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AI服务器与普通服务器有什么区别

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深度学习的三要素是数据、算法和计算能力，其中数据是基础，算法是工具，计算能力是助推器 。计算能力的提高促进了深度学习的发展，深度学习之前的发展缓慢 。除了算法之外，一个很重要的原因就是计算能力的不足，而解决计算能力最重要的支撑就是AI服务器(这里主要指一般的AI服务器和GPU服务器) 。

AI服务器与普通服务器有什么区别

文章插图
根据服务器的硬件架构，AI服务器是一个异构服务器，可以根据应用范围采用不同的组合，比如CPUGPU、CPUTPU、其他CPU加速卡等 。与普通服务器相比，在内存、存储、网络等方面没有区别，主要体现在大数据、云计算、人工智能等方面，需要更多的内外部内存来满足各种数据的收集整理 。
【AI服务器与普通服务器有什么区别】我们都知道普通服务器使用CPU作为计算能力提供者，采用串行架构，擅长逻辑计算和浮点计算 。因为逻辑判断需要大量的分支跳转处理，所以CPU的结构比较复杂，计算能力的提升主要依靠堆积更多的内核 。
然而，随着大数据、云计算、人工智能、物联网等网络技术的应用，充斥互联网的数据呈几何级增长，对以CPU为主要计算动力源的传统服务提出严峻考验 。目前CPU的处理技术和单个CPU的核心数量已经接近极限，但是数据的增加还在继续，所以服务器的数据处理能力必须提高 。因此，在这种环境下，AI服务器应运而生 。
目前市场上的AI服务器普遍采用CPUGPU的形式，因为GPU不同于CPU，它采用并行计算的模式，擅长梳理密集的数据操作，比如图形渲染和机器学习 。在GPU上，NVIDIA优势明显，GPU单卡的核心数量可以达到近千个 。比如配置16个NVIDIATeslav100 Tensor内核32gbGPU的内核数量可以超过10240个，计算性能高达每秒2万亿次 。而且经过多年的市场发展，已经证明了带CPU和GPU的异构服务器在当前环境下确实可以有很大的发展空间 。
但不可否认的是，每个行业从起步到成熟都需要经历很多风暴，而在这个发展过程中，竞争始终存在，能够促进行业的可持续发展 。AI服务器可以说是一种趋势或者说是突然崛起，但是AI服务器还有很长的路要走 。
AI服务器和普通服务器有什么区别？
1.从服务器的硬件架构来看，AI服务器是一个异构服务器，可以根据应用范围以不同的方式组合，如CPUGPU、CPUTPU、其他CPU加速卡等 。与普通服务器相比，在内存、存储、网络等方面没有区别，主要体现在大数据、云计算、人工智能等方面，需要更多的内外部内存来满足各种数据的收集整理 。
2.卡数不一致：普通GPU服务器通常是单卡或双卡，AI服务器需要进行大量计算 。一般配置4个以上的GPU卡，甚至需要搭建AI服务器集群 。
3.独特设计：由于AI服务器有多个GPU卡，所以需要具体设计系统结构、散热、拓扑等 。为了满足AI服务器长期稳定运行的要求 。下一个数据电话4006-388-808官方网站：www.IdCbest.Com 。
AI服务器的应用场景有哪些？
基于AI服务器的优势，AI服务器广泛应用于医疗、搜索引擎、游戏、电子商务、金融、安全等行业 。
1.医学影像智能分析场景：通过机器视觉、知识图谱、深度学习等人工智能技术，模拟医学专家的思维，进行推理诊断，帮助医生定位病情，辅助诊断 。
2.人脸识别、语音识别、指纹识别场景：通过深度学习、机器学习等技术，可以实现图片、视频等图像数据的训练 。
3.安全监控场景：知识图谱技术和深度学习技术可应用于人体分析、图像分析、车辆分析、行为分析等安全场景 。
4.零售预测场景：通过机器学习，基于门店的历史销售数据，有可能准确预测未来销量，为运营商提供更准确的决策分析 。此外，在零售行业，还有无人销售、人脸支付等常见的应用场景 。
5.金融服务场景：通过语音、唇型、表情合成技术和深度学习技术，可以克隆出像真实面试官一样的AI视频面试官，精准进行多轮客户面试 。
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