深度學習的三個要素是數(shù)據(jù)、算法和計算能力，其中數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)法是工具，計算能力是助推器。計算能力的提高促進了深度學習的發(fā)展。深度學習前發(fā)展緩慢。除了算法的原因，一個非常重要的原因是缺乏計算能力。解決計算能力最重要的支持是AI服務(wù)器(這里主要用服務(wù)器)AI服務(wù)器，GPU服務(wù)器）。在人工智能時代，隨著大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等技術(shù)的成熟和應(yīng)用，AI新名詞服務(wù)器也經(jīng)常出現(xiàn)在人們的視線范圍內(nèi)，有人預(yù)測在人工智能時代，AI服務(wù)器將廣泛應(yīng)用于各個行業(yè)。相關(guān)閱讀：AI服務(wù)器的定義、優(yōu)勢和市場狀況

什么是AI服務(wù)器？

從硬件架構(gòu)的角度來看，AI服務(wù)器主要是指采用異構(gòu)形式的服務(wù)器，其表現(xiàn)形式多為機架式。在異構(gòu)模式中，可以是CPU GPU、CPU FPGA、CPU TPU、CPU ASIC或CPU 各種加速卡。

內(nèi)存模塊、存儲模塊、網(wǎng)絡(luò)模塊等其他組件與傳統(tǒng)服務(wù)器沒有太大區(qū)別。主要的改進是支持更大容量的內(nèi)存來滿足當前實時負載增加的需求，提供更多的外部硬盤插槽，并廣泛支持NVME/PCIE等SSD，網(wǎng)絡(luò)模塊主要表現(xiàn)為帶寬增加，以滿足數(shù)據(jù)洪流的需求。

盡管AI服務(wù)器可以采用多種異構(gòu)形式，但目前應(yīng)用廣泛CPU GPU。因此，業(yè)界在談AI服務(wù)器往往默認為GPU服務(wù)器。

AI服務(wù)器和普通服務(wù)器有什么區(qū)別？

1.從服務(wù)器的硬件架構(gòu)來看，AI服務(wù)器是一種異構(gòu)服務(wù)器，可根據(jù)應(yīng)用范圍采用不同的組合方式，如異構(gòu)CPU GPU、CPU TPU、CPU 其他的加速卡等。與普通服務(wù)器相比，內(nèi)存、存儲和網(wǎng)絡(luò)沒有區(qū)別，主要是大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能，以滿足各種數(shù)據(jù)的收集和整理。

2.卡數(shù)不一致:普通GPU服務(wù)器通常是單卡或雙卡，AI服務(wù)器需要承擔大量的計算，一般配置四塊GPU卡以上，甚至要搭建AI服務(wù)器集群。

3.獨特設(shè)計:AI因為有很多服務(wù)器GPU卡片需要專門設(shè)計系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、散熱、拓撲等，以滿足要求AI要求服務(wù)器長期穩(wěn)定運行。騰佑科技電話400-996-8756官網(wǎng)：www.158100.cn。

AI服務(wù)器有哪些應(yīng)用場景？

基于AI服務(wù)器的優(yōu)點，AI服務(wù)器廣泛應(yīng)用于醫(yī)療、搜索引擎、游戲、電子商務(wù)、金融、安全等行業(yè)。

1、醫(yī)學圖像智能分析場景：通過機器視覺、知識地圖、深度學習等人工智能技術(shù)，模擬醫(yī)學專家思維，推理和整改，幫助醫(yī)生定位疾病，協(xié)助診斷。

2、人臉識別、語音識別、指紋識別場景：通過深度學習、機器學習等技術(shù)，可學習、機器學習等技術(shù)進行訓練。

3、安全監(jiān)控場景：可應(yīng)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(yù)測場景：通過機器學習，基于商店歷史銷售數(shù)據(jù)，可以準確預(yù)測未來銷售，為運營商提供更準確的決策分析。此外，在零售業(yè)中，還有無人銷售、人臉支付等常見的應(yīng)用場景。

5.金融服務(wù)場景:通過語音、唇形、表情合成技術(shù)和深度學習技術(shù)，克隆出與真實面試官相同的技術(shù)AI視頻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(yīng)用場景。