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。

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。

我们公司也是做这方面的业务，选择的是思腾合力，你可以去了解下。他们家是专注于人工智能领域，可以适用于GPU高性能计算、深度学习训练及推理等场景，还可以覆盖服务器/静音工作站等多种产品形态，大大的好，后续还一直有购入。

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