如今,服务市场上有越来越多熟悉的应用AI服务场景,如小爱同学、场景天猫精灵、服务小度等
。应用当人类进入人工智能时代时,场景AI服务器也融入到社会行业的服务各个方面
,那么AI服务器和普通服务器有什么区别呢?应用为什么AI服务器可以在人工智能时代取代大多数普通服务器? 众所周知,普通服务器是场景以CPU为计算能力的提供者,采用串行架构,服务擅长逻辑计算和浮点计算。应用由于逻辑判断需要大量的场景分支跳转,免费模板使得CPU的服务结构复杂,计算能力的应用提高主要靠堆积更多的核心数来实现。 然而
,场景在大数据、云计算、人工智能
、元宇宙
、数据孪生和物联网等网络技术的应用中 ,互联网上的数据呈现出几何倍数的增长,这对以CPU为主要计算能力来源的源码库传统服务是巨大的考验。目前,CPU的制程工艺和单个CPU的核心数接近极限,但数据的增加仍在继续
,因此有必要提高服务器的数据处理能力
。在这种环境下,AI服务器应运而生
。 目前市场上的AI服务器普遍采用CPU + GPU ,由于GPU和CPU形式不同所以AI服务器采用并行计算模式 ,高防服务器善于梳理图形渲染
、机器学习等密集数据操作 。在GPU上,NVIDIA优势明显,GPU单卡核心数可达近千个 ,如配置16张NVIDIA Tesla V100 Tensor Core 32GB GPUs核心数可超过10240个
,计算性能高达每秒2千万亿次。而且经过近几年市场的发展
,也证实了CPU +GPU异构服务器在当前环境下确实有很大的发展空间 。 一、AI服务器应用场景有哪些? 基于AI服务器的优势,AI服务器广泛应用于深度学习 、高性能计算、云计算医疗
、搜索引擎、游戏、电子商务、金融、安全等行业。 1 、医学图像智能分析 通过机器视觉、知识地图 、深度学习等人工智能技术 ,模拟医学专家思维、推理诊断
,帮助医生定位疾病
,协助诊断 2 、人脸识别 、语音识别
、模板下载指纹识别 图片 、视频等图像数据可以通过深度学习 、机器学习等技术进行训练 3
、安全监控 可应用于人体分析、图像分析
、车辆分析 、行为分析等安全场景 4 、零售预测 通过机器学习
,基于商店历史销售数据
,可以准确预测未来销售数据,为运营商提供更准确的决策分析。此外
,在零售业中,还有无人驾驶销售 、人脸支付等常见的服务器租用应用场景 5
、金融服务 通过语音、唇形、表达合成技术和深度学习技术 ,克隆人工智能视频面试官等真实面试官,可以准确地与客户进行多轮面试。 此外,还有微表情识别系统的应用场景 二、AI服务器与普通服务器的区别是什么 ? 1 、服务器的硬件架构 AI服务器是异构服务器
,可以根据应用范围采用不同的组合方式,如CPU + GPU、CPU + TPU
、CPU + 其他加速卡等 。与普通服务器相比,内存、存储
、网络没有区别,主要是大数据、云计算、人工智能等方面需要更多的内存,满足各种数据的收集整理 2
、卡数量不一致 普通GPU服务器一般是单卡或者双卡,AI服务器需要承担大量计算
,一般配置四块以上的GPU卡,甚至搭建一个AI服务器集群 3
、独特的设计 由于AI服务器有多个GPU卡
,需要对系统结构
、散热和拓扑进行专门设计,以满足AI服务器长期稳定运行的要求 三 、蓝海大脑AI服务器 1、应用场景 物理模型、3D建模、机器学习、深度学习、人工智能
、CFD、CAE
、DCC、数据分析等高性能计算场景 2
、强大的性能 蓝海大脑AI服务器是一款搭建 Intel 可扩展系列处理器的高性能计算平台,支持4个NVIDIA GPU加速器,单精度浮点计算112TFLOPS、双精度浮点计算56TFLOPS, 让用户体验强大的计算性能 3、灵活的配置 为更加贴切的满足各种应用需求,网络选择多样化,可选择支持双千兆、四千兆
、双千兆+双万兆搭配 ,所有网络支持管理复用,满足各种不同的网络应用场景 4、液冷散热 蓝海大脑AI服务器突破传统风冷散热模式,采用风冷和液冷混合散热模式——服务器内主要热源 CPU 利用液冷冷板进行冷却,其余热源仍采用风冷方式进行冷却。通过这种混合制冷方式
,可大幅提升服务器散热效率
,同时,降低主要热源 CPU 散热所耗电能,并增强服务器可靠性
。经检测
,采用液冷服务器配套基础设施解决方案的数据中心年均 PUE 值可降低至 1.2 以下 5、合理的扩展 在支持4块GPU卡的同时还有PCI-E插槽可用,可扩展100Gb infiniband HCA、Nvme SSD等、具有非常好的灵活性和兼容性 6、支持热插拔技术 采用分体式引流技术,在出现某一块GPU、CPU卡损坏后可继续使用,不耽误服务器正常工作 7、便捷的管理 具备远程管理功能,实现非现场即可监控管理服务器要求
,具有监控系统各部件的运行状况、远程安装操作系统、故障报警等功能 。极大的缩减了维护开销
