AI服务器相对于通用服务器做了哪些改进？[立尔讯]

随着大数据、云计算、人工智能等技术在各行各业的成熟和应用，在人工智能时代，AI服务器这个新兴名词也频频出现在人们的视线中。有人预计在人工智能时代，AI服务器将广泛应用于各行各业。AI服务器和通用服务器有什么区别？为什么AI服务器可以取代人工智能时代最常见的服务器？

从服务器硬件架构来看，ai服务器是一个异构服务器。在异构模式下，可以根据应用范围的不同组合，如CPU、CPU+gpu+tpu、CPU+其他加速卡，与通用服务器相比，在内存、存储、网络等方面没有区别，主要是大数据、云计算、人工智能等，需要更多的内部和外部存储以满足各种数据采集和整理的需要，它们使用串行结构，擅长逻辑计算和浮点运算。

由于逻辑判断需要大量的分支和跳转处理，CPU结构复杂，计算能力的提高主要依赖于堆存更多的内存。

然而，随着大数据、云计算、人工智能、物联网等网络技术的应用，互联网上泛滥的数据量呈指数级增长，对依赖CPU作为主要计算能力来源的传统服务提出了严峻挑战。

当前的CPU处理技术和每个CPU的核心数都已接近极限，但数据的增长仍在继续。因此，需要指出的是，服务器的数据处理能力得到了提高。因此，在这种环境下，AI服务器应运而生。

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