什么是AI服务器？与普通服务器有何不同？

深度学习的三大要素是数据、算法和计算力，其中数据是基础，算法是工具，计算力是助推器，计算力的提高推动者深度学习的发展，深度学习之前发展缓慢，除了算法的原因外，很重要的一个原因是计算能力的不足，解决计算力最重要的支撑是 AI 服务器（这里主要指通用的 AI 服务器，GPU 服务器）。

AI服务器是什么意思？

AI服务器是一种能够提供人工智能（AI）的数据服务器。它既可以用来支持本地应用程序和网页，也可以为云和本地服务器提供复杂的AI模型和服务。AI服务器有助于为各种实时AI应用提供实时计算服务。

AI服务器主要有两种架构，一种是混合架构，可以将数据存储在本地，另一种是基于云平台的架构，使用远程存储技术和混合云存储（一种联合本地存储和云存储的技术）进行数据存储。

从服务器的硬件架构来看，AI 服务器是采用异构形式的服务器，在异构方式上可以根据应用的范围采用不同的组合方式，如 CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等。

我们都知道普通的服务器是以 CPU 为算力的提供者，采用的是串行架构，在逻辑计算、浮点型计算等方面很擅长。因为在进行逻辑判断时需要大量的分支跳转处理，使得 CPU 的结构复杂，而算力的提升主要依靠堆砌更多的核心数来实现。

但是在大数据、云计算、人工智能及物联网等网络技术的应用，充斥在互联网中的数据呈现几何倍数的增长，这对以 CPU 为主要算力来源的传统服务提出了严重的考验，并且在目前 CPU 的制程工艺、单个 CPU 的核心数已经接近极限，但数据的增加却还在持续，因此必须提升服务器的数据处理能力。因此在这种大环境下，AI 服务器应运而生。

AI服务器是什么意思？AI服务器和普通服务器的区别

现在市面上的 AI 服务器普遍采用 CPU+GPU 的形式，因为 GPU 与 CPU 不同，采用的是并行计算的模式，擅长梳理密集型的数据运算，如图形渲染、机器学习等。在 GPU 上，NVIDIA 具有明显优势，GPU 的单卡核心数能达到近千个，如配置 16 颗 NVIDIA Tesla V100 Tensor Core 32GB GPUs 的核心数可过 10240 个，计算性能高达每秒 2 千万亿次。且经过市场这些年的发展，也都已经证实 CPU+GPU 的异构服务器在当前环境下确实能有很大的发展空间。

AI服务器可以使用多种模型架构，如神经网络、决策树、支持向量机等，进行复杂的AI模型计算。它们可以支持多种常用的AI技术，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉、生物信息分析等。AI服务器还可以运行特定AI应用，可以自动识别图片和文本，按需求进行调整，或者对计算模型进行训练等。

AI服务器的灵活性和可拓展性使它们在支持和运行各种不同AI技术时变得非常有效。它们可以提供高效的存储和计算能力，可以满足不同环境的大数据需求。AI服务器还可以帮助人们快速访问和处理数据，以便更快地改进研究和业务过程中的关键AI性能指标。

AI服务器有出色的图形处理能力和高性能计算能力，与普通的服务器相比较，在内存、存储、网络方面没有什么差别，主要在是大数据及云计算、人工智能等方面需要更大的内外存，满足各种数据的收集与整理。

AI服务器与普通服务器有什么区别？

1、从服务器的硬件架构来看，AI 服务器是采用异构形式的服务器，在异构方式上可以根据应用的范围采用不同的组合方式，如 CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等。与普通的服务器相比较，在内存、存储、网络方面没有什么差别，主要在是大数据及云计算、人工智能等方面需要更大的内外存，满足各种数据的收集与整理。

2、卡的数量不一致：普通的 GPU 服务器一般是单卡或者双卡，AI 服务器需要承担大量的计算，一般配置四块 GPU 卡以上，甚至要搭建 AI 服务器集群。

3、 独特设计：AI 服务器由于有了多个 GPU 卡，需要针对性的对于系统结构、散热、拓扑等做专门的设计，才能满足 AI 服务器长期稳定运行的要求。

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