al伺服器怎麼樣

A. AI伺服器的優勢有哪些

從伺服器的硬體架構來看，AI伺服器是採用異構形式的伺服器，在異構方式上可以根據應用的范圍採用不同的組合方式，如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等。與普通的伺服器相比較，在內存、存儲、網路方面沒有什麼差別，主要在是大數據及雲計算、人工智慧等方面需要更大的內外存，滿足各種數據的收集與整理。

我們都知道普通的伺服器是以CPU為算力的提供者，採用的是串列架構，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來實現。

但是在大數據、雲計算、人工智慧及物聯網等網路技術的應用，充斥在互聯網中的數據呈現幾何倍數的增長，這對以CPU為主要算力來源的傳統服務提出了嚴重的考驗，並且在目前CPU的製程工藝、單個CPU的核心數已經接近極限，但數據的增加卻還在持續，因此必須提升伺服器的數據處理能力。因此在這種大環境下，AI伺服器應運而生。

現在市面上的AI伺服器普遍採用CPU+GPU的形式，因為GPU與CPU不同，採用的是並行計算的模式，擅長梳理密集型的數據運算，如圖形渲染、機器學習等。在GPU上，NVIDIA具有明顯優勢，GPU的單卡核心數能達到近千個，如配置16顆NVIDIA Tesla V100 Tensor Core 32GB GPUs的核心數可過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展，也都已經證實CPU+GPU的異構伺服器在當前環境下確實能有很大的發展空間。

但是不可否認每一個產業從起步到成熟都需要經歷很多的風雨，並且在這發展過程中，競爭是一直存在的，並且能推動產業的持續發展。AI伺服器可以說是趨勢，也可以說是異軍崛起，但是AI伺服器也還有一條較長的路要走，以上就是浪潮伺服器分銷平台十次方的解答。