每個人都應該聽說過服務器，尤其是和計算機打交道的朋友。他們對服務器并不陌生；AI也應該被聽到?？梢哉f是當前的熱門行業。它們共同構成了一個AI服務器，特別是針對大數據和云計算行業。隨著需求的不斷增長，AI服務器產品層出不窮。下面小編給大家簡單介紹一下AI服務器的定義與優勢。

AI服務器不斷優化和升級系統，創新軟硬件，為用戶提供更高性能的服務。如果你想充分發揮服務器的性能，芯片是不夠的。優化整個系統，全面完善和推進每一個細節，向智能化、多樣化、流程化、復雜化方向發展。

AI服務器不斷優化芯片和系統，尤其是散熱，并增加工作頻率，從而提高產品性能。在降低成本的前提下，也可以提高效率，這是對企業最直接的幫助。World Data非常重視用戶體驗，特別是在穩定性和性能方面，顯示出獨特的特點和優勢。它已成為業界的一個熱點，被許多公司選擇并應用于許多行業和領域。

AI服務器的優勢是什么？

從服務器硬件架構的角度來看，AI服務器是一個異構服務器。異構模式方面，根據應用范圍可采用不同的組合模式，如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他加速卡等，與普通服務器相比，在內存、存儲、網絡等方面沒有差異。主要體現在大數據、云計算、AI等方面，需要更多的內部和外部存儲來滿足各種數據的收集和整理。

眾所周知，普通服務器使用CPU作為計算能力提供者，采用串行結構，擅長邏輯計算、浮點計算等。由于邏輯判斷需要大量的分支跳轉處理，CPU結構復雜，計算能力的提高主要依賴于多核疊加。

然而，隨著大數據、云計算、AI、物聯網等網絡技術的應用，互聯網上的數據量呈指數級增長，這對以CPU為主要計算能力來源的傳統業務提出了嚴峻考驗。目前，CPU的處理技術和單個CPU的內核數量已接近極限，但數據量卻在不斷增加。因此，必須提高服務器的數據處理能力。因此，在這種環境下，AI服務器應運而生。

目前市場上的AI服務器一般采用CPU+GPU的形式，因為GPU不同于CPU，采用并行計算模式，擅長處理圖形渲染、機器學習等密集型數據操作。Midia在GPU上具有明顯的優勢。單個卡中的GPU內核數可以達到近1000個。例如，擁有16個NVIDIA Tesla v 100 tensor內核的32GB gpu的內核數量可以超過10240個，計算性能可以達到每秒2000億次。經過多年的市場發展，已經證實在當前環境下，CPU+GPU異構服務器確實有很大的發展空間。

但是，不可否認的是，每個行業從誕生到成熟都需要經歷很多風浪，在這個發展過程中，競爭始終存在，這可以促進行業的可持續發展。AI服務器可以說是一種趨勢或是外力的崛起，但AI服務器還有很長的路要走。

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