深度学习的三大要素是数据、算法和计算力，其中数据是基础，算法是工具，计算力是助推器，计算力的提高推动者深度学习的发展，深度学习之前发展缓慢，除了算法的原因外，很重要的一个原因是计算能力的不足，解决计算力最重要的支撑是 AI 服务器（这里主要指通用的 AI 服务器，GPU 服务器）。

从服务器的硬件架构来看，AI 服务器是采用异构形式的服务器，在异构方式上可以根据应用的范围采用不同的组合方式，如 CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等。与普通的服务器相比较，在内存、存储、网络方面没有什么差别，主要在是大数据及云计算、人工智能等方面需要更大的内外存，满足各种数据的收集与整理。

我们都知道普通的服务器是以 CPU 为算力的提供者，采用的是串行架构，在逻辑计算、浮点型计算等方面很擅长。因为在进行逻辑判断时需要大量的分支跳转处理，使得 CPU 的结构复杂，而算力的提升主要依靠堆砌更多的核心数来实现。

但是在大数据、云计算、人工智能及物联网等网络技术的应用，充斥在互联网中的数据呈现几何倍数的增长，这对以 CPU 为主要算力来源的传统服务提出了严重的考验，并且在目前 CPU 的制程工艺、单个 CPU 的核心数已经接近极限，但数据的增加却还在持续，因此必须提升服务器的数据处理能力。因此在这种大环境下，AI 服务器应运而生。

现在市面上的 AI 服务器普遍采用 CPU+GPU 的形式，因为 GPU 与 CPU 不同，采用的是并行计算的模式，擅长梳理密集型的数据运算，如图形渲染、机器学习等。在 GPU 上，NVIDIA 具有明显优势，GPU 的单卡核心数能达到近千个，如配置 16 颗 NVIDIA Tesla V100 Tensor Core 32GB GPUs 的核心数可过 10240 个，计算性能高达每秒 2 千万亿次。且经过市场这些年的发展，也都已经证实 CPU+GPU 的异构服务器在当前环境下确实能有很大的发展空间。

但是不可否认每一个产业从起步到成熟都需要经历很多的风雨，并且在这发展过程中，竞争是一直存在的，并且能推动产业的持续发展。AI 服务器可以说是趋势，也可以说是异军崛起，但是 AI 服务器也还有一条较长的路要走。

AI 服务器与普通服务器有什么区别呢？

1、从服务器的硬件架构来看，AI 服务器是采用异构形式的服务器，在异构方式上可以根据应用的范围采用不同的组合方式，如 CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等。与普通的服务器相比较，在内存、存储、网络方面没有什么差别，主要在是大数据及云计算、人工智能等方面需要更大的内外存，满足各种数据的收集与整理。

2、卡的数量不一致：普通的 GPU 服务器一般是单卡或者双卡，AI 服务器需要承担大量的计算，一般配置四块 GPU 卡以上，甚至要搭建 AI 服务器集群。

3、独特设计：AI 服务器由于有了多个 GPU 卡，需要针对性的对于系统结构、散热、拓扑等做专门的设计，才能满足 AI 服务器长期稳定运行的要求。天 下 数据电话 4006-388-808 官网：www.IdCbest.Com。

AI 服务器有哪些应用场景？

基于 AI 服务器的优势，AI 服务器在医疗、搜索引擎、游戏、电商、金融、安防等行业有着广泛的应用。

1、医疗影像智能分析场景：通过机器视觉、知识图谱、深度学习等人工智能技术，模拟医疗专家思维，推理整断，帮助医生定位病情，辅助做出诊断。

2、人脸识别、语音识别、指纹识别场景：通过深度学习、机器学习等技术，可实现图片，视频等图像资料训练。

3、安防监控场景：利用知识图谱技术、深度学习等技术，可以应用到人体分析、图像分析、车辆分析、行为分析等安防场景中。

4、零售预测场景：通过机器学习，基于门店历史销售数据，可以精准的对未来销售进行预测，为经营者提供更准确的决策分析。此外，在零售行业中，常见的还有无人售卖、人脸支付等应用场景。

5、金融服务场景：通过语音、唇形、表情合成技术和深度学习等技术，克隆出与真实面审员一样 AI 视频面审员，可以准确无误的与客户进行多轮面谈。