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AI服务器又为何适用人工智能时代?

  单个板块,如在服务器市场上,传统互联网时代,我们听到的更多是机架服务器、塔式服务器及刀片服务器。
 
  而在即将到来或者说已经到来的人工智能时代,我们更多的是听到AI服务器这一名词。那么,究竟什么是AI服务器,AI服务器又为何适用人工智能时代?在本文中,笔者也将解答AI服务器的这些困惑,主要涉及AI服务器的定义、优势及市场现状3方面。
人工智能服务器
  AI服务器的定义
 
  从硬件架构来看,AI服务器主要指的是采用异构形式的服务器,表现形态多为机架式。在异构方式上,可以为CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+TPU、CPU+ASIC或CPU+多种加速卡。
 
  而在其他组成部件上,如内存模块、存储模块、网络模块与传统服务器差别不大,主要的提升便是支持更大容量的内存满足当下实时负载增加的需求,提供更多外置硬盘插槽,并广泛支持NVME/PCIE等SSD,满足数据洪流需求,网络模块主要表现为带宽增加。
 
  尽管AI服务器可以采用多种异构形式,但目前广泛使用的是CPU+GPU。也因此,业界在谈到AI服务器时,往往将其默认为GPU服务器。因此,在第二部分中,笔者谈到的AI服务器优势也主要为GPU服务器。
 
  AI服务器的优势
 
  我们都知道,传统服务器主要以CPU为算力提供者。而CPU为通用型处理器,采用串行架构,擅长逻辑计算,负责不同类型种类的数据处理及访问,同时逻辑判断又需要引入大量分支跳转中断处理,这使得CPU的内部结构复杂。也因此,CPU算力的提升主要靠堆核来实现。
 
  随着云计算、大数据、AI、物联网等技术应用,数据在近几年呈指数型增长,IDC统计显示全球90%数据均在近几年产生,这便对CPU的处理能力提出考验,而目前CPU的物理工艺、核心数已接近极限,数据量却不会停止,服务器的处理能力必须提升。因此,在AI时代下,仅由CPU做算力提供者的传统服务器并不能满足需求。
 
  不同于CPU,GPU采用并行计算模式,单卡核心数达到上千个,擅长处理密集型运算应用,如图形渲染、计算视觉和机器学习。经过几年验证,搭载GPU的服务器也被证实的确适用这个时代。


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