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之前有有外媒消息，甲骨文宣布推出了多款智算集群，可通过甲骨文云基础设施提供AI训练服务，其中最顶级的一款配备了超过10万块的NVIDIA Blackwell GPU。它一共使用了多达131072万块B200 GPU加速卡，FP8浮点、INT8整数峰值性能高达2.4 ZFlops，也就是24万亿亿次每秒。它的基本节点是NVIDIA GB200 NVL72液冷机柜，每一个内置72块GPU加速卡，不同机柜之间通过129.6TB/s带宽的NVLink总线进行互联。无论加速卡的数量，还是峰值性能，都超过了马斯克。不过它目前还只是纸面宣布，甲骨文称NVIDIA要到明年上半年才会批量供货Blackwell GPU，而这个庞大集群何时上线还没有准确的时间。第二套集群配备了16384块NVIDIA H100，FP8/INT8峰值性能65 PFlops(6.5亿亿次每秒)，带宽吞吐总量13Pbps。第三道集群则是65536块NVIDIA H200，FP8/INT8峰值性能260 EFlops(2.6万亿亿次每秒)，带宽吞吐总量52Pbps，今年晚些时候上线。WideLabs、Zoom等企业已经开始采用甲骨文的新集群服务。

科技明说分析认为，甲骨文公司推出超10万张GPU卡的计算集群主要还是用户所需的驱动所致，为了满足日益增长的高性能计算（HPC）和人工智能（AI）工作负载的需求。这些甲骨文的智算集群提供了强大的计算能力，可以加速AI模型的训练和推理，特别是在处理大型语言模型（LLM）和其他数据密集型任务时。

相比马斯克旗下的智算集群，甲骨文智算集群有着赶超之势了

一方面在强大的计算能力上，通过集成大量英伟达的GPU，甲骨文能够提供前所未有的计算能力，这对于训练和部署大规模AI模型至关重要。例如，使用10万个H100 GPU的集群可以显著提高模型训练的速度和效率。

另一方面，基于云的灵活性和可扩展性，甲骨文的计算集群设计允许企业根据需求选择不同的配置，从几千到几万个GPU不等，以满足不同规模的工作负载。

当然智算大规模集群也少不了先进的网络技术支持，甲骨文的集群采用了NVIDIA的高速网络技术，如NVLink和Quantum-2 InfiniBand网络，这些技术可以提供高带宽和低延迟的通信，对于大规模并行计算至关重要。

智算大规模集群都是为了支持多种AI应用而生，不仅适用于AI训练，还支持实时AI推理、数据分析、科学模拟等多种应用，为不同行业的企业提供了强大的支持。

与此同时，还可以满足特定行业需求。甲骨文还提供了专门针对政府和特定行业需求的解决方案，如Oracle US Government Cloud(FedRAMP High)，确保数据安全和合规性。

这也离不开合作伙伴关系的能力强。甲骨文与NVIDIA的合作进一步扩展了其云服务的能力，使得OCI能够提供完整的NVIDIA加速计算堆栈，从而为客户提供更加丰富和高效的AI服务。

此外，值得一提的是，在智算数据中心部署上，甲骨文还是很用心的。甲骨文的集群设计考虑了数据中心的电力和冷却需求，以及网络布线的成本和复杂性，使得这些高性能计算资源可以在全球范围内部署。

科技明说分析指出，甲骨文公司推出基于英伟达GPU的大规模智算集群，不仅是为了满足市场对高性能AI和数据分析的需求，同时也展示了其在云基础设施和服务方面的技术实力和创新能力。

一句话，爱拼才会赢，在云计算领域，甲骨文一直在拼搏向上，一直在努力创新，一直在重投入，从其中一个超10万张英伟达GPU智算集群就可见一斑。

阿明书法：爱拼才会赢

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