AI服务器有哪些技术特点?AI服务器、普通服务器有何区别?

服务器是IT领域最重要的设备之一，任何网络操作，都需要同服务器打交道。可以说，服务器是一切IT通讯的基础。为增进大家对服务器的认识，本文将对AI服务器的技术特点以及AI服务器和普通服务器的区别予以介绍。如果你对服务器具有兴趣，不妨继续往下阅读哦。

一、AI服务器的技术特点

为了让机器学习和人工智能充分发挥潜力，AI服务器的平台架构、接口，系统和工具所发生的演变不是在抽象理论中微小的、渐进式的改进。相反，它们在系统设计和开发工作流程中都是颠覆性的变化。

超高计算性能：AI服务器需要承担大量的计算，通常带有许多计算内核和高带宽内存(HBM)的专用硬件非常接近处理器裸片。针对神经网络需要的快速，低精度，浮点运算，这些芯片针对性优化神经网络的高度并行数值计算。如多次打破全球AI基准性能测试的AI服务器NF5488A5,在4U空间内支持8颗第三代NVLink 全互联的 NVIDIA A100 GPU，搭载2颗支持PCIe4.0的AMD EPYC 7742 处理器，NF5488A5提供5 petaFLOPS的极致单机训练性能和超高数据吞吐;

高速IO性能：AI训练中加速卡间需要大量的参数通信，模型越复杂，通信量越大，所以AI服务器对多卡间的通讯性能要求非常高。例如高速互联方面，momo采用PCI3.0协议最大P2P带宽达到32GB/s，采用NVLink 高速互联技术，双向总带宽可以达到300GB/s

超强扩展能力：分布式计算框架，用于训练和推理，可以在多个节点之间高效地扩展模型操作。

封装整个机器学习和人工智能工作流程的端到端平台，从最终用户中抽象出复杂性。

设计独特：AI服务器内置多个加速卡和内存，需要针对性的对于系统结构、散热、拓扑等进行设计，才能满足长期稳定运行的要求。

二、AI服务器与普通服务器的区别

随着大数据、云计算、人工智能等技术的成熟与在各行各业的应用，在人工智能时代，AI服务器这个新兴名词也频繁的出现在人们的视线范围内，有人预测在人工智能时代，AI服务器将会广泛的应用于各个行业，那么AI服务器与普通服务器有什么区别呢?为什么AI服务器在人工智能时代能替代大多数的普通服务器呢?

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。

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