一臺高速行駛的列車，離不開一臺強大的發動機。那么高效運行的AI，它的“發動機”又是什么呢？答案就是AI服務器。作為AI必不可少的裝備，AI服務器以7*24小時不間斷的工作方式，保證了AI的穩定輸出。

看到這伙伴們可能會好奇，AI服務器是什么？AI服務器是怎么發展起來的？和普通服務器又有哪些區別？別急，今天就讓諾德基金小編來為大伙一一揭秘吧！

什么是AI服務器

在解釋什么是AI服務器之前，諾德基金小編先帶大家了解一下什么是服務器。它是一種能夠提供各種服務的計算機，比如存儲數據、運行程序等。如果把服務器看作是點外賣，那么它的工作原理就是這樣的：

1.找到你喜歡的餐廳——這就相當于用戶和服務器建立連接。

2.下單你喜歡的餐品——這就相當于用戶對服務器提出需求。

3.餐廳廚師準備餐品——這就相當于服務器對客戶提供服務。

4.外賣小哥送餐給你——相當于客戶在服務器這里得到結果。

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而AI服務器，就相當于是服務器的加強版，其擁有更強大的圖形處理能力和數據計算能力。通過前幾期的內容分享，小伙伴們應該都知道，AI深度學習的三大要素分別是數據、算法和算力。其中數據是基礎，算法是工具，算力是推動器。也就是說，只有提高算力，才能推動AI繼續深度學習。這就相當于你做數學題，算力越強、你學的就越多。而解決算力最重要的支撐，就是 AI 服務器。

AI服務器和普通服務器有哪些區別

AI服務器和普通服務器的主要區別，主要在于它們的用途和所具備的功能。普通服務器主要用于提供網絡服務，如瀏覽網頁等，其計算能力主要側重于網絡通信和數據處理。而AI服務器則用于支持人工智能應用，如深度學習等，其計算能力側重于大規模數據處理、模型訓練等方面。

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而AI服務器之所以在部分功能上優于普通服務器，一部分原因是因為其在硬件上做了升級。包括但不限于以下幾方面：

1.高性能GPU：AI服務器通常配備高性能的GPU(圖形處理器)，以滿足深度學習算法的并行計算需求。GPU可以加速深度學習算法的計算過程，使得大規模深度神經網絡的訓練成為可能。

2.多核CPU：可以更快速地處理數據和算法等日常任務，從而確保了AI模型的整體性能和穩定性。

3.高速存儲：可以提高數據讀寫速度，從而提高AI服務器的性能。

4.高速網絡：以便實現大量數據的快速傳輸和處理，可以確保數據傳輸的穩定性和高效性。

所以我們常說，AI服務器是AI的必要裝備。

AI服務器的發展歷史

AI服務器的發展，可以追溯到20世紀90年代初，當時隨著人工智能技術的興起，人們開始研究如何將人工智能技術應用于實際場景中。在這個過程中，需要高性能的計算設備來支持大規模的數據處理和模型訓練。

在21世紀初，隨著GPU的普及，人們開始嘗試將GPU應用于深度學習領域，并取得了顯著的成果。GPU的并行計算能力可以加速深度學習算法的計算過程，使得大規模深度神經網絡的訓練成為可能。

近年來，隨著人工智能技術的快速發展，AI服務器在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域的應用不斷擴大，從而推動了人工智能技術的快速發展和應用。

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與此同時，隨著技術的不斷進步和創新，AI服務器的性能也在不斷提升。例如，一些新型的AI服務器采用了先進的冷卻技術，以支持高負載運行；同時，還采用了智能化的管理軟件以實現自動化部署和監控等功能。諾德基金小編相信隨著AI服務器的更新迭代，AI深度學習的能力也將會不斷提高，未來AI的應用場景也將更加豐富。