人工智能服务器需要怎样的配置？

人工智能服务器应该需要无与伦比的浮点运算能力，最起码也要配置两个万兆网口、10个SATA端口、双路CPU插槽和IPMI2.0远程管理模块，集高性能计算、大容量存储和先进性管理于一体，与传统服务器相比性能更强，可管理性更高。

还有，人工智能服务器的算力要求也比较高，听说十次方算力平台就提供这种超算服务，还是免费使用的，有兴趣也可以去咨询下。

人工智能不断发展，人们对于算力的要求也越来越高。据统计，自2012年以来A I算力的需求增长超过三十万倍，对服务器的需求呈指数级增长。随着数据的爆炸性增长、算法的不断演进，算力将成为未来数字经济发展的基石。当以CPU为核心的传统服务器无法应付如此巨大的算力要求时，人工智能服务器走上了 历史 舞台。

服务器市场发展

2020上半年国内人工智能服务器市场上，头部厂家占据80%以上的销售额，人工智能推动服务器市场行业集中度较高。从行业的角度看，互联网依然是最大的采购行业，占整体人工智能服务器市场近60%，同比增长100%；从技术角度看，除了GPU以外，FPGA、ASIC/NPU等其它技术也在快速成长，同比增长600%，占整体加速服务器市场的7%。借助人工智能的东风，国内服务器企业实现了快速增长。据IDC预测，2024年中国人工智能服务器市场规模将达到60亿美元。整体人工智能市场（硬件，软件，服务）规模将达到172亿美元。

产业AI化

人工智能的快速发展已经渗透到各行各业。A I产业化正加速向产业A I化迈进，在产业合作方面，各大互联网公司已经开始积极合作，帮助行业客户在视频、搜索、语音、图像、网络等方面取得场景化落地。而搭建深度学习平台，抢占智能时代先机，也体现了制造业作为国民经济支柱的意义。

如今各个行业对于人工智能的需求也在逐渐加大，要想实现高效的人工智能操作，具有强大算力的服务器是不可或缺的存在。而在这一方面除了英伟达与谷歌处于领头位置外，我们国家华为升腾910在某些项目上超越了同类产品，展示出我国自主服务器厂家在AI这条道路上后来者居上的可喜势头。

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，以上就是浪潮服务器分销平台十次方的解答。

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