现在市场上有越来越多熟悉的人工智能服务，如小爱、天猫精灵和小度。当人类进入人工智能时代时，AI服务器也必须融入社会产业的各个方面。为什么人工智能服务器可以取代人工智能时代的大多数普通服务器？

人工智能服务器定义：

智能计算中人工智能计算的核心基础设施称为AI服务器。

众所周知，普通服务器使用CPU作为计算电源，采用串行结构，擅长逻辑计算、浮点计算等。由于逻辑判断需要大量的分支和跳转处理，CPU结构复杂，计算能力的提高主要依赖于内核的叠加。

然而，在大数据、云计算、人工智能、物联网等网络技术的应用中，互联网上填充的数据呈指数级增长，这对以CPU为主要计算能力来源的传统业务提出了严峻考验。目前，CPU处理技术和单个CPU中的内核数量已接近极限，但数据量仍在增加。因此，必须提高服务器的数据处理能力。因此，在这种环境下，人工智能服务器应运而生。

目前市场上的AI服务器一般采用CPU+GPU的形式，因为GPU不同于CPU，采用并行计算模式，擅长整理图形渲染、机器学习等密集数据操作。在GPU上，NVIDIA具有明显的优势。单个卡中的GPU内核数可以达到近1000个。例如，具有16个NVIDIA Tesla v 100 tensor内核的32GB gpu可以拥有超过10240个内核，其计算性能可以达到每秒2000亿次。经过多年的市场发展，已经证实在当前的环境下，CPU+GPU异构服务器确实有很大的发展空间。

AI服务器的应用场景是什么？

基于人工智能服务器的优势，人工智能服务器广泛应用于医疗、搜索引擎、游戏、电子商务、金融、安全等行业。

1、医学图像智能分析场景：通过机器视觉、知识地图、深度学习等人工智能技术，模拟医学专家的思维，进行推理诊断，帮助医生定位疾病，辅助诊断。

2.人脸识别、语音识别、指纹识别场景：通过深度学习、机器学习等技术，可以实现图片、视频等图像数据的训练。

3.安全监控场景：采用知识地图技术和深度学习技术，可应用于人体分析、图像分析、车辆分析、行为分析等安全场景。

4.零售预测场景：通过机器学习，基于门店历史销售数据，准确预测未来销售，为运营商提供更准确的决策分析。此外，在零售行业，还有一些常见的应用场景，如无人销售和面向支付的应用场景。

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