服務器是IT領域最重要的設備之一，任何網絡操作，都需要同服務器打交道。可以說，服務器是一切IT通訊的基礎。為增進大家對服務器的認識，本文將對AI服務器的技術特點以及AI服務器和普通服務器的區(qū)別予以介紹。如果你對服務器具有興趣，不妨繼續(xù)往下閱讀哦。

一、AI服務器的技術特點

為了讓機器學習和人工智能充分發(fā)揮潛力，AI服務器的平臺架構、接口，系統(tǒng)和工具所發(fā)生的演變不是在抽象理論中微小的、漸進式的改進。相反，它們在系統(tǒng)設計和開發(fā)工作流程中都是顛覆性的變化。

超高計算性能：AI服務器需要承擔大量的計算，通常帶有許多計算內核和高帶寬內存(HBM)的專用硬件非常接近處理器裸片。針對神經網絡需要的快速，低精度，浮點運算，這些芯片針對性優(yōu)化神經網絡的高度并行數(shù)值計算。如多次打破全球AI基準性能測試的AI服務器NF5488A5,在4U空間內支持8顆第三代NVLink 全互聯(lián)的 NVIDIA A100 GPU，搭載2顆支持PCIe4.0的AMD EPYC 7742 處理器，NF5488A5提供5 petaFLOPS的極致單機訓練性能和超高數(shù)據(jù)吞吐;

高速IO性能：AI訓練中加速卡間需要大量的參數(shù)通信，模型越復雜，通信量越大，所以AI服務器對多卡間的通訊性能要求非常高。例如高速互聯(lián)方面，momo采用PCI3.0協(xié)議最大P2P帶寬達到32GB/s，采用NVLink 高速互聯(lián)技術，雙向總帶寬可以達到300GB/s

超強擴展能力：分布式計算框架，用于訓練和推理，可以在多個節(jié)點之間高效地擴展模型操作。

封裝整個機器學習和人工智能工作流程的端到端平臺，從最終用戶中抽象出復雜性。

設計獨特：AI服務器內置多個加速卡和內存，需要針對性的對于系統(tǒng)結構、散熱、拓撲等進行設計，才能滿足長期穩(wěn)定運行的要求。

二、AI服務器與普通服務器的區(qū)別

隨著大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等技術的成熟與在各行各業(yè)的應用，在人工智能時代，AI服務器這個新興名詞也頻繁的出現(xiàn)在人們的視線范圍內，有人預測在人工智能時代，AI服務器將會廣泛的應用于各個行業(yè)，那么AI服務器與普通服務器有什么區(qū)別呢?為什么AI服務器在人工智能時代能替代大多數(shù)的普通服務器呢?

從服務器的硬件架構來看，AI服務器是采用異構形式的服務器，在異構方式上可以根據(jù)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(shù)據(jù)及云計算、人工智能等方面需要更大的內外存，滿足各種數(shù)據(jù)的收集與整理。

我們都知道普通的服務器是以CPU為算力的提供者，采用的是串行架構，在邏輯計算、浮點型計算等方面很擅長。因為在進行邏輯判斷時需要大量的分支跳轉處理，使得CPU的結構復雜，而算力的提升主要依靠堆砌更多的核心數(shù)來實現(xiàn)。

但是在大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能及物聯(lián)網等網絡技術的應用，充斥在互聯(lián)網中的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)幾何倍數(shù)的增長，這對以CPU為主要算力來源的傳統(tǒng)服務提出了嚴重的考驗，并且在目前CPU的制程工藝、單個CPU的核心數(shù)已經接近極限，但數(shù)據(jù)的增加卻還在持續(xù)，因此必須提升服務器的數(shù)據(jù)處理能力。因此在這種大環(huán)境下，AI服務器應運而生。

現(xiàn)在市面上的AI服務器普遍采用CPU+GPU的形式，因為GPU與CPU不同，采用的是并行計算的模式，擅長梳理密集型的數(shù)據(jù)運算，如圖形渲染、機器學習等。在GPU上，NVIDIA具有明顯優(yōu)勢，GPU的單卡核心數(shù)能達到近千個，如配置16顆NVIDIA Tesla V100 Tensor Core 32GB GPUs的核心數(shù)可過10240個，計算性能高達每秒2千萬億次。且經過市場這些年的發(fā)展，也都已經證實CPU+GPU的異構服務器在當前環(huán)境下確實能有很大的發(fā)展空間。

但是不可否認每一個產業(yè)從起步到成熟都需要經歷很多的風雨，并且在這發(fā)展過程中，競爭是一直存在的，并且能推動產業(yè)的持續(xù)發(fā)展。AI服務器可以說是趨勢，也可以說是異軍崛起，但是AI服務器也還有一條較長的路要走。

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