服務(wù)器大家應(yīng)該都聽說過，特別是與計算機打交道的朋友們，對服務(wù)器都不陌生；人工智能大家應(yīng)該也是有所耳聞吧，可以說是當下的熱門行當。兩者合在一起就組成了人工智能服務(wù)器，特別是為大數(shù)據(jù)、云計算等行業(yè)提供便捷，隨著需求量的增多，人工智能服務(wù)器產(chǎn)品也是層出不窮，下面介紹AI服務(wù)器的優(yōu)勢有哪些？人工智能服務(wù)器產(chǎn)品有哪些？

人工智能服務(wù)器產(chǎn)品有哪些？

人工智能服務(wù)器一直在不斷的進行系統(tǒng)優(yōu)化和升級，軟件和硬件同時創(chuàng)新，為用戶提供更高倍的性能服務(wù)。想要把服務(wù)器的性能完全發(fā)揮出來，單靠芯片是遠遠不夠的，而是應(yīng)該對整個系統(tǒng)進行優(yōu)化，從各個細節(jié)出發(fā)，全面的提升和進步，才能更完善的走向智能化、多樣化、流程簡單化、形式復(fù)雜化。

人工智能服務(wù)器不斷的將芯片和系統(tǒng)進行優(yōu)化，特別是針對散熱問題，進行了特殊的處理，將運行頻率提高，從而增加產(chǎn)品性能，在降低成本的前提下，也能提高效率，對企業(yè)來說，是最直接的幫助。天下數(shù)據(jù)非常注重用戶體驗，特別是在穩(wěn)定性和性能兩方面，表現(xiàn)出獨有的特色和優(yōu)勢，在行業(yè)內(nèi)成為一種流行，被眾多企業(yè)選擇，應(yīng)用于多個行業(yè)和領(lǐng)域。

AI服務(wù)器的優(yōu)勢有哪些？

從服務(wù)器的硬件架構(gòu)來看，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、網(wǎng)絡(luò)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(nèi)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(wù)器是以CPU為算力的提供者，采用的是串行架構(gòu)，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(zhuǎn)處理，使得CPU的結(jié)構(gòu)復(fù)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(wǎng)等網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用，充斥在互聯(lián)網(wǎng)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(wù)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(jīng)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(wù)器的數(shù)據(jù)處理能力。因此在這種大環(huán)境下，AI服務(wù)器應(yīng)運而生。

現(xiàn)在市面上的AI服務(wù)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(jīng)過市場這些年的發(fā)展，也都已經(jīng)證實CPU+GPU的異構(gòu)服務(wù)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(chǎn)業(yè)從起步到成熟都需要經(jīng)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(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展。AI服務(wù)器可以說是趨勢，也可以說是異軍崛起，但是AI服務(wù)器也還有一條較長的路要走

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