、用户数量、预算范围、现场供电散热条件、是否需要上架部署、是否需要远程访问和后续扩容计划。信息越具体，GPU服务器配置越容易贴近真实业务。
相关产品与服务 #
网昱智算可协助客户从单机多卡扩展到多节点AI训练平台，规划网络、存储和服务器节点。
相关关键词：多GPU服务器组网、AI训练平台网络、GPU集群存储
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