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為什么AI服務器在人工智能時代能替代大多數的普

發布時間:2021-03-01 10:59人氣:

  現在市場上有越來越多我們熟悉的人工智能服務,比如小愛同學,天貓精靈,小度。當人類進入人工智能時代,AI服務器想必也會融入到社會行業里的方方面面,那么AI服務器與普通服務器有什么區別呢?為什么AI服務器在人工智能時代能替代大多數的普通服務器呢?
  
  AI服務器定義:
  
  承載智慧計算中AI計算的核心基礎設施稱為AI服務器。
  
  我們都知道普通的服務器是以CPU為算力的提供者,采用的是串行架構,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、云計算、人工智能及物聯網等網絡技術的應用,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,并且在目前CPU的制程工藝、單個CPU的核心數已經接近極限,但數據的增加卻還在持續,因此必須提升服務器的數據處理能力。因此在這種大環境下,AI服務器應運而生。
  
  現在市面上的AI服務器普遍采用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的異構服務器在當前環境下確實能有很大的發展空間。
  
  AI服務器有哪些應用場景?
  
  基于AI服務器的優勢,AI服務器在醫療、搜索引擎、游戲、電商、金融、安防等行業有著廣泛的應用。
  
  1、醫療影像智能分析場景:通過機器視覺、知識圖譜、深度學習等人工智能技術,模擬醫療專家思維,推理診斷,幫助醫生定位病情,輔助做出診斷。
  
  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,可實現圖片,視頻等圖像資料訓練。
  
  3、安防監控場景:利用知識圖譜技術、深度學習等技術,可以應用到人體分析、圖像分析、車輛分析、行為分析等安防場景中。
  
  4、零售預測場景:通過機器學習,基于門店歷史銷售數據,可以精準地對未來銷售進行預測,為經營者提供更準確的決策分析。此外,在零售行業中,常見的還有無人售賣、人臉支付等應用場景。
  
  5、金融服務場景:通過語音、唇形、表情合成技術和深度學習等技術,克隆出與真實面審員一樣AI視頻面審員,可以準確無誤的與客戶進行多輪面談。
  
  除此外,還有微表情識別系統應用場景。
  
  AI服務器與普通服務器有什么區別呢?
  
  1、從服務器的硬件架構來看,AI服務器是采用異構形式的服務器,在異構方式上可以根據應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。與普通的服務器相比較,在內存、存儲、網絡方面沒有什么差別,主要在是大數據及云計算、人工智能等方面需要更大的內外存,滿足各種數據的收集與整理。
  
  2、卡的數量不一致:普通的GPU服務器一般是單卡或者雙卡,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服務器由于有了多個GPU卡,需要針對性地對于系統結構、散熱、拓撲等做專門的設計,才能滿足AI服務器長期穩定運行的要求。

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