隨著大數據、云計算、人工智能時代的到來，人們對于服務器的需求越發增多。但是為什么在人工智能時代，人工智能服務器可以取代大多數傳統服務器呢？

從服務器硬件架構的角度來看，人工智能服務器是一個異構服務器。在異構模式下，可以根據應用范圍使用不同的組合模式，如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他加速卡等。與普通服務器相比，異構模式具有相同的內存、存儲和網絡。主要體現在大數據、云計算、人工智能等領域，需要更多的內部和外部存儲來容納各種數據的收集和分類。

眾所周知，傳統服務器使用CPU作為計算能力的提供者，采用串行架構，擅長邏輯運算、浮點運算等。CPU處理技術和每個CPU的內核數量接近極限，但數據量仍在不斷增長，因此，必須提高服務器的數據處理能力。

所以，在這種環境下，人工智能服務器應運而生。目前市場上的人工智能服務器一般采用CPU+GPU的形式，因為GPU不同于CPU，采用并行計算模式，擅長在GPU上整理密集的數據操作，如圖形渲染、機器學習等。

英偉達具有明顯的優勢。一張卡中的GPU內核數可以達到近1000個。例如，一個16NVIDIA Tesla V 100 tensor core 32GB GPU可以有超過10240個內核，每秒執行2000億次計算。

經過多年的市場發展，已經被人們認可，在目前的環境下，CPU+gpu異構服務器確實有很大的發展空間，但不可否認的是，每個行業從開始到成熟都需要經歷很多風雨，在這個發展過程中，競爭總是存在的，它可以促進行業的可持續發展。人工智能服務器可能是一種趨勢，也可能是外國軍隊的崛起，但它們還有很長的路要走。

24小時客戶服務熱線：如果您想了解人工智能服務器信息的話，請點擊聯系我們網頁右側的在線客服，或致電：0755-23104880，人工智能服務器廠家—立爾訊，您全程貼心的服務器采購顧問。

文章來源：圖文來源網絡 如有侵權請立即與我們聯系刪除，如需轉載請注明出處：“立爾訊科技”（www.patantconsult.com）。