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从GTC大会展望未来AI时代的GPU服务器发展

  数据科学是当今计算机科学领域发展更快的领域,它也将是高性能计算机群的新一轮挑战。面对AI时代带来的数据挑战,很多企业纷纷被GPU服务器昂贵的费用所击退,甚至有人放言,随着其他算力、算法的不断推出,GPU服务器的主导地位将不保。
 
  但从近几届GTC大会我们可以看出,虽然只有GPU和硬件能力的提升并不是独一份的强力武器,但还应承认GPU服务器仍占据着服务器市场中相当重要的位置。


从GTC大会展望未来AI时代的GPU服务器发展
 
  更好的GPU服务器才能应对未来AI时代的挑战
 
  随着数据的海量增长与模型更新迭代速度加快,AI科研机构、商业公司亟待提高AI计算力来缩短模型训练与开发周期,同时也希望更快捷、经济地部署AI基础设施,实现AI基础架构与原有IT基础设施的兼容,节省数据中心空间并降低成本。为了更好地采用深度学习、机器学习和数据分析等人工智能技术来更有效地利用数据,GPU服务器还需利用现有的GPU技术来实现基于AI的加速计算,以此来应对AI时代数据科学所面临的挑战。
 
  国产GPU服务器唯有自主研发创新才能走的更远
 
  近年来人工智能技术迅速成熟、产品井喷,落地场景多种多样,可以预见相关智能应用将在未来数年内持续保持高速发展态势。这一方面意味着对服务器计算力提出更加强劲的需求,同时也对服务器性能提出新的挑战。国产GPU服务器想要打破市场垄断,唯有坚持走自主研发这条路,才能在后续的市场增长里面积极响应市场需求,把市场需求转化成产品,更好地配合市场,更快地推动AI技术发展。