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的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，那么AI服務器與普通服務器有什么區別呢？為什么AI服務器在人工智能時代能替代大多數的普通服務器呢？

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。

我們都知道普通的服務器是以CPU為算力的提供者，采用的是串行架構，在邏輯計算、浮點型計算等方面很擅長。因為在進行邏輯判斷時需要大量的分支跳轉處理，使得CPU的結構復雜，而算力的提升主要依靠堆砌更多的核心數來實現。

但是在大數據、云計算、人工智能及物聯網等網絡技術的應用，充斥在互聯網中的數據呈現幾何倍數的增長，這對以CPU為主要算力來源的傳統服務提出了嚴重的考驗，并且在目前CPU的制程工藝、單個CPU的核心數已經接近極限，但數據的增加卻還在持續，因此必須提升服務器的數據處理能力。因此在這種大環境下，AI服務器應運而生。

現在市面上的AI服務器普遍采用CPU+GPU的形式，因為GPU與CPU不同，采用的是并行計算的模式，擅長梳理密集型的數據運算，如圖形渲染、機器學習等。在GPU上，NVIDIA具有明顯優勢，GPU的單卡核心數能達到近千個，如配置16顆NVIDIA Tesla V100 Tensor Core 32GB GPUs的核心數可過10240個，計算性能高達每秒2千萬億次。且經過市場這些年的發展，也都已經證實CPU+GPU的異構服務器在當前環境下確實能有很大的發展空間。

但是不可否認每一個產業從起步到成熟都需要經歷很多的風雨，并且在這發展過程中，競爭是一直存在的，并且能推動產業的持續發展。AI服務器可以說是趨勢，也可以說是異軍崛起，但是AI服務器也還有一條較長的路要走。

當前題目：AI服務器與普通服務器有什么區別
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