如今，市场上越来越多熟悉的AI服务场景，如小爱同学、天猫精灵、小度等。当人类进入人工智能时代，AI服务器也融入到社会行业的方方面面，那么AI服务器和普通服务器有什么区别呢？AI服务器为何能在人工智能时代取代大部分普通服务器？众所周知，普通服务器以CPU作为计算能力的提供者，采用串行架构，擅长逻辑计算和浮点计算。由于逻辑判断需要大量的分支跳转，CPU的结构复杂，计算能力的提升主要是通过积累更多的核心来实现的。然而，在大数据、云计算、人工智能、元宇宙、数据孪生、物联网等网络技术的应用中，互联网上的数据呈几何倍数增长，这对传统服务产生了负面影响。使用CPU作为计算能力的主要来源。这是一个很大的考验。目前CPU的工艺技术和单CPU的核心数已经接近极限，但是数据的增长还在继续，所以需要增加服务器的数据处理能力。在这种环境下，AI服务器应运而生。目前市面上的AI服务器普遍采用CPU+GPU的方式。由于GPU和CPU的形态不同，AI服务器采用并行计算方式，擅长组合图形渲染、机器学习等密集型数据运算。在GPU上，NVIDIA优势明显。单个GPU卡的核心数可达近千个。例如，若配置16颗NVIDIATeslaV100TensorCore32GBGPU，核心数可超过10,240，计算性能可达每秒2petaflops。而且近几年市场的发展也证实了CPU+GPU异构服务器在当前环境下确实有很大的发展空间。1、AI服务器的应用场景有哪些？基于AI服务器的优势，AI服务器广泛应用于深度学习、高性能计算、医疗、搜索引擎、游戏、电商、金融、安防等行业。1、医学影像智能分析利用机器视觉、知识图谱、深度学习等人工智能技术，模拟医学专家的思维、推理和诊断，帮助医生定位疾病，辅助诊断。2.人脸识别、语音识别、指纹识别图片、视频等图像数据可以通过深度学习、机器学习等技术进行训练。3、安防监控可应用于人体分析、图像分析、车辆分析、行为分析等安防场景。4.零售预测可以根据机器学习和历史销售数据准确预测未来的销售数据，为经营者提供更准确的决策分析。此外，在零售行业，还有无人驾驶、刷脸支付等常见的应用场景。5、金融服务利用语音、唇形、表情合成技术和深度学习技术，克隆人工智能视频面试官等真实面试官，可以准确地对客户进行多轮面试。此外，还有微表情识别系统的应用场景。2.AI服和普通服有什么区别？1、服务器的硬件架构AI服务器是一个异构服务器，根据应用范围可以有不同的组合方式，如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他加速卡等。与普通服务器相比，在内存、存储、网络等方面没有什么区别，主要是因为大数据、云计算、人工智能等需要更多的内存来满足各种数据的收集和整理。2.卡片数量不一致。普通的GPU服务器一般都是单卡或者双卡，AI服务器需要承担大量的计算，一般配置四块以上的GPU卡，甚至会搭建一个AI服务器集群专门为满足长期稳定运行需求而设计AI服务器III.蓝海大脑AI服务器1、应用场景物理模型、3D建模、机器学习、深度学习、人工智能、CFD、CAE、DCC、数据分析等高性能计算场景2.强大的性能蓝海大脑AI服务器是基于英特尔可扩展系列处理器构建的高性能计算平台，支持4个NVIDIAGPU加速器，单精度浮点计算112TFLOPS，双精度浮点计算56TFLOPS，让用户体验强大的计算性能3.灵活的配置满足各种应用需求更贴切。丰富的网络选择，支持双千兆、四千兆、双千兆+双十兆，全网支持管理复用，满足多种不同的网络应用场景4、液冷散热蓝海大脑AI服务器突破传统风冷散热方式，采用风冷液冷混合散热方式——服务器中的主要热源CPU采用液冷冷板散热，其余部分热源仍采用风冷方式冷却。通过这种混合散热方式，可以大大提高服务器的散热效率，同时降低主要热源CPU散热的功耗，增强服务器的可靠性。经测试，采用液冷服务器配套基础设施方案的数据中心年均PUE值可降至1.2以下。5.合理扩展支持4张GPU卡同时还有PCI-E插槽可用，可扩展至100GbinfinibandHCA、NvmeSSD等，具有很好的灵活性和兼容性。6.支持热插拔技术。采用分流排水技术。某块GPU或CPU卡损坏后，可以继续使用，不会耽误服务器的正常运行。7、方便管理具有远程管理功能，实现异地监控和管理服务器需求，具有监控系统各部件运行状态、远程安装操作系统、故障报警等功能。大大减少维护开销
