深度學(xué)習(xí)的三大要素是數(shù)據(jù)、算法和計(jì)算力，其中數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)，算法是工具，計(jì)算力是助推器，計(jì)算力的提高推動(dòng)者深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，深度學(xué)習(xí)之前發(fā)展緩慢，除了算法的原因外，很重要的一個(gè)原因是計(jì)算能力的不足，解決計(jì)算力最重要的支撐是AI服務(wù)器（這里主要指通用的AI服務(wù)器，GPU服務(wù)器）。隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等技術(shù)的成熟與在各行各業(yè)的應(yīng)用，在人工智能時(shí)代，AI服務(wù)器這個(gè)新興名詞也頻繁地出現(xiàn)在人們的視線(xiàn)范圍內(nèi)，有人預(yù)測(cè)在人工智能時(shí)代，AI服務(wù)器將會(huì)廣泛的應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)。相關(guān)閱讀：AI服務(wù)器的定義、優(yōu)勢(shì)及市場(chǎng)現(xiàn)狀

什么是AI服務(wù)器？

從硬件架構(gòu)來(lái)看，AI服務(wù)器主要指的是采用異構(gòu)形式的服務(wù)器，表現(xiàn)形態(tài)多為機(jī)架式。在異構(gòu)方式上，可以為CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+TPU、CPU+ASIC或CPU+多種加速卡。

而在其他組成部件上，如內(nèi)存模塊、存儲(chǔ)模塊、網(wǎng)絡(luò)模塊與傳統(tǒng)服務(wù)器差別不大，主要的提升便是支持更大容量的內(nèi)存滿(mǎn)足當(dāng)下實(shí)時(shí)負(fù)載增加的需求，提供更多外置硬盤(pán)插槽，并廣泛支持NVME/PCIE等SSD，滿(mǎn)足數(shù)據(jù)洪流需求，網(wǎng)絡(luò)模塊主要表現(xiàn)為帶寬增加。

盡管AI服務(wù)器可以采用多種異構(gòu)形式，但目前廣泛使用的是CPU+GPU。也因此，業(yè)界在談到AI服務(wù)器時(shí)，往往將其默認(rèn)為GPU服務(wù)器。

AI服務(wù)器與普通服務(wù)器有什么區(qū)別呢？

1、從服務(wù)器的硬件架構(gòu)來(lái)看，AI服務(wù)器是采用異構(gòu)形式的服務(wù)器，在異構(gòu)方式上可以根據(jù)應(yīng)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(wù)器相比較，在內(nèi)存、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)方面沒(méi)有什么差別，主要在是大數(shù)據(jù)及云計(jì)算、人工智能等方面需要更大的內(nèi)外存，滿(mǎn)足各種數(shù)據(jù)的收集與整理。

2、卡的數(shù)量不一致：普通的GPU服務(wù)器一般是單卡或者雙卡，AI服務(wù)器需要承擔(dān)大量的計(jì)算，一般配置四塊GPU卡以上，甚至要搭建AI服務(wù)器集群。

3、獨(dú)特設(shè)計(jì)：AI服務(wù)器由于有了多個(gè)GPU卡，需要針對(duì)性的對(duì)于系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、散熱、拓?fù)涞茸鰧?zhuān)門(mén)的設(shè)計(jì)，才能滿(mǎn)足AI服務(wù)器長(zhǎng)期穩(wěn)定運(yùn)行的要求。天 下 數(shù)據(jù)電話(huà)4006-388-808 官網(wǎng)：m.51huadong.com。

AI服務(wù)器有哪些應(yīng)用場(chǎng)景？

基于AI服務(wù)器的優(yōu)勢(shì)，AI服務(wù)器在醫(yī)療、搜索引擎、游戲、電商、金融、安防等行業(yè)有著廣泛的應(yīng)用。

1、醫(yī)療影像智能分析場(chǎng)景：通過(guò)機(jī)器視覺(jué)、知識(shí)圖譜、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，模擬醫(yī)療專(zhuān)家思維，推理整斷，幫助醫(yī)生定位病情，輔助做出診斷。

2、人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、指紋識(shí)別場(chǎng)景：通過(guò)深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)圖片，視頻等圖像資料訓(xùn)練。

3、安防監(jiān)控場(chǎng)景：利用知識(shí)圖譜技術(shù)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，可以應(yīng)用到人體分析、圖像分析、車(chē)輛分析、行為分析等安防場(chǎng)景中。

4、零售預(yù)測(cè)場(chǎng)景：通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)，基于門(mén)店歷史銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，可以精準(zhǔn)的對(duì)未來(lái)銷(xiāo)售進(jìn)行預(yù)測(cè)，為經(jīng)營(yíng)者提供更準(zhǔn)確的決策分析。此外，在零售行業(yè)中，常見(jiàn)的還有無(wú)人售賣(mài)、人臉支付等應(yīng)用場(chǎng)景。

5、金融服務(wù)場(chǎng)景：通過(guò)語(yǔ)音、唇形、表情合成技術(shù)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，克隆出與真實(shí)面審員一樣AI視頻面審員，可以準(zhǔn)確無(wú)誤的與客戶(hù)進(jìn)行多輪面談。

除此外，還有微表情識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)用場(chǎng)景。

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