AI服务器就是GPU服务器吗？
不一定。
AI服务器从硬件架构来看，主要指的是采用异构形式的服务器，一般来说服务器的算力来源是CPU，采用的是串行架构，在逻辑计算、浮点型计算等方面很擅长，但是 CPU 的结构复杂，算力的提升智能依靠堆砌更多的核心数来实现。
然而面对充斥在互联网中呈现几何倍数的增长的数据，这对以 CPU 为主要算力来源的传统服务提出了严重的考验。在这种大环境下，AI 服务器可以根据应用的范围采用不同的组合方式来大幅提升算力，如 CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等。
其中，采用CPU+GPU结构的AI服务器十分广泛，因此在一般的认知中，许多人将其默认为GPU服务器，但严格来说，AI服务器并不一定是GPU服务器，也可以搭载其他的加速卡。另一方面，GPU服务器也不等同于AI服务器，由于AI 服务器需要承担大量的计算，GPU卡一般配置四块以上，所以说只有一两块GPU卡的服务器也难以满足人工智能业务的需求，还称不上是AI服务器。
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现在市面上的 AI 服务器普遍采用 CPU+GPU 的形式，因为 GPU 与 CPU 不同，采用的是并行计算的模式，擅长梳理密集型的数据运算，如图形渲染、机器学习等。在 GPU 上，NVIDIA 具有明显优势，GPU 的单卡核心数能达到近千个，如配置 16 颗 NVIDIA Tesla V100 Tensor Core 32GB GPUs 的核心数可过 10240 个，计算性能高达每秒 2 千万亿次。且经过市场这些年的发展，也都已经证实 CPU+GPU 的异构服务器在当前环境下确实能有很大的发展空间。
AI服务器可以使用多种模型架构，如神经网络、决策树、支持向量机等，进行复杂的AI模型计算。它们可以支持多种常用的AI技术，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉、生物信息分析等。AI服务器还可以运行特定AI应用，可以自动识别图片和文本，按需求进行调整，或者对计算模型进行训练等。
AI服务器是什么意思？AI服务器和普通服务器的区别
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
AIGC时代，对算力需求也将大幅提升，将对AI服务器需求进一步扩大，而工业富联也是算力市场重要玩家，其云计算板块营收首超2000亿。
AI算力龙头市值超4100亿，工业富联继续看好下半年AI服务器
文/杨剑勇