人工智能是當前的熱點,它的發展對計算能力提出了新的挑戰。作為計算能力的主要提供者,面向人工智能的服務器技術成為業界關注的焦點。業界知名的行業組織OpenAI發布的報告顯示,自2012年以來,業界最大規模的人工智能訓練(如2012年的AlexNet、2014年的GoogleNet、2017年的AlphaZero等)使用的計算量呈指數級增長,平均每隔3.5個月就會翻一倍,使得其在過去的六七年間已經增長了30多萬倍。因此,為了滿足人工智能領域激增的計算需求,作為計算能力主要提供者的服務器技術面臨新的挑戰,成為業界關注的焦點。
關于AI服務器,目前業界發展情況如何,適用于哪些應用場景,AI計算對服務器有什么新的要求,在相應的應用場景下存在哪些潛在的業務需求,AI服務器應當具備怎樣的整體架構,業內都有哪些典型的AI服務器配置,以及AI服務器未來的發展趨勢,請關注本次峰會的《AI服務器白皮書》。
當前,基于X86架構CPU(Central Processing Unit,中央處理單元)的服務器是業界的主流。在這類服務器中,最核心的計算部件是CPU,它一直遵循著摩爾定律按照每18個月性能翻一倍的趨勢發展。但隨著人工智能訓練計算量的發展,CPU計算能力與人工智能需求間的差距將越來越大。這對AI服務器架構將是一個新的挑戰。
計算芯片作為服務器的核心部件之一,它的變化將直接關系到服務器中與之相配合的內存、存儲、網絡乃至供電、散熱、機箱等設計要素的調整與更新,從而形成完備的人工智能服務器技術體系。因此,白皮書重點針對人工智能業務負載需求,梳理了人工智能服務器的背景、核心需求、工作場景,提出了人工智能服務器總體架構及關鍵技術體系,對其中重點技術進行了深入分析,總結了目前業內典型人工智能服務器配置及相關案例,最后對人工智能服務器的未來發展趨勢進行了展望。
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來源:IT時代網
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小何
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