單個(gè)板塊，如在服務(wù)器市場上，傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，我們聽到的更多是機(jī)架服務(wù)器、塔式服務(wù)器及刀片服務(wù)器。

而在即將到來或者說已經(jīng)到來的人工智能時(shí)代，我們更多的是聽到AI服務(wù)器這一名詞。那么，究竟什么是AI服務(wù)器，AI服務(wù)器又為何適用人工智能時(shí)代？在本文中，筆者也將解答AI服務(wù)器的這些困惑，主要涉及AI服務(wù)器的定義、優(yōu)勢及市場現(xiàn)狀3方面。

AI服務(wù)器的定義

從硬件架構(gòu)來看，AI服務(wù)器主要指的是采用異構(gòu)形式的服務(wù)器，表現(xiàn)形態(tài)多為機(jī)架式。在異構(gòu)方式上，可以為CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+TPU、CPU+ASIC或CPU+多種加速卡。

而在其他組成部件上，如內(nèi)存模塊、存儲(chǔ)模塊、網(wǎng)絡(luò)模塊與傳統(tǒng)服務(wù)器差別不大，主要的提升便是支持更大容量的內(nèi)存滿足當(dāng)下實(shí)時(shí)負(fù)載增加的需求，提供更多外置硬盤插槽，并廣泛支持NVME/PCIE等SSD，滿足數(shù)據(jù)洪流需求，網(wǎng)絡(luò)模塊主要表現(xiàn)為帶寬增加。

盡管AI服務(wù)器可以采用多種異構(gòu)形式，但目前廣泛使用的是CPU+GPU。也因此，業(yè)界在談到AI服務(wù)器時(shí)，往往將其默認(rèn)為GPU服務(wù)器。因此，在第二部分中，筆者談到的AI服務(wù)器優(yōu)勢也主要為GPU服務(wù)器。

AI服務(wù)器的優(yōu)勢

我們都知道，傳統(tǒng)服務(wù)器主要以CPU為算力提供者。而CPU為通用型處理器，采用串行架構(gòu)，擅長邏輯計(jì)算，負(fù)責(zé)不同類型種類的數(shù)據(jù)處理及訪問，同時(shí)邏輯判斷又需要引入大量分支跳轉(zhuǎn)中斷處理，這使得CPU的內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜。也因此，CPU算力的提升主要靠堆核來實(shí)現(xiàn)。

隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、AI、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)應(yīng)用，數(shù)據(jù)在近幾年呈指數(shù)型增長，IDC統(tǒng)計(jì)顯示全球90%數(shù)據(jù)均在近幾年產(chǎn)生，這便對CPU的處理能力提出考驗(yàn)，而目前CPU的物理工藝、核心數(shù)已接近極限，數(shù)據(jù)量卻不會(huì)停止，服務(wù)器的處理能力必須提升。因此，在AI時(shí)代下，僅由CPU做算力提供者的傳統(tǒng)服務(wù)器并不能滿足需求。

不同于CPU，GPU采用并行計(jì)算模式，單卡核心數(shù)達(dá)到上千個(gè)，擅長處理密集型運(yùn)算應(yīng)用，如圖形渲染、計(jì)算視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)。經(jīng)過幾年驗(yàn)證，搭載GPU的服務(wù)器也被證實(shí)的確適用這個(gè)時(shí)代。

AI服務(wù)器市場現(xiàn)狀

IDC全球半年度人工智能系統(tǒng)支出指南預(yù)測顯示，2019年全球人工智能系統(tǒng)支出將達(dá)到358億美元，相比2018年增加44.0%。同時(shí)，人工智能系統(tǒng)支出到2022年將翻一番達(dá)到792億美元，2018年到2020年預(yù)測期內(nèi)復(fù)合年增長率（CAGR）為38.0%。

這一數(shù)值也意味著，AI服務(wù)器的市場有多廣。也因此，全球幾大服務(wù)器廠商均緊鑼密鼓部署著AI服務(wù)器。

目前，在中國市場上，浪潮的市場占有率最大，且處于絕對領(lǐng)先地位，份額達(dá)到51.4%，曙光和新華三緊隨其后。從行業(yè)分布來看，互聯(lián)網(wǎng)當(dāng)之無愧是AI服務(wù)器的主要用戶。而在GPU上，NVIDIA具有明顯優(yōu)勢，其Tesla系列產(chǎn)品在AI基礎(chǔ)設(shè)施市場占據(jù)主導(dǎo)地位，尤其在線下訓(xùn)練場景中處于壟斷地位。（來源網(wǎng)絡(luò)）

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