随着AI人工智能的逐步发展、日益普及，人工智能对服务器的配置要求也越来越高，如果想要从事人工智能行业，如何选择合适的AI人工智能服务器呢？

人工智能服务器在配置选择上与其它行业（游戏、APP开发...）是不同的，要想应用于人工智能，必须满足AI技术要求。多年的IDC从业经验总结出以下五点：

1、 高运算能力

AI技术不断进步的背后离不开算力、算法和数据的支撑。AI服务器需要承担大量的计算压力，对服务器本身的处理性能、I/O性能、存储容量提出了更高的要求。CPU可以处理基本的AI工作负载，但是深度学习涉及多个大数据集并部署可伸缩的神经网络算法，因此AI服务器都是采用异构形式的服务器，在异构方式上可以根据范围采用不同的组合形式，如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其它的加速卡等。

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。与传统的CPU相比，GPU可以将深度学习加速100倍。 随着对高性能网络和存储的需求，计算能力和密度也将增长。

2、储存容量

基础架构具有随数据量增长而扩展存储能力的基础。确定采用哪种存储技术取决于许多因素，包括计划使用的AI级别以及是否需要做出实时决策。例如，使用AI系统进行实时交易的金融科技公司可能需要快速的全闪存存储技术，而对于其他公司而言，速度较慢但存储量很大的存储会是比较合适实行的。

而且企业需要考虑会产生多少AI数据应用程序。当AI应用程序产生更多数据时，或是数据库随着时间的增长则需要监视容量并计划扩展。

3、 网络基础架构

网络是AI基础架构的另一个关键组成部分。深度学习算法高度依赖通信，随着AI技术进步的发展，网络也需要跟上步伐。这就是为什么AI服务器优先选择网络可伸缩性强的原因。可伸缩性强是什么概念呢？高带宽、低延迟的网络环境，可以确保所有地区的服务包装和技术堆栈都一致。

4、 数据安全性

AI可能涉及处理敏感数据，例如患者记录、财务信息和个人数据等。数据泄露对于任何一家企业来说都是一场灾难。同样，输入异常数据可能会导致AI系统做出错误的判断，从而导致错误的决策。必须使用最新技术全方位的保护AI基础架构。

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