随着大数据、云计算、人工智能时代的到来，人们对于服务器的需求越发增多。但是为什么在人工智能时代，人工智能服务器可以取代大多数传统服务器呢？

从服务器硬件架构的角度来看，人工智能服务器是一个异构服务器。在异构模式下，可以根据应用范围使用不同的组合模式，如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他加速卡等。

与普通服务器相比，异构模式具有相同的内存、存储和网络。主要体现在大数据、云计算、人工智能等领域，需要更多的内部和外部存储来容纳各种数据的收集和分类。

人工智能服务器

众所周知，传统服务器使用CPU作为计算能力的提供者，采用串行架构，擅长逻辑运算、浮点运算等。

CPU处理技术和每个CPU的内核数量接近极限，但数据量仍在不断增长，因此，必须提高服务器的数据处理能力。

所以，在这种环境下，人工智能服务器应运而生。目前市场上的人工智能服务器一般采用CPU+GPU的形式，因为GPU不同于CPU，采用并行计算模式，擅长在GPU上整理密集的数据操作，如图形渲染、机器学习等。

人工智能服务器

英伟达具有明显的优势。一张卡中的GPU内核数可以达到近1000个。例如，一个16NVIDIA Tesla V 100 tensor core 32GB GPU可以有超过10240个内核，每秒执行2000亿次计算。

经过多年的市场发展，已经被人们认可，在目前的环境下，CPU+gpu异构服务器确实有很大的发展空间，但不可否认的是，每个行业从开始到成熟都需要经历很多风雨，在这个发展过程中，竞争总是存在的，它可以促进行业的可持续发展。人工智能服务器可能是一种趋势，也可能是外国军队的崛起，但它们还有很长的路要走。

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