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下列文件進一步說明與對應主題相關的術語：
術語
下列條款適用於 AI Hypercomputer。
加速器
GPU 或 TPU 等特殊硬體裝置，專門用於執行特定工作 (例如機器學習工作負載)，效率比一般用途處理器更高。
封鎖
一組子模塊，透過非阻塞的高速網路互連，為模塊中的所有主體機器提供高頻寬。
叢集 由高速網路架構互連的一組區塊。每個叢集都是全域不重複。如果是 A4X、A4、A3 Ultra、A3 Mega 和 A3 High (8 個 GPU) 機器，叢集會為加速器容量區塊提供通用的非模塊網路架構。在叢集內，節點間通訊 (東西向流量) 不會阻擋整個區塊集合。
叢集式 GPU GPU 的機器家族類別，包括 A5X、A4X Max、A4X、A4、A3 Ultra、A3 Mega 和 A3 High (8 個 GPU)。叢集式 GPU 可讓團隊使用專用網路架構和同步維護，將數千個互連的加速器部署及擴充為單一緊耦合系統。這個系列適合需要極高運算、記憶體和高速網路同步的工作負載。常見用途包括預先訓練具有數兆個參數的基礎模型、提供前沿模型，以及模擬藥物研發。
緊急維護
有時稱為緊急維護。因重大硬體、軟體或安全性問題而導致的非預期維護事件。對於支援的加速器機型，緊急維護作業會提前通知，而非立即中斷。這項通知可讓您有時間妥善排空工作負載，並在系統終止 VM 前選擇是否觸發修復作業。
一般 GPU GPU 機器家族的類別，包括 G2、G4、A2、N1+T4 和 A3 Edge。一般 GPU 可讓團隊部署及擴充 NVIDIA 加速器，並享有完整的作業自主權，不必處理協調超級運算叢集的複雜架構。如果工作負載著重於高可用性、自助式佈建和獨立擴充，則非常適合使用。常見用途包括即時推論、RAG、原型設計，以及中小型模型訓練。
網路架構 高速網路基礎架構，可在叢集的所有區塊和 Google Cloud 服務之間提供高頻寬和低延遲。這個架構採用 Jupiter 網路架構。為達到最佳效能，網路架構採用軟體定義網路和光學交換器。
節點或主機
資料中心內的單一實體伺服器機器。每個主機都有相關聯的運算資源，例如加速器。這些運算資源的數量和設定取決於機器家族。Compute Engine 執行個體是在實體主機上佈建。
NVLink 網域
NVLink 網域 (也稱為子區塊) 是 A5X、A4X Max 和 A4X 機器的核心容量單位。NVLink 網域由 18 個 A5X、A4X Max 或 A4X 執行個體 (72 個 GPU) 組成，這些執行個體透過多節點 NVLink 系統連結。
子區塊
位於單一實體區塊的主機和相關聯連線硬體群組。在 A5X、A4X Max 和 A4X 機器中，子模塊也稱為 NVLink 網域。
Superblock
資料中心內互連機器的實體分組。將機器放在超級區塊中，即可達到極高的網路處理量和低於 1 毫秒的延遲時間，進而執行緊耦合訓練工作負載。