深度學習的三大要素是數據、算法和計算力，其中數據是基礎，算法是工具，計算力是助推器，計算力的提高推動者深度學習的發展，深度學習之前發展緩慢，除了算法的原因外，很重要的一個原因是計算能力的不足，解決計算力最重要的支撐是AI服務器（這里主要指通用的AI服務器，GPU服務器）。隨著大數據、云計算、人工智能等技術的成熟與在各行各業的應用，在人工智能時代，AI服務器這個新興名詞也頻繁地出現在人們的視線范圍內，有人預測在人工智能時代，AI服務器將會廣泛的應用于各個行業。

AI服務器與普通服務器有什么區別呢？

1、從服務器的硬件架構來看，AI服務器是采用異構形式的服務器，在異構方式上可以根據應用的范圍采用不同的組合方式，如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等。與普通的服務器相比較，在內存、存儲、網絡方面沒有什么差別，主要在是大數據及云計算、人工智能等方面需要更大的內外存，滿足各種數據的收集與整理。

2、卡的數量不一致：普通的GPU服務器一般是單卡或者雙卡，AI服務器需要承擔大量的計算，一般配置四塊GPU卡以上，甚至要搭建AI服務器集群。

3、獨特設計：AI服務器由于有了多個GPU卡，需要針對性的對于系統結構、散熱、拓撲等做專門的設計，才能滿足AI服務器長期穩定運行的要求。

AI服務器有哪些應用場景？

基于AI服務器的優勢，AI服務器在醫療、搜索引擎、游戲、電商、金融、安防等行業有著廣泛的應用。

1、醫療影像智能分析場景：通過機器視覺、知識圖譜、深度學習等人工智能技術，模擬醫療專家思維，推理整斷，幫助醫生定位病情，輔助做出診斷。

2、人臉識別、語音識別、指紋識別場景：通過深度學習、機器學習等技術，可實現圖片，視頻等圖像資料訓練。

3、安防監控場景：利用知識圖譜技術、深度學習等技術，可以應用到人體分析、圖像分析、車輛分析、行為分析等安防場景中。

4、零售預測場景：通過機器學習，基于門店歷史銷售數據，可以精準的對未來銷售進行預測，為經營者提供更準確的決策分析。此外，在零售行業中，常見的還有無人售賣、人臉支付等應用場景。

5、金融服務場景：通過語音、唇形、表情合成技術和深度學習等技術，克隆出與真實面審員一樣AI視頻面審員，可以準確無誤的與客戶進行多輪面談。

除此外，還有信貸微表情識別系統應用場景。

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