關鍵詞:人工智能、高性能計算、HPC、GPU、CPU、服務器、人工智能服務器、人工智能工作站、深度學習、機器學習、液冷散熱、冷板式液冷、水冷工作站、液冷服務器、AI服務器

如今,市場上有越來越多熟悉的AI服務場景,如小愛同學、天貓精靈、小度等。當人類進入人工智能時代時,AI服務器也融入到社會行業(yè)的各個方面,那么AI服務器和普通服務器有什么區(qū)別呢?為什么AI服務器可以在人工智能時代取代大多數(shù)普通服務器?

眾所周知,普通服務器是以CPU為計算能力的提供者,采用串行架構,擅長邏輯計算和浮點計算。由于邏輯判斷需要大量的分支跳轉(zhuǎn),使得CPU的結(jié)構復雜,計算能力的提高主要靠堆積更多的核心數(shù)來實現(xiàn)。

然而,在大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、元宇宙、數(shù)據(jù)孿生和物聯(lián)網(wǎng)等網(wǎng)絡技術的應用中,互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出幾何倍數(shù)的增長,這對以CPU為主要計算能力來源的傳統(tǒng)服務是巨大的考驗。目前,CPU的制程工藝和單個CPU的核心數(shù)接近極限,但數(shù)據(jù)的增加仍在繼續(xù),因此有必要提高服務器的數(shù)據(jù)處理能力。在這種環(huán)境下,AI服務器應運而生。

目前市場上的AI服務器普遍采用CPU + GPU,由于GPU和CPU形式不同所以AI服務器采用并行計算模式,善于梳理圖形渲染、機器學習等密集數(shù)據(jù)操作。在GPU上,NVIDIA優(yōu)勢明顯,GPU單卡核心數(shù)可達近千個,如配置16張NVIDIA Tesla V100 Tensor Core 32GB GPUs核心數(shù)可超過10240個,計算性能高達每秒2千萬億次。而且經(jīng)過近幾年市場的發(fā)展,也證實了CPU +GPU異構服務器在當前環(huán)境下確實有很大的發(fā)展空間。

一、AI服務器應用場景有哪些?

基于AI服務器的優(yōu)勢,AI服務器廣泛應用于深度學習、高性能計算、醫(yī)療、搜索引擎、游戲、電子商務、金融、安全等行業(yè)。

1、醫(yī)學圖像智能分析

通過機器視覺、知識地圖、深度學習等人工智能技術,模擬醫(yī)學專家思維、推理診斷,幫助醫(yī)生定位疾病,協(xié)助診斷

2、人臉識別、語音識別、指紋識別

圖片、視頻等圖像數(shù)據(jù)可以通過深度學習、機器學習等技術進行訓練

3、安全監(jiān)控

可應用于人體分析、圖像分析、車輛分析、行為分析等安全場景

4、零售預測

通過機器學習,基于商店歷史銷售數(shù)據(jù),可以準確預測未來銷售數(shù)據(jù),為運營商提供更準確的決策分析。此外,在零售業(yè)中,還有無人駕駛銷售、人臉支付等常見的應用場景

5、金融服務

通過語音、唇形、表達合成技術和深度學習技術,克隆人工智能視頻面試官等真實面試官,可以準確地與客戶進行多輪面試。

此外,還有微表情識別系統(tǒng)的應用場景

二、AI服務器與普通服務器的區(qū)別是什么?

1、服務器的硬件架構

AI服務器是異構服務器,可以根據(jù)應用范圍采用不同的組合方式,如CPU + GPU、CPU + TPU、CPU + 其他加速卡等。與普通服務器相比,內(nèi)存、存儲、網(wǎng)絡沒有區(qū)別,主要是大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等方面需要更多的內(nèi)存,滿足各種數(shù)據(jù)的收集整理

2、卡數(shù)量不一致

普通GPU服務器一般是單卡或者雙卡,AI服務器需要承擔大量計算,一般配置四塊以上的GPU卡,甚至搭建一個AI服務器集群

3、獨特的設計

由于AI服務器有多個GPU卡,需要對系統(tǒng)結(jié)構、散熱和拓撲進行專門設計,以滿足AI服務器長期穩(wěn)定運行的要求

三、藍海大腦AI服務器

1、應用場景

物理模型、3D建模、機器學習、深度學習、人工智能、CFD、CAE、DCC、數(shù)據(jù)分析、衛(wèi)星成像等高性能計算場景

2、強大的性能

藍海大腦AI服務器是一款搭建 Intel 可擴展系列處理器的高性能計算平臺,支持4個NVIDIA GPU加速器,單精度浮點計算112TFLOPS、雙精度浮點計算56TFLOPS, 讓用戶體驗強大的計算性能

3、靈活的配置

為更加貼切的滿足各種應用需求,網(wǎng)絡選擇多樣化,可選擇支持雙千兆、四千兆、雙千兆+雙萬兆搭配,所有網(wǎng)絡支持管理復用,滿足各種不同的網(wǎng)絡應用場景

4、液冷散熱

藍海大腦AI服務器突破傳統(tǒng)風冷散熱模式,采用風冷和液冷混合散熱模式——服務器內(nèi)主要熱源 CPU 利用液冷冷板進行冷卻,其余熱源仍采用風冷方式進行冷卻。通過這種混合制冷方式,可大幅提升服務器散熱效率,同時,降低主要熱源 CPU 散熱所耗電能,并增強服務器可靠性。經(jīng)檢測,采用液冷服務器配套基礎設施解決方案的數(shù)據(jù)中心年均 PUE 值可降低至 1.2 以下

5、合理的擴展

在支持4塊GPU卡的同時還有PCI-E插槽可用,可擴展100Gb infiniband HCA、Nvme SSD等、具有非常好的靈活性和兼容性

6、支持熱插拔技術

采用分體式引流技術,在出現(xiàn)某一塊GPU、CPU卡損壞后可繼續(xù)使用,不耽誤服務器正常工作

7、便捷的管理

具備遠程管理功能,實現(xiàn)非現(xiàn)場即可監(jiān)控管理服務器要求,具有監(jiān)控系統(tǒng)各部件的運行狀況、遠程安裝操作系統(tǒng)、故障報警等功能。極大的縮減了維護開銷

審核編輯黃宇