AI算力集群与普通云计算集群在硬件架构、网络拓扑和软件优化三方面存在显著差异。硬件方面，AI集群采用大量GPU或AI芯片（如H100占比超90%），CPU仅承担调度和预处理任务；普通云集群以CPU为主，GPU实例仅占小部分。网络方面，AI集群使用InfiniBand或NVLink实现节点间400Gbps以上全互联拓扑，支持多机多卡并行通信；普通云集群通常依赖100Gbps以太网，延迟和带宽均较低。软件方面，AI集群部署专用调度框架（如Slurm+Kubernetes混合）和分布式训练库（DeepSpeed、Megatron-LM），支持模型并行与流水线并行；普通云集群运行通用虚拟化平台和容器编排。AI集群对存储IOPS和低延迟要求更高，使用专用并行文件系统。
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