物理服務(wù)器在AI發(fā)展中扮演著重要的角色。傳統(tǒng)的以CPU為計(jì)算部件的服務(wù)器架構(gòu)已難以滿(mǎn)足人工智能的新需求，因此，"CPU+ GPU/FPGA/ASIC"的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)成為人工智能服務(wù)器的核心思路。

AI服務(wù)器可以根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景分為深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練型和智能應(yīng)用推理型。訓(xùn)練任務(wù)對(duì)服務(wù)器算力要求較高，需要訓(xùn)練型服務(wù)器提供高密度算力支持。受益于A(yíng)I等相關(guān)新興領(lǐng)域的應(yīng)用以及“東數(shù)西算”政策下云計(jì)算、超算中心的蓬勃發(fā)展，數(shù)據(jù)計(jì)算、存儲(chǔ)需求呈幾何級(jí)增長(zhǎng)，算力需求持續(xù)釋放帶動(dòng)算力基礎(chǔ)設(shè)施迎增長(zhǎng)新周期。

此外，物理層AI技術(shù)也在A(yíng)I發(fā)展中起到了關(guān)鍵作用。這種設(shè)計(jì)包含兩種主流方法：一是基于A(yíng)I技術(shù)的端到端通信鏈路設(shè)計(jì)，二是基于A(yíng)I技術(shù)的通信模塊算法設(shè)計(jì)。這些技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用都離不開(kāi)物理服務(wù)器的強(qiáng)大計(jì)算能力和存儲(chǔ)能力。

總的來(lái)說(shuō)，物理服務(wù)器通過(guò)其強(qiáng)大的計(jì)算能力和存儲(chǔ)能力，為AI的發(fā)展提供了強(qiáng)大的支持。同時(shí)，隨著AI相關(guān)新興領(lǐng)域的發(fā)展和需求的增長(zhǎng)，物理服務(wù)器的角色和重要性也將進(jìn)一步提升。

RAKsmart服務(wù)器可以提供更加強(qiáng)大的計(jì)算性能、更安全穩(wěn)定的運(yùn)行環(huán)境。

審核編輯 黃宇