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AI服务器与普通服务器有什么区别


摘要: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的区别:

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)。

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,AI服务器在内存、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服务器的发展:

随着大数据、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峻考验,并且目前 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,在这种大环境下,AI 服务器应运而生。

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,因此,AI 服务器可以说是趋势,也可以说是异军崛起,也还有一条较长的路要走。

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