¿Cuáles son las ventajas de los servidores de IA?
Desde la perspectiva de la arquitectura de hardware del servidor, el servidor AI es un servidor heterogéneo. De manera heterogénea, se pueden usar diferentes combinaciones según el alcance de la aplicación, como CPU + GPU. CPU+TPU, CPU+otras tarjetas aceleradoras, etc. En comparación con los servidores comunes, no hay diferencia en memoria, almacenamiento y red. La razón principal es que big data, computación en la nube, inteligencia artificial, etc. requieren una memoria interna y externa más grande para cumplir con la recopilación y organización de diversos datos.
Todos sabemos que los servidores comunes utilizan la CPU como proveedor de potencia informática, adoptan una arquitectura en serie y son buenos para cálculos lógicos, cálculos de punto flotante, etc. Debido a que se requiere una gran cantidad de procesamiento de salto de rama al realizar juicios lógicos, la estructura de la CPU es complicada y la mejora de la potencia informática se logra principalmente apilando más núcleos.
Sin embargo, con la aplicación de tecnologías de red como big data, computación en la nube, inteligencia artificial e Internet de las cosas, los datos que inundan Internet han crecido exponencialmente, lo que tiene un impacto negativo en los servicios tradicionales que utilizan. Las CPU como principal fuente de potencia informática representan una prueba seria, y la tecnología de proceso de CPU actual y el número de núcleos de una sola CPU están cerca del límite, pero el aumento de datos continúa, por lo que las capacidades de procesamiento de datos de la CPU. El servidor debe mejorarse. Por lo tanto, en este entorno, los servidores de IA surgieron según los tiempos lo requieren.
Los servidores de IA en el mercado ahora generalmente adoptan la forma de CPU+GPU, porque la GPU, a diferencia de la CPU, adopta un modelo de computación paralela y es buena para clasificar operaciones de datos intensivas, como renderizado de gráficos y aprendizaje automático. , etc. . En la GPU, NVIDIA tiene una clara ventaja: la cantidad de núcleos en una sola tarjeta GPU puede llegar a casi mil. Por ejemplo, la cantidad de núcleos configurados con 16 GPU NVIDIA Tesla V100 Tensor Core de 32 GB puede superar los 10,240 y el rendimiento informático. Puede alcanzar hasta 2 petaflops. Y después de años de desarrollo del mercado, se ha confirmado que los servidores heterogéneos CPU+GPU tienen mucho espacio para el desarrollo en el entorno actual.
Sin embargo, es innegable que cada industria necesita pasar por muchos altibajos desde su inicio hasta su madurez, y durante este proceso de desarrollo, la competencia siempre existe y puede promover el desarrollo sostenible de la industria. Se puede decir que los servidores de IA son una tendencia o un aumento repentino, pero a los servidores de IA todavía les queda un largo camino por recorrer. Lo anterior es la respuesta al décimo poder de la plataforma de distribución de servidores Inspur.