什么是AI服務器？和普通服務器有什么區(qū)別？

深度學習的三個要素是數據、算法和計算能力，其中數據是基礎法是工具，計算能力是助推器。計算能力的提高促進了深度學習的發(fā)展。深度學習前發(fā)展緩慢。除了算法的原因，一個非常重要的原因是缺乏計算能力。解決計算能力最重要的支持是AI服務器(這里主要用服務器)AI服務器，GPU服務器）。在人工智能時代，隨著大數據、云計算、人工智能等技術的成熟和應用，AI新名詞服務器也經常出現在人們的視線范圍內，有人預測在人工智能時代，AI服務器將廣泛應用于各個行業(yè)。相關閱讀：AI服務器的定義、優(yōu)勢和市場狀況

什么是AI服務器？

從硬件架構的角度來看，AI服務器主要是指采用異構形式的服務器，其表現形式多為機架式。在異構模式中，可以是CPU GPU、CPU FPGA、CPU TPU、CPU ASIC或CPU 各種加速卡。

內存模塊、存儲模塊、網絡模塊等其他組件與傳統(tǒng)服務器沒有太大區(qū)別。主要的改進是支持更大容量的內存來滿足當前實時負載增加的需求，提供更多的外部硬盤插槽，并廣泛支持NVME/PCIE等SSD，網絡模塊主要表現為帶寬增加，以滿足數據洪流的需求。

盡管AI服務器可以采用多種異構形式，但目前應用廣泛CPU GPU。因此，業(yè)界在談AI服務器往往默認為GPU服務器。

AI服務器和普通服務器有什么區(qū)別？

1.從服務器的硬件架構來看，AI服務器是一種異構服務器，可根據應用范圍采用不同的組合方式，如異構CPU GPU、CPU TPU、CPU 其他的加速卡等。與普通服務器相比，內存、存儲和網絡沒有區(qū)別，主要是大數據、云計算和人工智能，以滿足各種數據的收集和整理。

2.卡數不一致:普通GPU服務器通常是單卡或雙卡，AI服務器需要承擔大量的計算，一般配置四塊GPU卡以上，甚至要搭建AI服務器集群。

3.獨特設計:AI因為有很多服務器GPU卡片需要專門設計系統(tǒng)結構、散熱、拓撲等，以滿足要求AI要求服務器長期穩(wěn)定運行。騰佑科技電話400-996-8756官網：mubashirfilms.com。

AI服務器有哪些應用場景？

基于AI服務器的優(yōu)點，AI服務器廣泛應用于醫(yī)療、搜索引擎、游戲、電子商務、金融、安全等行業(yè)。

1、醫(yī)學圖像智能分析場景：通過機器視覺、知識地圖、深度學習等人工智能技術，模擬醫(yī)學專家思維，推理和整改，幫助醫(yī)生定位疾病，協(xié)助診斷。

2、人臉識別、語音識別、指紋識別場景：通過深度學習、機器學習等技術，可學習、機器學習等技術進行訓練。

3、安全監(jiān)控場景：可應用于人體分析、圖像分析、車輛分析、行為分析等安全場景。

4、零售預測場景：通過機器學習，基于商店歷史銷售數據，可以準確預測未來銷售，為運營商提供更準確的決策分析。此外，在零售業(yè)中，還有無人銷售、人臉支付等常見的應用場景。

5.金融服務場景:通過語音、唇形、表情合成技術和深度學習技術，克隆出與真實面試官相同的技術AI視頻面試官可以準確地與客戶進行多輪面試。

此外，還有微表情識別系統(tǒng)的應用場景。