ai人工智能服务器是什么？

    深度学习的三大要素是数据、算法和计算力，其中数据是基础，算法是工具，计算力是助推器，计算力的提高推动者深度学习的发展，深度学习之前发展缓慢，除了算法的原因外，很重要的一个原因是计算能力的不足，解决计算力最重要的支撑是AI服务器（这里主要指通用的AI服务器，GPU服务器）。下面就让小编为大家介绍ai人工智能服务器是什么？

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ai人工智能服务器是什么？

ai人工智能服务器是什么？

    AI服务器与普通的GPU服务器虽然组成上类似，核心计算部件都是GPU加速卡，但是不可等同，主要有以下几点区别：

1）卡的数量不一致：普通的GPU服务器一般是单卡或者双卡，AI服务器需要承担大量的计算，一般配置四块GPU卡以上，甚至要搭建AI服务器集群。

2）P2P通讯：普通GPU服务器要求的是单卡性能，AI训练中GPU卡间需要大量的参数通信，模型越复杂，通信量越大，所以AI服务器除了要求单卡性能外，还要求多卡间的通讯性能，采用PCI3.0协议通信的最大P2P带宽达到32GB/s，采用SXM2协议通信的最大P2P带宽达到50GB/s，采用SXM3协议通信的最大P2P带宽达到300GB/s。

3）独特设计：AI服务器由于有了多个GPU卡，需要针对性的对于系统结构、散热、拓扑等做专门的设计，才能满足AI服务器长期稳定运行的要求。

4）先进技术：AI服务器有很多更先进的技术，包括Purley平台更大内存带宽，NVlink提供更大的互联带宽，TensorCore提供更强的AI计算力。

    AI服务器的诞生是由于浪潮对于AI行业和应用的深刻理解。浪潮开发的面向开发人员和运维人员的深度学习管理平台AIStation，多机多卡的深度学习框架Caffe-MPI，辅助调优工具Teye等软实力与硬件研发的硬实力耦合，相互促进，更好地发挥AI服务器的性能，从而为客户提供完整端到端的解决方案。以上就是小编为大家介绍的ai人工智能服务器是什么？的全部内容，感谢观看。