現在市場上有越來越多熟悉的人工智能服務，如小愛、天貓精靈和小度。當人類進入人工智能時代時，AI服務器也必須融入社會產業的各個方面。為什么人工智能服務器可以取代人工智能時代的大多數普通服務器？

人工智能服務器定義：

智能計算中人工智能計算的核心基礎設施稱為AI服務器。

眾所周知，普通服務器使用CPU作為計算電源，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和跳轉處理，CPU結構復雜，計算能力的提高主要依賴于內核的疊加。

然而，在大數據、云計算、人工智能、物聯網等網絡技術的應用中，互聯網上填充的數據呈指數級增長，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處理技術和單個CPU中的內核數量已接近極限，但數據量仍在增加。因此，必須提高服務器的數據處理能力。因此，在這種環境下，人工智能服務器應運而生。

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，擅長整理圖形渲染、機器學習等密集數據操作。在GPU上，NVIDIA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，具有16個NVIDIA Tesla v 100 tensor內核的32GB gpu可以擁有超過10240個內核，其計算性能可以達到每秒2000億次。經過多年的市場發展，已經證實在當前的環境下，CPU+GPU異構服務器確實有很大的發展空間。

AI服務器的應用場景是什么？

基于人工智能服務器的優勢，人工智能服務器廣泛應用于醫療、搜索引擎、游戲、電子商務、金融、安全等行業。

1、醫學圖像智能分析場景：通過機器視覺、知識地圖、深度學習等人工智能技術，模擬醫學專家的思維，進行推理診斷，幫助醫生定位疾病，輔助診斷。

2.人臉識別、語音識別、指紋識別場景：通過深度學習、機器學習等技術，可以實現圖片、視頻等圖像數據的訓練。

3.安全監控場景：采用知識地圖技術和深度學習技術，可應用于人體分析、圖像分析、車輛分析、行為分析等安全場景。

4.零售預測場景：通過機器學習，基于門店歷史銷售數據，準確預測未來銷售，為運營商提供更準確的決策分析。此外，在零售行業，還有一些常見的應用場景，如無人銷售和面向支付的應用場景。

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