在即将到来或者说已经到来的人工智能时期，我们更多的是听到AI做事器这一名词。
那么，究竟什么是AI做事器，AI做事器又为何适用人工智能时期？

AI做事器的定义

从硬件架构来看，AI做事器紧张指的是采取异构形式的做事器，表现形态多为机架式。
在异构办法上，可以为CPU＋GPU、CPU＋FPGA、CPU＋TPU、CPU＋ASIC或CPU＋多种加速卡。

而在其他组成部件上，如内存模块、存储模块、网络模块与传统做事器差别不大，紧张的提升便是支持更大容量的内存知足当下实时负载增加的需求，供应更多外置硬盘插槽，并广泛支持NVME／PCIE等SSD，知够数据年夜水需求，网络模块紧张表现为带宽增加。

只管AI做事器可以采取多种异构形式，但目前广泛利用的是CPU＋GPU。
也因此，业界在谈到AI做事器时，每每将其默认为GPU做事器。
因此，在第二部分中，笔者谈到的AI做事器上风也紧张为GPU做事器。

AI做事器的上风

传统做事器紧张以CPU为算力供应者。
而CPU为通用型处理器，采取串行架构，善于逻辑打算，卖力不同类型种类的数据处理及访问，同时逻辑判断又须要引入大量分支跳转中断处理，这使得CPU的内部构造繁芜。
也因此，CPU算力的提升紧张靠堆核来实现。

随着云打算、大数据、AI、物联网等技能运用，数据在近几年呈指数型增长，IDC统计显示环球90％数据均在近几年产生，这便对CPU的处理能力提出磨练，而目前CPU的物理工艺、核心数已靠近极限，数据量却不会停滞，做事器的处理能力必须提升。
因此，在AI时期下，仅由CPU做算力供应者的传统做事器并不能知足需求。

不同于CPU，GPU采取并行打算模式，单卡核心数达到上千个，善于处理密集型运算运用，如图形渲染、打算视觉和机器学习。
经由几年验证，搭载GPU的做事器也被证明的确适用这个时期。

AI做事器市场现状

IDC环球半年度人工智能系统支出指南预测显示，2019年环球人工智能系统支出将达到358亿美元，比较2018年增加44．0％。
同时，人工智能系统支出到2022年将翻一番达到792亿美元，2018年到2020年预测期内复合年增长率（CAGR）为38．0％。

这一数值也意味着，AI做事器的市场有多广。
也因此，环球几大做事器厂商均紧锣密鼓支配着AI做事器。

目前，在中国市场上，浪潮的市场霸占率最大，且处于绝对领先地位，份额达到51．4％，曙光和新华三紧随其后。
从行业分布来看，互联网当之无愧是AI做事器的紧张用户。
而在GPU上，NVIDIA具有明显上风，其Tesla系列产品在AI根本举动步伐市场霸占主导地位，尤其在线下演习场景中处于垄断地位。

而在AI做事器上，目前性能最强的为浪潮AI超级做事器AGX－5，AGX－5是专为深度学习和高性能打算的性能扩展设计，单机在8U空间里可以配置16颗NVIDIA Tesla V100 Tensor Core 32GB GPUs，拥有10240个张量打算核心，打算性能高达每秒2千万亿次。

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