人工智能服務器是采用異構形式的服務器，在異構方式上可以根據應用的范圍采用不同的組合方式，如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等。

與普通的服務器相比較，在內存、存儲、網絡方面沒有什么差別，主要在是大數據及云計算、人工智能等方面需要更大的內外存，滿足各種數據的收集與整理。

人工智能服務器與普通的GPU服務器雖然組成上類似，核心計算部件都是GPU加速卡，但是不可等同，主要有以下幾點區別：

1、卡的數量不一致：普通的GPU服務器一般是單卡或者雙卡，人工智能服務器需要承擔大量的計算，一般配置四塊GPU卡以上，甚至要搭建AI服務器集群。

2、獨特設計：人工智能服務器由于有了多個GPU卡，需要針對性的對于系統結構、散熱、拓撲等做專門的設計，才能滿足AI服務器長期穩定運行的要求。

3、P2P通訊：普通GPU服務器要求的是單卡性能，AI訓練中GPU卡間需要大量的參數通信，模型越復雜，通信量越大，所以AI服務器除了要求單卡性能外，還要求多卡間的通訊性能，采用PCI3.0協議通信的大P2P帶寬達到32GB/s，采用SXM2協議通信的大P2P帶寬達到50GB/s，采用SXM3協議通信的大P2P帶寬達到300GB/s。

4、先進技術：AI服務器有很多更先進的技術，包括Purley平臺更大內存帶寬，NVlink提供更大的互聯帶寬，TensorCore提供更強的AI計算力。

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