浅析AI服务器与普通服务器的区别
随着大数据、云计算、人工智能等技术的成熟与在各行各业的应用，在人工智能时代，ai服务器这个新兴名词也频繁的出现在人们的视线范围内，有人预测在人工智能时代，ai服务器将会广泛的应用于各个行业，那么ai服务器与普通服务器有什么区别呢？为什么ai服务器在人工智能时代能替代大多数的普通服务器呢？
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。
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。
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。
但是不可否认每一个产业从起步到成熟都需要经历很多的风雨，并且在这发展过程中，竞争是一直存在的，并且能推动产业的持续发展。ai服务器可以说是趋势，也可以说是异军崛起，但是ai服务器也还有一条较长的路要走。
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